Teste ETL: Processos, Tipos e Melhores Práticas

O teste ETL é um conjunto de procedimentos usados ​​para avaliar e validar o processo de integração de dados em um ambiente de data warehouse. Em outras palavras, é uma forma de verificar se os dados dos seus sistemas de origem são extraídos, transformados e carregados no armazenamento de destino conforme exigido pelas suas regras de negócios. 

ETL (Extrair, Transformar, Carregar) is como dados, integração ferramentas e BI pplataformas principalmente virar data em açãoble percepções. Durante um processo ETL, ETL ferramentas eextrair dados de um desimosquitofonte educacional, transformar em uma estrutura e formato suportado pelo sistema de destino e load em um local de armazenamento centralizado, normalmente um Nuvem data warehouse ou lago de dados. 

Teste ETL compreende diferentes condutas de testesed at estágios diferentes do processo ETL. Este testes validar e verifique o dados para garantir a precisão e minimizar a perda de dados. Este blog oferece uma discussão aprofundada sobre Teste ETL e seus tipos, sua necessidade, as etapas que envolve e como fazê-lo corretamente.

O que é o teste ETL? 

Os dados agora impactam fortemente as empresas em todos os níveis, desde as operações diárias até as decisões estratégicas. Este papel crescente impulsionou o mercado global de business intelligence (BI) e ferramentas analíticas para um valor estimado de quase US $ 17 bilhões. 

A dados contidos em um data warehouse é frequentemente os única fonte da empresa para gerar insights e criar estratégias viáveis. Portanto, só deve não contenho precisodados confiáveis ​​e atualizados se é para servir como um eficaz Fonte única de verdade para os negócio. 

Automação de forma considerável minimizars que o probabilidade de erros durante ETL, que são de outra forma prevalecente em um manual ETL oleoduto. Porém, automação deve ser complementado com adicional medidas de validação - e isto is onde Teste ETL é útil pelas seguintes razões: 

• Ele atenua erros que não foram detectados pela automação.
  
• Ele garante a integridade e a qualidade dos dados centralizados.  
• Atua como uma camada independente de verificação, oferecendo garantia adicional de que o processo automatizado de ETL está funcionando corretamente e produzindo os resultados esperados.

Teste de banco de dados versus teste ETL 

O teste de banco de dados é um procedimento de validação de dados semelhante ao teste ETL, mas as semelhanças terminam aí. Aqui estão algumas diferenças entre os dois: 

Teste ETL	Teste de banco de dados
Normalmente executado em dados em um data warehouse.	Geralmente executado em sistemas transacionais.
O objetivo principal é garantir que os dados que estão sendo testados estejam se movendo conforme esperado.	Visa garantir que todos os dados sigam as regras predefinidas do modelo de dados.
Verifica se as contagens de origem correspondem às contagens no destino.	Verifica a ausência de registros órfãos.
Verifica se há duplicações nos dados carregados.	Verifica tabelas redundantes, dados ausentes em colunas e normalização do banco de dados.

Sua marca Precisamos de testes ETL 

Você pode considerar pular os testes de ETL se tiver um fluxo de dados simples com transformações mínimas e se seus sistemas de origem e destino forem estáveis ​​e confiáveis.

No entanto, avaliar a complexidade dos seus processos de dados deve ser uma prática padrão antes de abandonar os testes — isso pode ajudá-lo a evitar inconsistências de dados e erros posteriores. 

Há muitos casos em que o teste ETL se mostra valioso, alguns deles incluem: 

• Após a conclusão dos projetos de integração ou migração de dados.  
• Ao carregar dados em um data warehouse recém-configurado pela primeira vez.  
• Ao adicionar uma nova fonte de dados a um data warehouse existente.  
• Durante a movimentação e transformação de dados.  
• Quando há suspeita de erros nos processos ETL que os impedem de funcionar normalmente. 
• Quando há falta de confiança na qualidade dos dados na origem ou no destino.

O processo de teste ETL

TeOs protocolos sting são subjetivos e personalizáveis ​​de acordo com os requisitos e processos de uma empresa. Como tal, há não é um modelo único para todos Teste ETL. No entanto, ETL ensaio tipicamente compreenders as seguintes etapas: 

1. Compreendendo os requisitos de negócios

Projetar um processo de teste ETL eficaz requer a compreensão dos requisitos de negócios da sua organização. Isso envolve examinar seus modelos de dados, fluxos de trabalho de negócios, relatórios, fontes e destinos e pipelines de dados.  

Esse entendimento permite que os testadores de ETL saibam o que estão testando e por quê. 

2. Identificação e validação da fonte de dados

Na próxima parte do processo de teste de ETL, identificar os dados de origem e realizar verificação de esquemas, validação de tabela e outros do estado inicial, cheques. Isto é para garantir que o processo de teste ETL esteja alinhado com os requisitos identificado estudando seu modo de negóciosl e fluxo de trabalhos. 

3. Criação e execução de casos de teste

O mapeamento da origem ao destino e o design do caso de teste são as próximas etapas e geralmente incluem o seguinte: 

• Transformações baseadas em casos de teste de negócios 
• Scripts SQL para conduzir comparações origem-alvo 
• Fluxos de execução 

Após a preparação e validação destes elementos, casos de teste são executados em um ambiente de teste. Normalmente, os testadores não pode usar dados de produção confidenciais, qual necessita da disponibilidade de dados sintéticos em tempo real. Você pode criar esses dados manualmente ou por meio de ferramentas de geração de dados de teste. 

4. Extração de dados e relatórios

Na próxima etapa, execute os testes ETL de acordo com os requisitos de negócio e casos de uso. Durante a execução do caso de teste, identifique os diferentes tipos de erros ou defeitos, tente reproduzi-los e registre-os com detalhes e capturas de tela adequados.  

Na fase de relatório, você pode registrar defeitos em Sistemas de Gerenciamento de Defeitos especializados e atribuí-los a pessoal designado para correção. 

Para uma resolução bem-sucedida de erros, os analistas precisam fornecer o seguinte: 

• Documentação suficiente para reproduzir o caso de teste 
• Capturas de tela relevantes 
• Uma comparação entre os resultados reais e esperados para cada caso de teste 

5. Aplicando Transformações

Em seguida, você deve garantir que os dados sejam transformados adequadamente para corresponder ao esquema do data warehouse de destino. Além de validando o fluxo de dados, você vai tb Verifica a limite de dados e alinhamento. O objetivo aqui é verificar se o tipo de dados de cada tabela e coluna corresponde ao documento de mapeamento. 

6. Carregando dados no data warehouse

Você vai faça uma verificação de contagem de registros antes e depois de mover os dados do ambiente de teste para o data warehouse. Verifique a rejeição dos dados inválidos e aceitação dos valores padrão. 

7. Testando novamente o bug (teste de regressão)

Depois de corrigir o bug, teste-o novamentee o mesmo encenação ambiente para verificar se não ainda restam vestígios. Rteste de egressão tb ajuda a garantir que nenhum novo defeito ocorre durante a correção do anterior um.

8. Relatório resumido e encerramento do teste

No passo final, fechar relatórios detalhando os defeitos e casos de teste com comentários e tudo relacionado documentação. Antes de fechar o relatório resumido, teste suas opções, filtros, layout e funcionalidade de exportação.

O relatório resumido detalha o processo de teste e seus resultados e permite que as partes interessadas saibam se e por que um passo não foi concluídas. 

Tipos de teste ETL

Cada passo do Teste ETL processo envolve tipos diferentes de testes, alguns dos quais são:

1. Validação e reconciliação de produção 

Esse teste valida a ordem e a lógica dos dados enquanto é carregados nos sistemas de produção. Ele compara os dados do sistema de produção com os dados de origem para evitar não conformidades, erros de dados ou falhas no esquema. 

2. Validação da origem ao destino

Este teste verifica se a contagem de dados do sistema de origem corresponde aos dados carregados no sistema/armazém de destino. 

3. Teste de metadados

Este teste corresponde aos tipos de dados, índices, comprimentos, restrições, esquemas e valores entre os sistemas de origem e de destino. 

4. Teste de integridade

Isso verifica se todos os dados de origem são carregados no sistema de destino sem duplicação, repetição ou perda. 

5. Teste de Transformação

Quando múltiplas transformações são aplicadas a um tipo de dados, este teste ajuda a confirmar que todos os dados foram transformados de forma consistente com base nas regras aplicáveis. 

6. Teste de precisão

Após a conclusão de todas as transformações, a precisão dos dados é verificada. Pode haver alterações nos formatos e esquemas dos dados, mas a informação e sua qualidade não devem mudar durante as transformações. 

7. Teste de qualidade de dados

Este teste tipo se concentra na qualidade dos dados para identificar caracteres inválidos, precisões, nulos e padrões. Ele relata quaisquer dados inválidos. 

8. Teste de relatório

Esta tipo de teste verifica os dados no relatório resumido, determina se o layout e a funcionalidade forem apropriado, e realiza cálculos para adicional requisitos analíticos. 

9. Teste de migração de aplicativos

O teste de migração de aplicativos verifica se o aplicativo ETL está funcionando corretamente após a migração para uma nova plataforma ou caixa. 

10. Verificações de dados e restrições

Esta técnica de teste verifica o tipo de dados, comprimento, índice e restrições. 

comum Desafios em Teste ETL

Existem vários fatores que podem atrapalhar ou afetar negativamente o processo de teste de ETL. Abaixo estão os desafios que ETL testadores encontro que o maioria: 

• Transformações e processos complexos de dados: Aplicar múltiplas transformações a conjuntos de dados extensos pode ser um procedimento complicado e demorado. O mesmo acontece quando existem muitas integrações de dados e processos de negócios complexos. 
• Baixa qualidade dos dados: O teste ETL requer dados precisos, limpos e de alta qualidade para obter os melhores resultados. A má qualidade dos dados de entrada pode afetar a confiabilidade do processo. 
• Intensivo em recursos: Os testes de ETL podem consumir muitos recursos quando sistemas de origem grandes e complicados estão envolvidos. 
• Desempenho diminuído: Grandes volumes de dados podem prejudicar o processamento ou o desempenho de ponta a ponta, afetando, em última análise, a precisão e a integridade dos dados.
• Mudanças nas fontes de dados: Quaisquer alterações nas fontes de dados podem afetar potencialmente a precisão, integridade e qualidade dos dados. 
• Requisitos de pessoal: As empresas precisam de pessoas com experiência em ETL e conhecimento em dados para garantir o design e a implementação de processos robustos de teste de ETL. 

Teste ETL Melhores Práticas

As práticas recomendadas a seguir podem ajudá-lo a otimizar seus processos de teste de ETL: 

1. Trabalhando com casos de teste de negócios 

Não basta desenvolver um processo de teste ETL funcional. Ele também precisa atender a diversos requisitos de negócios que são diferentes para cada organização. Um processo de teste ETL deve complementar seu fluxo de trabalho existente, e não interrompê-lo. 

2. Usando dados de origem limpa 

Dados de origem limpos são um requisito fundamental para um processo de teste ETL eficaz. Em vez de deixar para o final, você deve iniciar os testes de ETL com dados de origem limpos para economizar tempo e obter melhores resultados. 

3. Teste de eficiência 

Trabalhar com ferramentas de BI exige acesso consistente a dados atualizados, portanto, você deve garantir a conclusão e a entrega rápida dos dados. Otimize o processo de teste ETL para testes e resultados rápidos. 

4. Automação 

Embora a automação total seja ideal, mesmo a automação parcial é melhor do que a automação zero. Ferramentas automatizadas como Astera permitem agilizar o processo de teste de ETL enquanto resolve os desafios comuns associados ao trabalho manual. 

Escolher O certo Ferramenta de teste ETL

Aqui estão alguns fatores que você deve ter em mente ao escolher um Ferramenta de teste ETL para seu negócio: 

• Interface intuitiva 

Uma interface intuitiva facilita o design e a implementação do processo ETL. Procure uma interface gráfica com funcionalidade de arrastar e soltar para melhorar a facilidade de uso e acessibilidade. 

• Geração de código automatizada 

A codificação automatizada pode eliminar o esforço e o tempo necessários para codificar e desenvolver processos manualmente. Também pode reduzir significativamente os erros. 

• Conectores de dados integrados 

Sua ferramenta de teste ETL preferida deve estar equipada com conectores de dados integrados. Esses conectores podem melhorar o acesso aos dados e facilitar o trabalho com formatos de arquivo, bancos de dados, sistemas legados ou aplicativos empacotados. 

• Recursos de gerenciamento de conteúdo 

Os recursos de gerenciamento de conteúdo permitem a rápida alternância de contexto entre ambientes de desenvolvimento, teste e produção de ETL. 

• Recursos de depuração 

Uma ferramenta de teste ETL com recursos avançados de depuração pode ajudá-lo a acompanhar os fluxos de dados em tempo real e criar rapidamente relatórios sobre o comportamento linha por linha. 

Conclusão

A análise precisa de dados é crucial para qualquer organização que queira aproveitar seus dados para progredir em seu setor. Quando bem feitos, os testes ETL podem aumentar a confiança de uma organização nos seus dados, melhorando a sua integridade e fiabilidade. A inteligência de negócios resultante é sólida e ajuda a mitigar os riscos comerciais. 

Além disso, as ferramentas automatizadas de teste de ETL aumentam a estabilidade e o desempenho de um data warehouse mais rapidamente do que a codificação manual, tornam o processo de ETL mais organizado e gerenciável e permitem a rápida identificação e correção de anomalias no processo de ETL. As empresas hoje estão abandonando os testes manuais de ETL e integrando soluções automatizadas de testes de ETL em seu fluxo de trabalho para colher esses benefícios.

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