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El automatizado, Sin código Pila de datos

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Pruebas ETL: procesos, tipos y mejores prácticas

Usman Hasan Khan

Estratega de contenido

Marzo 11th, 2024

Las pruebas ETL son un conjunto de procedimientos utilizados para evaluar y validar el proceso de integración de datos en un entorno de almacén de datos. En otras palabras, es una forma de verificar que los datos de sus sistemas de origen se extraen, transforman y cargan en el almacenamiento de destino según lo exigen sus reglas comerciales. 

ETL (Extracto, Transformación, Carga) is cómo datos integración y BI pplataformas principalmente girar data en accióna perspectivas. Durante un proceso ETL, ETL eextracto datos de un desimosquitofuente escrita, transformar en una estructura y formato apoyado por el sistema de destinoy load en una ubicación de almacenamiento centralizada, normalmente una cloud almacenamiento de datos o lago de datos. 

Prueba ETL comprende diferentes pruebas realizadased at etapas diferentes del proceso ETL. Estas pruebas validar y verificar el datos para garantizar la precisión y minimizar la pérdida de datos. Este blog ofrece una discusión en profundidad sobre Prueba ETL y sus tipos, su necesidad, los pasos que implica y cómo hacerlo bien.

¿Qué son las pruebas ETL? 

Los datos ahora tienen un gran impacto en las empresas en todos los niveles, desde las operaciones diarias hasta las decisiones estratégicas. Este papel cada vez mayor ha impulsado el mercado mundial de herramientas de análisis e inteligencia empresarial (BI) a un valor estimado de casi $ 17 mil millones. 

La datos contenidos en un almacenamiento de datos es a menudo su proveedor la única fuente de la empresa para generar conocimientos y crear estrategias viables. Por lo tanto solo debe que no contengo precisodatos confiables y actualizados si es para servir como un eficaz única fuente de verdad para su proveedor negocio. 

Automización significativamente minimizars las probabilidad de errores durante ETL, que son de otra manera frecuente en un manual ETL industrial. Sin embargo, la automatización debe complementarse con adicional medidas de validación - y así is donde Prueba ETL es útil por las siguientes razones: 

  • Mitiga los errores que la automatización no detecta.
  • Garantiza la salud y la calidad de los datos centralizados.  
  • Actúa como una capa de verificación independiente, ofreciendo una mayor seguridad de que el proceso ETL automatizado funciona correctamente y produce los resultados esperados.

Un gráfico que muestra los beneficios de las pruebas ETL.

Pruebas de bases de datos frente a pruebas ETL 

La prueba de base de datos es un procedimiento de validación de datos similar a la prueba ETL, pero las similitudes terminan ahí. Aquí hay algunas diferencias entre los dos: 

Prueba ETL 

Prueba de base de datos 

Normalmente se realiza con datos en un almacén de datos.  Generalmente realizado en sistemas transaccionales. 
El objetivo principal es garantizar que los datos que se prueban se muevan como se supone que deben hacerlo.  Tiene como objetivo garantizar que todos los datos sigan las reglas predefinidas del modelo de datos. 
Verifica que los recuentos de origen coincidan con los recuentos del destino.  Verifica la ausencia de registros huérfanos. 
Comprueba si hay duplicaciones en los datos cargados.  Comprueba si hay tablas redundantes, datos faltantes en las columnas y normalización de la base de datos. 

¿Por qué Necesitamos pruebas ETL 

Puede considerar omitir las pruebas ETL si tiene un flujo de datos simple con transformaciones mínimas y sus sistemas de origen y destino son estables y confiables.

Sin embargo, evaluar la complejidad de sus procesos de datos debería ser una práctica estándar antes de renunciar a las pruebas; esto puede ayudarle a evitar inconsistencias y errores de datos posteriores. 

Hay muchos casos en los que las pruebas ETL resultan valiosas, algunos de ellos incluyen: 

  • Después de que se completen los proyectos de integración o migración de datos.  
  • Al cargar datos en un almacén de datos recién configurado por primera vez.  
  • Al agregar una nueva fuente de datos a un almacén de datos existente.  
  • Durante el movimiento y transformación de datos.  
  • Cuando existen sospechas de errores en los procesos ETL que impiden su ejecución normal. 
  • Cuando hay falta de confianza en la calidad de los datos, ya sea en el origen o en el destino.

El proceso de prueba ETL

TeLos protocolos Sting son subjetivos y personalizables según los requisitos y procesos de una empresa. Como tal, hay no va un modelo único para todos Prueba ETL. Sin embargo, ETL las pruebas típicamente comprenders los siguientes pasos: 

1. Comprender los requisitos comerciales

Diseñar un proceso de prueba ETL eficaz requiere comprender los requisitos comerciales de su organización. Esto implica examinar sus modelos de datos, flujos de trabajo comerciales, informes, fuentes y destinos, y canales de datos.  

Esta comprensión permite a los evaluadores de ETL saber qué están probando y por qué. 

2. Identificación y validación de la fuente de datos

En la siguiente parte del proceso de prueba de ETL, Identifique su proveedor datos fuente y realizar verificación de esquemas, validación de tablas y otros inicial cheques. Esto es para asegurar que el proceso de prueba ETL se alinee con los requisitos no haber aun identificado una solucion para el problema estudiando tu modo de negociol y flujo de trabajos. 

3. Creación y ejecución de casos de prueba

El mapeo de origen a destino y el diseño de casos de prueba son los siguientes pasos y, a menudo, incluyen lo siguiente: 

  • Transformaciones basadas en casos de prueba empresariales 
  • Scripts SQL para realizar comparaciones de origen a destino 
  • Flujos de ejecución 

Tras la preparación y validación de estos elementos, Se ejecutan casos de prueba. en un entorno escénico. Normalmente, los probadores no se puede utilizar datos de producción confidenciales, que requiere la disponibilidad de datos sintéticos en tiempo real. Puede crear estos datos manualmente o a través de herramientas de generación de datos de prueba. 

4. Extracción de datos e informes

En el siguiente paso, realice las pruebas ETL según los requisitos comerciales y los casos de uso. Durante la ejecución del caso de prueba, identifique los diferentes tipos de errores o defectos, intente reproducirlos y regístrelos con detalles y capturas de pantalla adecuados.  

En la etapa de generación de informes, puede registrar los defectos en sistemas de gestión de defectos especializados y asignarlos al personal designado para su reparación. 

Para una resolución exitosa de los errores, los analistas deben proporcionar lo siguiente: 

  • Documentación suficiente para reproducir el caso de prueba. 
  • Capturas de pantalla relevantes 
  • Una comparación entre los resultados reales y esperados para cada caso de prueba. 

5. Aplicar transformaciones

A continuación, debes asegurarte esos datos se transforman adecuadamente para que coincidan con el esquema del almacén de datos de destino. Además de validando el flujo de datos, vas a también comprobar el umbral de datos y alineación. El objetivo aquí es verificar que el tipo de datos de cada tabla y columna coincida con el documento de mapeo. 

6. Carga de datos en el almacén de datos

Usted Haga una verificación del recuento de registros antes y después de mover los datos del entorno de ensayo al almacenamiento de datos. Verificar el rechazo de los datos no válidos. y aceptación de los valores por defecto. 

7. Volver a probar el error (prueba de regresión)

Después de corregir el error, vuelva a probarlo.n lo mismo puesta en escena entorno para verificar que no Queda algún rastro. Rprueba de egresión también ayuda a asegurar esa no se producen nuevos defectos mientras se corrige el anterior uno.

8. Informe resumido y cierre de la prueba

En último paso, cerrar informes detallando los defectos y casos de prueba con comentarios y todo relacionado documentación. Antes de cerrar el informe resumido, pruebe sus opciones, filtros, diseño y funcionalidad de exportación.

El informe resumido detalla el proceso de prueba y sus resultados, y permite a las partes interesadas saber si y porque un paso no era completado. 

Un gráfico que destaca los pasos del proceso de prueba de ETL.

Tipos de pruebas ETL

Cada paso del Prueba ETL proceso implica diferentes tipos de pruebas, algunos de los cuales son:

1. Validación y Conciliación de la Producción 

Esta prueba valida el orden y la lógica de los datos mientras es cargados en los sistemas de producción. Compara los datos del sistema de producción con los datos de origen para evitar incumplimientos, errores de datos o fallas en el esquema. 

2. Validación de origen a destino

Esta prueba verifica que el recuento de datos del sistema de origen coincida con los datos cargados en el sistema/almacén de destino. 

3. Prueba de metadatos

Esta prueba hace coincidir los tipos de datos, índices, longitudes, restricciones, esquemas y valores entre los sistemas de origen y de destino. 

4. Pruebas de integridad

Esto verifica que todos los datos de origen se carguen en el sistema de destino sin duplicación, repetición o pérdida. 

5. Pruebas de transformación

Cuando se aplican varias transformaciones a un tipo de datos, esta prueba ayuda a confirmar que todos los datos se han transformado de manera consistente según las reglas aplicables. 

6. Pruebas de precisión

Una vez completadas todas las transformaciones, se verifica la exactitud de los datos. Puede haber cambios en los formatos y esquemas de los datos, pero la información y su calidad no deben cambiar durante las transformaciones. 

7. Pruebas de calidad de datos

Esta prueba tipo se centra en la calidad de los datos para Identifique caracteres no válidos, precisiones, nulos y patrones. Informa cualquier dato no válido. 

8. Informe de pruebas

Este el tipo de prueba verifica los datos en el informe resumido, determina si el diseño y la funcionalidad son adecuadoy realiza cálculos para adicional requisitos analíticos. 

9. Pruebas de migración de aplicaciones

Las pruebas de migración de aplicaciones verifican si la aplicación ETL funciona correctamente después de la migración a una nueva plataforma o caja. 

10. Verificaciones de datos y restricciones

Esta técnica de prueba verifica el tipo de datos, la longitud, el índice y las restricciones. 

Algunos Desafíos en Prueba ETL

Hay varios factores que pueden interrumpir o afectar negativamente el proceso de prueba de ETL. A continuación se detallan los desafíos que ETL probadores encuentro las mayoría: 

  • Transformaciones y procesos de datos complejos: Aplicar múltiples transformaciones a conjuntos de datos extensos puede ser un procedimiento complicado y que requiere mucho tiempo. Lo mismo sucede cuando existen demasiadas integraciones de datos y procesos comerciales complejos. 
  • Mala calidad de datos: Las pruebas ETL requieren datos precisos, limpios y de alta calidad para obtener los mejores resultados. La mala calidad de los datos de entrada puede afectar la confiabilidad del proceso. 
  • Muchos recursos: Las pruebas ETL pueden consumir muchos recursos cuando se trata de sistemas fuente grandes y complicados. 
  • Rendimiento disminuido: Los grandes volúmenes de datos pueden obstaculizar el procesamiento o el rendimiento de un extremo a otro y, en última instancia, afectar la precisión y la integridad de los datos.
  • Cambios en las fuentes de datos: Cualquier cambio en las fuentes de datos puede afectar potencialmente la precisión, integridad y calidad de los datos. 
  • Requisitos de personal: Las empresas necesitan personas con experiencia en ETL y conocimientos de datos para garantizar el diseño y la implementación de procesos de prueba ETL sólidos. 

Revisión del cliente para Astera.

Prueba ETL BUENAS PRÁCTICAS

Las siguientes mejores prácticas pueden ayudarle a optimizar sus procesos de prueba ETL: 

1. Trabajar con casos de prueba empresariales 

No basta con desarrollar un proceso de prueba ETL funcional. También debe atender a los distintos requisitos comerciales que son diferentes para cada organización. Un proceso de prueba ETL debe complementar su flujo de trabajo existente, no interrumpirlo. 

2. Uso de datos de origen limpios 

Los datos de origen limpios son un requisito fundamental para un proceso de prueba ETL eficaz. En lugar de dejarlo para el final, debe comenzar las pruebas ETL con datos de origen limpios para ahorrar tiempo y obtener mejores resultados. 

3. Pruebas de eficiencia 

Trabajar con herramientas de BI requiere un acceso constante a datos actualizados, por lo que debe garantizar tanto la finalización como la entrega rápida de los datos. Optimice el proceso de prueba ETL para pruebas aceleradas y resultados veloces. 

4. Automatización 

Si bien la automatización total es ideal, incluso la automatización parcial es mejor que la automatización cero. Herramientas automatizadas como Astera le permitirá agilizar el proceso de prueba ETL mientras resuelve los desafíos comunes asociados con el trabajo manual. 

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La elección El derecho Herramienta de prueba ETL

Aquí hay algunos factores que debe tener en cuenta al elegir un herramienta de prueba ETL para tu negocio: 

  • Interfaz intuitiva 

Una interfaz intuitiva le facilita el diseño e implementación del proceso ETL. Busque una interfaz gráfica con funcionalidad de arrastrar y soltar para mejorar la facilidad de uso y la accesibilidad. 

  • Generación automatizada de código 

La codificación automatizada puede eliminar el esfuerzo y el tiempo que lleva codificar y desarrollar procesos manualmente. También puede reducir significativamente los errores. 

  • Conectores de datos integrados 

La herramienta de prueba ETL que elija debe estar equipada con conectores de datos integrados. Estos conectores pueden mejorar el acceso a los datos y facilitar el trabajo con sus formatos de archivo, bases de datos, sistemas heredados o aplicaciones empaquetadas. 

  • Funciones de gestión de contenido 

Las capacidades de gestión de contenidos permiten un rápido cambio de contexto entre entornos de desarrollo, prueba y producción ETL. 

  • Funciones de depuración 

Una herramienta de prueba ETL con potentes funciones de depuración puede ayudarle a mantenerse al día con los flujos de datos en tiempo real y crear rápidamente informes sobre el comportamiento fila por fila. 

Conclusión

El análisis de datos preciso es crucial para cualquier organización que desee aprovechar sus datos para avanzar en su industria. Cuando se hacen correctamente, las pruebas ETL pueden aumentar la confianza de una organización en sus datos al mejorar su integridad y confiabilidad. La inteligencia empresarial resultante es sólida y ayuda a mitigar el riesgo empresarial. 

Además, las herramientas de prueba ETL automatizadas aumentan la estabilidad y el rendimiento de un almacén de datos más rápido que la codificación manual, hacen que el proceso ETL sea más organizado y manejable y permiten la rápida identificación y corrección de anomalías en el proceso ETL. Hoy en día, las empresas se están alejando de las pruebas ETL manuales e integrando soluciones de pruebas ETL automatizadas en su flujo de trabajo para aprovechar estos beneficios.

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Astera es un Solución de automatización ETL con funciones integradas para pruebas, integración, validación, transformación y más de ETL. Su automatización ETL y sus capacidades avanzadas de creación de perfiles permiten a los usuarios conciliar datos en cada paso del proceso ETL fácilmente. Verificar la calidad de los datos e identificar errores es más fácil con AsteraLa interfaz sencilla, sin código y de arrastrar y soltar. 

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