Softwareentwickler verlassen sich seit langem auf Unit- und Integrationstests, um die Anwendungsqualität zu sichern. Dennoch werden ETL-Pipelines in vielen Datenteams nur oberflächlich oder manuell getestet, obwohl eine fehlerhafte Transformation ein Executive Dashboard ruinieren oder ein ML-Modell gefährden kann. Gartner beziffert die durchschnittlichen jährlichen finanziellen Auswirkungen von Daten schlechter Qualität auf 12.9 Millionen US-Dollar pro Organisation Und eine Forrester-Umfrage festgestellt, dass Über ein Viertel der Datenpraktiker verlieren jährlich mehr als 5 Millionen US-Dollar aufgrund schlechter Daten, wobei 7 Prozent Verluste von über 25 Millionen Dollar meldeten.

Dieser Artikel bietet eine ausführliche Diskussion über ETL-Tests und ihre Typen, ihre Notwendigkeit, die damit verbundenen Schritte und wie man sie richtig durchführt.

Was ist ETL-Test?

ETL-Tests sind eine Reihe von Verfahren zur Bewertung und bestätigen Datenintegrationsprozess in einer Data Warehouse-Umgebung. Mit anderen Worten: es ist eine Vision, mit der du ein Erlebnis für deine Kunden schaffen willst. Eine Möglichkeit, zu überprüfen, ob die Daten aus Ihren Quellsystemen gemäß Ihren Geschäftsregeln extrahiert, transformiert und in den Zielspeicher geladen werden. 

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) is wie die Datenerfassung Integration Werkzeuge und BI pLatforms in erster Linie drehen data in actionable Einsichten. Während eines ETL-Prozesses ETL Werkzeuge extract Daten von einem DesiSchnakeed Quelle, transformieren es in eine Struktur und ein Format umwandeln vom Zielsystem unterstütztund load es an einen zentralen Speicherort, typischerweise a Cloud Data Warehouse oder Datensee. 

Dateningenieure führen ETL-Tests durch at verschiedene Phasen des ETL-Prozesses zu bestätigen und überprüfen Sie die Integrität von Daten, wobei Genauigkeit gewährleistet und Datenverluste minimiert werden. Die traditionelle Literatur unterteilt die Arbeit in fünf Phasen:

Diese Struktur gilt noch immer, aber die Taktiken innerhalb jeder Phase haben sich mit dem Aufkommen von Cloud-Warehouses und KI-generierten Workflows dramatisch verändert.

Warum ist ETL-Testen wichtig? 

Daten haben mittlerweile einen großen Einfluss auf Unternehmen auf allen Ebenen, vom alltäglichen Betrieb bis hin zu strategischen Entscheidungen. Diese wachsende Rolle hat den globalen Markt für Business-Intelligence (BI) und Analysetools auf einen geschätzten Wert von geschätzt fast $ 17 Milliarden. 

Der Daten, die in einem enthalten sind Data Warehouse Oft ist deine einzige Quelle des Unternehmens um Erkenntnisse zu gewinnen und umsetzbare Strategien zu entwickeln. Deshalb ist es muss nur enthalten genau, zuverlässige und aktuelle Daten, wenn es ist eine Vision, mit der du ein Erlebnis für deine Kunden schaffen willst. als wirksam dienen einzige Quelle der Wahrheit für deine Geschäft. 

AAutomatisierung bedeutend minimierens Wahrscheinlichkeit Fehler während ETL, davon sind Andernfalls vorherrschend in einem Handbuch ETL Pipeline. Jedoch Automatisierung muss ergänzt werden mit zusätzlich Validierungsmaßnahmen - und fehlen uns die Worte. is woher ETL-Tests ist nützlich aus den folgenden Gründen: 

• Es reduziert Fehler, die durch die Automatisierung unentdeckt bleiben.
  
• Es stellt die Gesundheit und Qualität der zentralisierten Daten sicher.  
• Es fungiert als unabhängige Verifizierungsebene und bietet weitere Sicherheit dafür, dass der automatisierte ETL-Prozess ordnungsgemäß funktioniert und die erwarteten Ergebnisse liefert.

Datenbanktests vs. ETL-Tests 

Beim Datenbanktest handelt es sich um ein Datenvalidierungsverfahren, das dem ETL-Test ähnelt, die Ähnlichkeiten enden hier jedoch auch schon. Hier sind einige Unterschiede zwischen den beiden: 

Warum Wir brauchen ETL-Tests 

Sie können erwägen, ETL-Tests zu überspringen, wenn Sie über einen einfachen Datenfluss mit minimalen Transformationen verfügen und Ihre Quell- und Zielsysteme stabil und zuverlässig sind.

Allerdings sollte die Bewertung der Komplexität Ihrer Datenprozesse eine Standardpraxis sein, bevor Sie auf Tests verzichten. Dies kann Ihnen dabei helfen, Dateninkonsistenzen und Fehler im weiteren Verlauf zu vermeiden. 

Es gibt viele Fälle, in denen sich ETL-Tests als wertvoll erweisen, darunter: 

• Nachdem Datenintegrations- oder Migrationsprojekte abgeschlossen sind.  
• Beim erstmaligen Laden von Daten in ein neu konfiguriertes Data Warehouse.  
• Beim Hinzufügen einer neuen Datenquelle zu einem vorhandenen Data Warehouse.  
• Während der Datenbewegung und -transformation.  
• Wenn vermutete Fehler in ETL-Prozessen vorliegen, die deren normale Ausführung verhindern. 
• Wenn es an Vertrauen in die Datenqualität entweder einer Quelle oder eines Ziels mangelt.

Automatisieren Sie ETL-Tests mit Astera Datenpipeline-Builder

Verabschieden Sie sich von manuellen Datenprüfungen. AsteraMit den leistungsstarken Automatisierungstools von können Sie Ihre Datenpipelines planmäßig validieren, Qualitätsprobleme frühzeitig erkennen und sicherstellen, dass Ihre Transformationen reibungslos funktionieren – und das alles über eine Drag-and-Drop-Oberfläche ohne Code.

Beginnen Sie mit der Automatisierung Ihrer ETL-Tests

So funktioniert der ETL-Testprozess

TeSting-Protokolle sind subjektiv und können an die Anforderungen und Prozesse eines Unternehmens angepasst werden. Als solches dort ist nicht ein Einheitsmodell für ETL-Tests. Allerdings ETL testing typisch umfassens die folgenden Schritte: 

1. Geschäftsanforderungen verstehen

Um einen effektiven ETL-Testprozess zu entwerfen, müssen Sie die Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens verstehen. Dazu gehört die Untersuchung seiner Datenmodelle, Geschäftsabläufe, Berichte, Quellen und Ziele sowie Datenpipelines.  

Dieses Verständnis ermöglicht es ETL-Testern zu wissen, was sie testen und warum. 

2. Identifizierung und Validierung der Datenquelle

Im nächsten Teil des ETL-Testprozesses identifizieren deine Quelldaten und ausführen Schemaprüfungs, Tabellenvalidierung und andere Anfangs- Schecks. Dies soll sichergestellt werden dass der ETL-Testprozess den Anforderungen entspricht identifiziert indem Sie Ihren Geschäftsmodus studierenl und Arbeitsablaufs. 

3. Testfälle erstellen und ausführen

Die nächsten Schritte sind die Zuordnung von Quelle zu Ziel und das Design von Testfällen und umfassen häufig Folgendes: 

• Transformationen basierend auf Business-Testfällen 
• SQL-Skripte zur Durchführung von Quelle-Ziel-Vergleichen 
• Ausführungsabläufe 

Anschließend erfolgt die Vorbereitung und Validierung dieser Elemente, Testfälle werden ausgeführt in einer Inszenierungsumgebung. Normalerweise Tester kann nicht sensible Produktionsdaten nutzen, welche erfordert die Verfügbarkeit von synthetische Daten in Echtzeit. Sie können diese Daten manuell erstellen oder durch Tools zur Testdatengenerierung. 

4. Datenextraktion und Berichterstattung

Im nächsten Schritt führen Sie die ETL-Tests entsprechend den Geschäftsanforderungen und Anwendungsfällen durch. Identifizieren Sie während der Testfallausführung die verschiedenen Arten von Fehlern oder Mängeln, versuchen Sie, sie zu reproduzieren, und protokollieren Sie sie mit angemessenen Details und Screenshots.  

In der Berichtsphase können Sie Mängel in speziellen Fehlermanagementsystemen erfassen und sie zur Behebung bestimmten Mitarbeitern zuweisen. 

Für eine erfolgreiche Fehlerbehebung müssen Analysten Folgendes bereitstellen: 

• Ausreichende Dokumentation zur Reproduktion des Testfalls 
• Relevante Screenshots 
• Ein Vergleich zwischen den tatsächlichen und den erwarteten Ergebnissen für jeden Testfall 

5. Anwenden von Transformationen

Als nächstes müssen Sie sicherstellen dass die Daten ausreichend transformiert werden, um dem Schema des Ziel-Data-Warehouse zu entsprechen. Neben validieren der Datenfluss, du wirst ebenfalls Überprüf den Datenschwelle und -ausrichtung. Das Ziel hier besteht darin, zu überprüfen, ob der Datentyp für jede Tabelle und Spalte mit dem Zuordnungsdokument übereinstimmt. 

6. Laden von Daten in das Data Warehouse

Sie werden Führen Sie vor und nach dem Verschieben der Daten aus der Staging-Umgebung in die eine Überprüfung der Datensatzanzahl durch Data Warehouse. Überprüfen Sie die Ablehnung der ungültigen Daten und Akzeptanz der Standardwerte. 

7. Erneutes Testen des Fehlers (Regressionstest)

Nachdem Sie den Fehler behoben haben, testen Sie ihn erneutn das gleiche Aufführung Umgebung, um zu überprüfen, ob dies der Fall ist nicht Spuren hinterlassen haben. Automatisierte Regressionstests ebenfalls hilft sicherzustellen zur Abwicklung, Integrierung, Speicherung und Bei der Behebung treten keine neuen Mängel auf früher eins.

8. Zusammenfassender Bericht und Testabschluss

Im letzter Schritt, enge Berichte Einzelheiten zu den Fehlern und Testfällen mit Kommentaren und allem bezogene Dokumentation. Bevor Sie den zusammenfassenden Bericht schließen, testen Sie dessen Optionen, Filter, Layout und Exportfunktionalität.

Der zusammenfassende Bericht beschreibt detailliert den Testprozess und seine Ergebnisse und teilt den Beteiligten mit, ob dies der Fall ist und warum ein Schritt nicht abgeschlossen. 

Was zuerst automatisiert werden sollte und was den Menschen überlassen werden sollte

Ihre Strategie zur ETL-Testautomatisierung sollte zunächst Maschinen die umfangreichen, regelbasierten Prüfungen überlassen, die bei jedem Ladevorgang ausgeführt werden müssen. Gleichzeitig sollte die menschliche Gehirnleistung für Entscheidungen reserviert bleiben, die vom Geschäftskontext oder der kreativen Problemlösung abhängen. So sieht diese Balance typischerweise aus:

Automatisieren Sie frühe Erfolge

• Gate-Kontrollen: Zeilenzählungen, Spaltenzählungen und Prüfsummen für die gesamte Tabelle, die fehlende oder doppelte Datensätze sofort aufdecken.
• Deterministische Validierungen: Datentyp-, Längen-, Format- und referenzielle Integritätsregeln, die sich von einem Lauf zum nächsten nie ändern.
• Einfache Transformationen: Groß-/Kleinschreibung, Einheitenumrechnungen und einfache Nachschlagevorgänge, bei denen die Logik zu 100 % vorhersehbar ist.
• Regressionssuiten: Automatisierte Diffs von Aggregaten und Verteilungen nach jeder Pipeline-Änderung, um Datendrift zu erkennen.
• Überwachung auf Jobebene: Einhaltung des Zeitplans, SLA-Verfolgung und Anomaliewarnungen, die ein Signal geben, sobald etwas vom Skript abweicht.

Behalten Sie menschliche Erkenntnisse dort, wo es darauf ankommt

• Semantische Prüfungen mit geschäftlicher Bedeutung: Regeln wie der Status „VIP-Kunde“, die auf einer differenzierten Domänenlogik beruhen.
• Exploratives Profiling: Erkennen von Ausreißern, saisonalen Schwankungen oder neu auftretenden kategorischen Werten, die Tools ohne Kontext möglicherweise übersehen.
• Kreatives Testdatendesign für Randfälle: Erstellen von Szenarien wie Geburtstagen in Schaltjahren, mehrsprachigem Text oder extremen Zahlenbereichen, die die Grenzen der Pipeline austesten.

TIPP: Beginnen Sie mit Tests, deren Logik die Zieldaten nicht ändert. Dadurch wird verhindert, dass der Testcode Produktionstabellen beschädigt.

Welche Arten von ETL-Tests gibt es?

Jeder Schritt des ETL-Tests Prozess beinhaltet verschiedene Typen von Tests, einige davon sind:

1. Produktionsvalidierung und -abgleich 

Dieser Test validiert die Reihenfolge und Logik der Daten während es ist eine Vision, mit der du ein Erlebnis für deine Kunden schaffen willst. in die Produktionssysteme geladen werden. Es vergleicht die Daten des Produktionssystems mit den Quelldaten, um Nichteinhaltung, Datenfehler oder Fehler im Schema zu verhindern. 

2. Source-to-Target-Validierung

Dieser Test überprüft, ob die Datenanzahl des Quellsystems mit den im Zielsystem/Warehouse geladenen Daten übereinstimmt. 

3. Metadatentests

Dieser Test gleicht die Datentypen, Indizes, Längen, Einschränkungen, Schemata und Werte zwischen den Quell- und Zielsystemen ab. 

4. Vollständigkeitsprüfung

Dadurch wird sichergestellt, dass alle Quelldaten ohne Duplizierung, Wiederholung oder Verlust in das Zielsystem geladen werden. 

5. Transformationstests

Wenn mehrere Transformationen auf einen Datentyp angewendet werden, hilft dieser Test dabei, zu bestätigen, dass alle Daten basierend auf den geltenden Regeln konsistent transformiert wurden. 

6. Genauigkeitsprüfung

Nach Abschluss aller Transformationen wird die Richtigkeit der Daten überprüft. Es kann zu Änderungen in den Formaten und dem Schema der Daten kommen, die Informationen und ihre Qualität sollten sich jedoch während der Transformationen nicht ändern. 

7. Datenqualitätstests

Diese Prüfung tippe konzentriert sich auf die Datenqualität identifizieren ungültige Zeichen, Genauigkeiten, Nullen und Muster. Es meldet alle ungültigen Daten. 

8. Berichtstests

Dieser Art des Tests prüft die Daten im zusammenfassenden Bericht, entschlossen wenn das Layout und die Funktionalität stimmen angemessenund führt Berechnungen für durch zusätzlich analytische Anforderungen. 

9. Anwendungsmigrationstests

Beim Testen der Anwendungsmigration wird überprüft, ob die ETL-Anwendung nach der Migration auf eine neue Plattform oder Box ordnungsgemäß funktioniert. 

10. Daten- und Einschränkungsprüfungen

Bei dieser Testtechnik werden Datentyp, Länge, Index und Einschränkungen überprüft.

gemeinsam Herausforderungen ein ETL-Tests

Es gibt mehrere Faktoren, die den ETL-Testprozess stören oder negativ beeinflussen können. Nachfolgend sind die Herausforderungen aufgeführt ETL Tester Begegnung am meisten: 

• Komplexe Datentransformationen und Prozesse: Das Anwenden mehrerer Transformationen auf umfangreiche Datensätze kann ein komplizierter und zeitintensiver Vorgang sein. Das Gleiche passiert, wenn zu viele komplexe Datenintegrationen und Geschäftsprozesse vorhanden sind. 
• Schlechte Datenqualität: Für ETL-Tests sind genaue, saubere und qualitativ hochwertige Daten erforderlich, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Eine schlechte Qualität der Eingabedaten kann die Zuverlässigkeit des Prozesses beeinträchtigen. 
• Ressourcenintensiv: ETL-Tests können ressourcenintensiv werden, wenn große, komplizierte Quellsysteme beteiligt sind. 
• Verringerte Leistung: Große Datenmengen können die Verarbeitung oder die End-to-End-Leistung behindern und letztendlich die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten beeinträchtigen.
• Änderungen in den Datenquellen: Jegliche Änderungen an den Datenquellen können möglicherweise Auswirkungen auf die Genauigkeit, Vollständigkeit und Qualität der Daten haben. 
• Personalbedarf: Unternehmen benötigen Mitarbeiter mit ETL-Erfahrung und Datenkompetenz, um den Entwurf und die Implementierung robuster ETL-Testprozesse sicherzustellen. 

Nachgelagerte Folgen unzureichender ETL-Tests

Wenn ETL-Tests überstürzt oder gar ausgelassen werden, schleichen sich Fehler in nachgelagerte Systeme ein und werden mit zunehmender Dauer teurer. Die folgenden Problembereiche zeigen, wie sich unkontrollierte Datenprobleme auf die Betriebsabläufe, die Finanzen und den Ruf eines Unternehmens auswirken können:

• Fehlerhafte Geschäftsentscheidungen: Führungskräfte verlassen sich auf verzerrte KPIs, was zu Preisfehlern, Bestandslücken oder fehlgeleiteten Risikostrategien führt.
• Kompromittierte Analytik und KI: Doppelte, veraltete oder falsch zugeordnete Datensätze verfälschen die Trainingsdaten und beeinträchtigen die Vorhersagegenauigkeit.
• Regulatorisches Engagement: Unvollständige Herkunftsangaben oder fehlgeschlagene Ladevorgänge führen zu Prüfergebnissen, ziehen Geldstrafen nach sich und schwächen die Compliance-Haltung.
• Operative Feuerübungen: Zu spät entdeckte Defekte erfordern Notfallwiederholungen, verbrauchen Ingenieurstunden und verstoßen gegen Service-Level-Agreements.
• Erodiertes Kundenvertrauen: Dashboards, E-Mails oder Empfehlungen, die auf fehlerhaften Daten basieren, untergraben das Vertrauen der Benutzer und führen zur Abwanderung.

ETL-Tests Praxisbeispiele

Der Airflow-Erfinder Maxime Beauchemin drückt es so aus: „Der Wert eines Dateningenieurs liegt nicht darin, alle Tools zu kennen, sondern zu verstehen, wie sie zusammenpassen.“ Gute ETL-Tests fügen diese Teile zu einem stimmigen Sicherheitsnetz zusammen.

Die folgenden Best Practices können Ihnen bei der Optimierung Ihrer ETL-Testprozesse helfen: 

1. Arbeiten mit Geschäftstestfällen 

Es reicht nicht aus, einen funktionalen ETL-Testprozess zu entwickeln. Es muss auch den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht werden, die für jedes Unternehmen unterschiedlich sind. Ein ETL-Testprozess sollte Ihren bestehenden Workflow ergänzen und nicht stören. 

2. Verwendung sauberer Quelldaten 

Saubere Quelldaten sind eine Grundvoraussetzung für einen effektiven ETL-Testprozess. Anstatt es bis zum Ende aufzuschieben, sollten Sie den ETL-Test mit sauberen Quelldaten beginnen, um Zeit zu sparen und bessere Ergebnisse zu erzielen. 

3. Prüfung auf Effizienz 

Die Arbeit mit BI-Tools erfordert einen konsistenten Zugriff auf aktualisierte Daten. Daher sollten Sie sowohl die Datenvervollständigung als auch eine schnelle Datenbereitstellung sicherstellen. Optimieren Sie den ETL-Testprozess für beschleunigte Tests und schnelle Ergebnisse. 

4. Automatisierung 

Während eine Vollautomatisierung ideal ist, ist auch eine Teilautomatisierung besser als eine Nullautomatisierung. Automatisierte Tools wie Astera Mit Data Pipeline Builder können Sie den ETL-Testprozess optimieren und gleichzeitig die üblichen Herausforderungen im Zusammenhang mit manueller Arbeit lösen. 

Erleben Sie eine schnellere und zuverlässigere ETL-Automatisierung

AsteraDie All-in-One-ETL-Lösung von ist genau das, was Ihr Unternehmen für optimierte ETL-Tests benötigt. Sorgen Sie jederzeit für erstklassige Datenqualität und genießen Sie gleichzeitig den Komfort ohne Code. Beginnen Sie noch heute!

Melden Sie sich für eine Demo an

Wie man wählt Das Recht ETL-Testtool

Hier sind einige Faktoren, die Sie bei der Auswahl berücksichtigen sollten ETL-Testtool für dein Geschäft: 

• Intuitive Benutzeroberfläche 

Eine intuitive Benutzeroberfläche erleichtert Ihnen das Entwerfen und Implementieren des ETL-Prozesses. Suchen Sie nach einer grafischen Benutzeroberfläche mit Drag-and-Drop-Funktionalität, um die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit zu verbessern. 

• Automatisierte Codegenerierung 

Durch die automatisierte Codierung kann der Aufwand und die Zeit eingespart werden, die für die manuelle Codierung und Entwicklung von Prozessen erforderlich sind. Es kann auch Fehler erheblich reduzieren. 

• Integrierte Datenanschlüsse 

Das ETL-Testtool Ihrer Wahl sollte mit integrierten Datenanschlüssen ausgestattet sein. Diese Konnektoren können den Datenzugriff verbessern und die Arbeit mit Ihren bevorzugten Dateiformaten, Datenbanken, Legacy-Systemen oder gepackten Anwendungen erleichtern. 

• Content-Management-Funktionen 

Content-Management-Funktionen ermöglichen einen schnellen Kontextwechsel zwischen ETL-Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. 

• Debugging-Funktionen 

Ein ETL-Testtool mit leistungsstarken Debugging-Funktionen kann Ihnen dabei helfen, den Datenfluss in Echtzeit zu verfolgen und schnell Berichte zum zeilenweisen Verhalten zu erstellen. 

Testen Sie KI-gestütztes ETL-Testing mit Astera Datenpipeline-Builder

Eine genaue Datenanalyse ist für jedes Unternehmen, das seine Daten nutzen möchte, um in seiner Branche voranzukommen, von entscheidender Bedeutung. Bei richtiger Durchführung können ETL-Tests das Vertrauen eines Unternehmens in seine Daten stärken, indem sie deren Integrität und Zuverlässigkeit verbessern. Die daraus resultierenden Business Intelligence sind fundiert und tragen zur Minderung des Geschäftsrisikos bei. 

Darüber hinaus steigern automatisierte ETL-Testtools die Stabilität und Leistung eines Data Warehouse schneller als manuelles Codieren, machen den ETL-Prozess besser organisiert und verwaltbar und ermöglichen die schnelle Identifizierung und Korrektur von Anomalien im ETL-Prozess. Um von diesen Vorteilen zu profitieren, wenden sich Unternehmen heute von manuellen ETL-Tests ab und integrieren automatisierte ETL-Testlösungen in ihren Arbeitsablauf.

Das können Sie auch. 

Astera Data Pipeline Builder ist ein KI-gestütztes ETL-Automatisierungslösung Mit integrierten Funktionen für ETL-Tests, Integration, Validierung, Transformation und mehr. Dank ETL-Automatisierung und erweiterten Profilierungsfunktionen können Benutzer Daten in jedem Schritt des ETL-Prozesses problemlos abgleichen. Die Überprüfung der Datenqualität und die Identifizierung von Fehlern wird durch eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche ohne Code vereinfacht. 

Finden Sie heraus, wie es geht Astera Data Pipeline Builder kann Ihre ETL-Verfahren transformieren und Ihnen dabei helfen, die Datenqualität für genaue Analysen aufrechtzuerhalten. Kontaktieren Sie unser Team oder starten Ihre KOSTENLOSE Testversion mehr Informationen.