O sucesso da solução de data warehouses depende de quão bem as organizações implementam casos de teste para garantir a integridade dos dados. Como organizações evolui, o teste de data warehouse se torna crucial para aderir às melhores práticas do setor.  

O que são testes de data warehouse?

O teste de data warehouse é o processo de verificar a integridade, precisão e consistência dos dados armazenados em um data warehouse. Este teste é essencial porque garante que os dados recolhidos de diversas fontes mantêm a sua qualidade e precisão quando integrados no armazém. 

A necessidade de testar data warehouses não pode ser exagerada. Envolve a validação completa do processo de integração de dados, que é fundamental para manter a qualidade e a precisão dos dados.  

O teste de data warehouse verifica se os dados transferidos de diferentes fontes para o warehouse estão corretos, completos e utilizáveis. 

Dados precisos são a base de análises confiáveis, nas quais empresas e organizações confiam para tomar decisões estratégicas. Dativação de teste do armazém ataes análises confiáveis ​​e tomada de decisão informada mantendo a qualidade dos dados durante todo o processo de análise. 

Teste de data warehouse versus teste ETL

Dtestes em armazém e Teste ETL estão entrelaçados mas a servem a propósitos diferentes dentro do ciclo de vida dos dados. O teste ETL é um subconjunto de testes de data warehouse, com foco específico no Extrair, transformar, carregar (ETL) etapas da movimentação de dados.  

Teste ETL garante que a extração de dados dos sistemas de origem, a transformação para atender às necessidades do negócio e o carregamento no data warehouse de destino ocorram sem erros e alinhados com os requisitos. 

Por outro lado, os testes de data warehouse abrangem um escopo mais amplo. Inclui testes de ETL e se estende à validação do armazenamento de dados, mecanismos de recuperação e desempenho e funcionalidade geral do data warehouse. Este tipo de teste verifica se o data warehouse funciona conforme esperado e dá suporte aos processos de negócios que foi projetado para facilitar. 

Portanto, Os testes de ETL preocupam-se com a precisão e integridade dos dados à medida que viajam da origem ao destino, e os testes de data warehouse preocupam-se com os aspectos ponta a ponta do ambiente de data warehouse, garantindo sua prontidão para análise e suporte à decisão. 

Importância dos testes de data warehouse

O data warehouse é mais do que apenas um repositório de dados; é um recurso empresarial estratégico que fornece insights valiosos para a tomada de decisões baseada em dados. Consolida dados de diversas fontes numa plataforma abrangente, permitindo às empresas obter uma visão holística das suas operações e tomar decisões informadas. 

No entanto, o valor estratégico do data warehouse depende da qualidade dos dados que ele contém. Um estudo de Fronteiras do Sistema de Informação salienta que a má qualidade dos dados conduz frequentemente a decisões insatisfatórias. É por isso que testar o data warehouse é crucial. 

Testes rigorosos de data warehousely validares processos de extração, transformação e carregamento de dados, integridade de dados e desempenho do data warehouse. Esse teste encontra e corrige erros antecipadamente, garantindo que os dados sejam confiáveis ​​e consistentes. 

Pesquisas revelam que os testes aumentam a confiança no data warehouse, especialmente no que diz respeito à qualidade dos dados. Em última análise, testes de data warehouse permite que as empresas aproveitem todo o potencial de armazéns de dados, tome decisões baseadas em dados com confiança e permaneça à frente no mercado. 

Tipos de testes ETL em um data warehouse

Iimplementar metodologias robustas de teste de ETL é essencial para manter a integridade dos dados e maximizar o valor derivado do data warehouse. Esta tabela fornece uma visão geral resumida de cada tipo de teste. Na prática, as especificidades de cada teste dependem dos requisitos do processo ETL e das características dos dados que estão sendo tratados. 

Como testar a Armazém de dados: Tele processo 

Testar um data warehouse é fundamental para seu ciclo de vida de desenvolvimento, garantindo integridade, desempenho e confiabilidade dos dados. Testes passos pode ajudar as organizações estabelecem um processo de teste de data warehouse completo e eficaz, levando a uma plataforma de tomada de decisão baseada em dados confiável e eficiente. 

Aqui está um exemplo de uma empresa de varejo que implementou recentemente um data warehouse para gerenciar seus vastos dados transacionais, informações de clientes e detalhes de estoque. 

Identificando pontos de entrada 

A organização pode iniciar os testes de data warehousing identificar os pontos de entrada de dados. Esses pontos de entrada incluem fontes de dados, processos ETL e pontos de acesso do usuário final. Compreender essas fontes ajuda na criação de casos de teste direcionados. 

A banco pode identify vários pontos de entrada de dados: 

• Fontes de dados: Sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), aplicativos de processamento de empréstimos e plataformas de rastreamento de investimentos. 
• Processos ETL: Streaming de dados em tempo real e trabalhos de processamento em lote que lidam com extração, transformação e carregamento de dados. 
• Pontos de acesso do usuário final: Portais bancários online, aplicativos móveis e painéis analíticos internos. 

Preparando Garantias 

O próximo passo é gatering todas as garantias de teste necessárias, como modelos de dados, especificações de ETL e requisitos de negócios. Esses documentos servem como modelo para o processo de teste. 

O banco vai precisar reunir as seguintes garantias: 

• Modelos de dados: Modelos complexos que representam dados demográficos de clientes, produtos financeiros e relacionamentos transacionais. 
• Especificações ETL: Regras e mapeamentos detalhados governam como os dados são processados ​​e integrados ao warehouse. 
• Requisitos de negócio: Relatórios e análises críticas que as partes interessadas da empresa precisam para orientar a tomada de decisões. 

Projetando uma estrutura de teste 

Em seguida, as organizações devemdesenvolver uma estrutura de testes robusta que se alinhe com a arquitetura do data warehouse. Esta estrutura deve abranger testes unitários, testes de sistema, testes de integração e testes de aceitação do usuário (UAT). 

O banco deveria criar um estrutura de teste projetada para incluir: 

• Teste de unidade: Testes individuais para cada componente do pipeline ETL. 
• Teste do sistema: Testes holísticos da capacidade do data warehouse de lidar com todo o ciclo de vida dos dados. 
• Teste de integração: Garantir que o data warehouse se integre perfeitamente a outros sistemas de negócios. 
• Teste de aceitação do usuário (UAT): Validação pelos usuários empresariais de que o warehouse atende às suas necessidades de relatórios. 

Adotando uma abordagem de teste abrangente 

Implemente uma estratégia de teste abrangente que inclua: 

• Data de validade: Certifique-se de que os dados carregados no warehouse sejam precisos, completos e consistentes. Por exemplo, as organizações podem verificar para precisão dos dados e perfeição contra sistemas de origem. 
• Verificação da lógica de transformação: Os casos de teste são criados para verificar cada regra de negócio aplicada durante o processo de ETL. O banco pode ecuidare que toda a lógica de negócios, como cálculos de juros e avaliações de risco, seja aplicada corretamente.  
• Teste de performance: O teste de carga é conduzido para avaliar a resposta do sistema sob cargas pesadas de dados. O banco pode eavaliar o desempenho do sistema sob condições de pico de carga e otimizar tempos de resposta da consulta. 
• Teste de segurança: Os controles de acesso baseados em funções são testados para garantir que os usuários tenham as permissões apropriadas. O banco deve vVerifique se a segurança dos dados e os controles de acesso do usuário funcionam conforme pretendido. Também deveria cfirme que dados financeiros confidenciais sejam armazenados e acessados ​​com segurança. 

Testes contínuos 

Assim que o teste do data warehouse for concluído, testes contínuos ao longo do ciclo de vida são cruciais. O banco pode comprometa-se com testes contínuos durante todo o ciclo de vida do data warehouse para: 

• Detecte os problemas antecipadamente: Testes regulares na fase de desenvolvimento para identificar e corrigir problemas rapidamente. 
• Adapte-se às mudanças: Testes contínuos para acomodar mudanças nas regulamentações financeiras e nas condições de mercado. Por exemplo, umteste de regressão automatizado pode ajudar garantir que novas fontes de dados ou regras de negócios não introduzam erros. 
• Mantenha a qualidade e o desempenho: Testes programados para garantir que a integridade e a eficiência do data warehouse permaneçam altas. O banco pode realizar pauditorias periódicas para manter a qualidade e o desempenho dos dados. 

Desafios em testes de data warehouse 

Testar um data warehouse é uma tarefa complexa que envolve navegar por muitos desafios. Enfrentar obstáculos comuns, como heterogeneidade de dados, altos volumes, escalabilidade e mapeamento de dados é essencial por vários motivos: 

• Heterogeneidade de dados: Com dados provenientes de várias fontes em diferentes formatos, garantir consistência e precisão é crucial. Dados inconsistentes podem levar a análises e resultados de business intelligence falhos. 
• Altos volumes: O grande volume de dados em um warehouse pode ser esmagador, dificultando a realização de testes abrangentes dentro de prazos razoáveis. 
• Escalabilidade: À medida que as empresas crescem, também crescem os seus dados. Um data warehouse deve ser escalonável para lidar com cargas crescentes, o que acrescenta complexidade ao processo de teste. 
• Mapeamento de dados: O mapeamento preciso dos dados da origem ao destino é vital. Erros no mapeamento de dados podem resultar em discrepâncias significativas, afetando os processos de tomada de decisão. 

Além disso, e.teste de fluxo de dados completo torna-se cada vez mais complexo, pois os usuários devem verificar todo o processo desde a extração dos dados na origem até sua forma final no data warehouse. O teste de fluxo de dados ponta a ponta inclui testes de processos ETL, transformações de dados e mecanismos de carregamento. A complexidade surge devido à necessidade de validar a integridade e precisão dos dados em cada etapa, muitas vezes exigindo estratégias e ferramentas de teste sofisticadas. 

O papel das ferramentas automatizadas de integração de dados 

Automated ferramentas de integração de dados pode aliviar significativamente esses desafios. Essas ferramentas lidam heterogeneidade de dados transformando dados díspares em um formato unificado. Eles podem gerenciar altos volumes de forma eficiente, muitas vezes em tempo real, garantindo que o data warehouse esteja sempre atualizado. 

A escalabilidade está incorporada nessas ferramentas, permitindo que elas se ajustem a diversas cargas de dados com intervenção manual mínima. Além disso, ferramentas automatizadas fornecem informações confiáveis mapeamento de dados capacidades, reduzindo o risco de erro humano e garantindo que os dados sejam transferidos com precisão da origem ao destino. 

Laproveitando recursos avançados, como perfil de dados, verificações de qualidade e automação a validação de dados ajuda esses ferramentas agilizam o processo de teste. Eles oferecem uma abordagem mais eficiente e precisa para testes de data warehouse, permitindo que as organizações mantenham repositórios de dados de alta qualidade, essenciais para uma tomada de decisão informada. 

De acordo com um estudo da Jornal Internacional de Tecnologia e Engenharia Recentes, automado data warehouse teste pode economizar até 75% para 89% do tempo gasto em testes. 

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Simplifica os testes de data warehouse de ponta a ponta 

OSuperar os desafios nos testes de data warehouse não envolve apenas garantir que o sistema funcione; trata-se de garantir a confiabilidade dos insights baseados em dados nos quais as empresas confiam. Ferramentas automatizadas de integração de dados como Astera desempenham um papel fundamental para atingir esse objetivo, fornecendo uma solução robusta para as complexidades dos testes de data warehouse. 

Astera é uma plataforma de gerenciamento de dados ponta a ponta ajuda as organizações a implementar o processo de teste ponta a ponta, tornando-o mais eficiente e eficaz. Aqui estão alguns recursos principais que Astera oferece: 

• Solução unificada baseada em metadados: Pfornece uma solução sem código que permite o design, o desenvolvimento e a implantação de data warehouses de alto volume com facilidade. 
• Modelagem Dimensional e Suporte ao Data Vault 2.0: Ssuporta conceitos avançados de armazenamento de dados, permitindo que as empresas criem soluções de armazenamento de dados escaláveis ​​e flexíveis. 
• Verificações automatizadas de qualidade de dados: Parquivar, limpar e validar dados para garantir que estejam prontos para o data warehouse usando módulos integrados de qualidade de dados. 
• Ambiente de desenvolvimento sem código: A PA interface point-and-click permite aos usuários criar e editar relacionamentos de entidades sem escrever uma única linha de código. 
• Implantação do modelo de dados: Eimplante ou publique-o facilmente no servidor para consumo de dados. 
• Agendamento e monitoramento de trabalhos: Rrecursos robustos de agendamento e monitoramento de tarefas automatizam o processo de armazenamento de dados, garantindo que seus dados estejam sempre atualizados e precisos. 

Laproveitando esses recursos, Astera reduz significativamente o tempo e o esforço necessários para construir e manter um data warehouse. É uma solução ideal para empresas que integram fontes de dados diferentes em uma única fonte de verdade e mantêm um repositório de dados auditável e variável no tempo. 

Pronto para transformar seus projetos de data warehouse? Comece o teste gratuito de 14 dias com Astera hoje e experimente o poder do armazenamento de dados automatizado e sem código.