ETL-тестирование: процессы, типы и лучшие практики

Инженеры-программисты давно полагаются на модульное и интеграционное тестирование для обеспечения качества приложений. Тем не менее, во многих командах по работе с данными конвейеры ETL тестируются нечасто или тестируются вручную, даже несмотря на то, что неудачное преобразование может привести к сбою в работе панели управления или сорвать модель машинного обучения. Gartner оценивает средний годовой финансовый ущерб от некачественных данных на уровне 12.9 млн долларов США на организацию И опрос Форрестера обнаружили, что более четверти специалистов по работе с данными теряют более 5 миллионов долларов в год из-за неверных данных 7 процентов сообщили об убытках свыше 25 миллионов долларов.

В этой статье подробно обсуждается ETL-тестирование, его типы, необходимость, этапы, которые оно подразумевает, и как его правильно проводить.

Что такое ETL-тестирование?

ETL-тестирование — это набор процедур, используемых для оценки и подтверждать процесс интеграции данных в среде хранилища данных. Другими словами, это способ убедиться, что данные из ваших исходных систем извлечены, преобразованы и загружены в целевое хранилище в соответствии с требованиями ваших бизнес-правил. 

ETL (извлечение, преобразование, загрузка) is это данным интеграции. инструменты и БИ pплатформы в первую очередь очередь dата в действиеBLE идеи. Во время процесса ETL ETL инструменты eизвлечь данные от дезикомаристочник ред., трансформировать это в структуру и формат поддерживается системой назначения и lДОА его в централизованное место хранения, обычно облако информационное хранилище или озеро данных. 

Инженеры по обработке данных выполняют ETL-тестирование at различные этапы процесса ETL в подтверждать и проверить целостность данных, обеспечивая при этом точность и минимизируя потери данных. В традиционной литературе процесс делится на пять этапов:

Эта структура сохраняется и поныне, но тактика на каждом этапе существенно изменилась с развитием облачных хранилищ и рабочих процессов, создаваемых искусственным интеллектом.

Почему важно тестирование ETL? 

Сегодня данные сильно влияют на бизнес на всех уровнях: от повседневных операций до стратегических решений. Эта растущая роль привела к тому, что глобальный рынок инструментов бизнес-аналитики (BI) и аналитики достиг оценочной стоимости в почти $ 17 млрд.. 

The данные, содержащиеся в информационное хранилище часто единственный источник предприятия для генерации идей и создания действенных стратегий. Следовательно, это должен только содержать точныйдостоверные и актуальные данные, если это служить эффективным единственный источник истины для бизнес. 

Aавтоматизация существенно минимизироватьs вероятность Ошибки во время ETL, которые являются в противном случае превалирующий в руководстве ETL трубопровод. Тем не менее, автоматизация должен быть дополнен дополнительный меры проверки - и этой is в котором ETL-тестирование Полезно по следующим причинам: 

• Это уменьшает количество ошибок, оставшихся незамеченными автоматизацией.
  
• Это обеспечивает работоспособность и качество централизованных данных.  
• Он действует как независимый уровень проверки, обеспечивая дополнительную уверенность в том, что автоматизированный процесс ETL работает правильно и дает ожидаемые результаты.

Тестирование базы данных против тестирования ETL 

Тестирование базы данных — это процедура проверки данных, аналогичная ETL-тестированию, но на этом сходство заканчивается. Вот некоторые различия между ними: 

почему Нам нужно ETL-тестирование 

Вы можете пропустить тестирование ETL, если у вас простой поток данных с минимальными преобразованиями, а исходная и целевая системы стабильны и надежны.

Однако оценка сложности ваших процессов обработки данных должна стать стандартной практикой перед отказом от тестирования — это может помочь вам избежать несогласованности данных и ошибок в дальнейшем. 

Есть много случаев, когда ETL-тестирование оказывается полезным, вот некоторые из них: 

• После завершения проектов интеграции или миграции данных.  
• При первой загрузке данных во вновь настроенное хранилище данных.  
• При добавлении нового источника данных в существующее хранилище данных.  
• Во время перемещения и преобразования данных.  
• При наличии подозрений в ошибках в процессах ETL, препятствующих их нормальной работе. 
• Когда нет уверенности в качестве данных как в источнике, так и в пункте назначения.

Автоматизируйте тестирование ETL с помощью Astera Конвейер данных

Попрощайтесь с ручной проверкой данных. AsteraМощные инструменты автоматизации позволяют вам проверять конвейеры данных по графику, выявлять проблемы с качеством на ранних этапах и обеспечивать безупречную работу преобразований — и все это с помощью интерфейса без кода и с функцией перетаскивания.

Начните автоматизировать свое ETL-тестирование

Как работает процесс тестирования ETL

TeПротоколы проверки являются субъективными и настраиваемыми в соответствии с требованиями и процессами предприятия. Таким образом, там не универсальная модель для ETL-тестирование. Однако ЭТЛ тестов типично включатьs следующие шаги: 

1. Понимание бизнес-требований

Разработка эффективного процесса тестирования ETL требует понимания бизнес-требований вашей организации. Это включает в себя изучение моделей данных, бизнес-процессов, отчетов, источников и назначений, а также конвейеров данных.  

Такое понимание позволяет тестировщикам ETL знать, что они тестируют и почему. 

2. Идентификация и проверка источника данных

В следующей части процесса тестирования ETL: определения источник данных и выполнять проверка схемыs, проверка таблицы и другое начальный проверки. Это необходимо для того, чтобы обеспечить что процесс тестирования ETL соответствует требованиям выявил изучая ваш бизнес-режимl и рабочий процессs. 

3. Создание и выполнение тестовых примеров

Сопоставление источника и цели и разработка тестового сценария являются следующими шагами и часто включают в себя следующее: 

• Преобразования на основе бизнес-тестов 
• Сценарии SQL для проведения сравнений источника и цели. 
• Потоки выполнения 

После подготовки и проверки этих элементов, тестовые случаи выполняются в промежуточной среде. Обычно тестировщики не может использовать конфиденциальные производственные данные, , которые требует наличия синтетические данные в реальном времени. Вы можете создать эти данные вручную или с помощью инструментов генерации тестовых данных. 

4. Извлечение данных и отчетность

На следующем этапе выполните тесты ETL в соответствии с бизнес-требованиями и вариантами использования. Во время выполнения тестового примера выявляйте различные виды ошибок или дефектов, пытайтесь воспроизвести их и регистрируйте их с соответствующими подробностями и снимками экрана.  

На этапе отчетности вы можете записывать дефекты в специализированные системы управления дефектами и поручить их устранению назначенному персоналу. 

Для успешного устранения ошибок аналитикам необходимо предоставить следующее: 

• Достаточно документации для воспроизведения тестового примера 
• Соответствующие скриншоты 
• Сравнение фактических и ожидаемых результатов для каждого тестового примера. 

5. Применение преобразований

Далее вы должны убедиться эти данные адекватно преобразуются, чтобы соответствовать схеме целевого хранилища данных. Кроме того проверки поток данных, вы будете причислены проверить порог данных и выравнивание. Целью здесь является проверка того, что тип данных для каждой таблицы и столбца соответствует документу сопоставления. 

6. Загрузка данных в хранилище данных.

Вы будете выполните проверку количества записей как до, так и после перемещения данных из промежуточной среды в промежуточную среду. информационное хранилище. Подтвердить отклонение неверных данных и принятие значений по умолчанию. 

7. Повторное тестирование ошибки (регрессионное тестирование).

После исправления ошибки проверьте ее еще раз.и то же самое инсценировка среду, чтобы убедиться, что она не нужна остались ли следы. Автоматизированное регрессионное тестирование причислены помогает обеспечить которая при исправлении новых дефектов не возникает. предыдущий вариант.

8. Сводный отчет и завершение теста.

В последний шаг, закрыть отчеты детализация дефектов и тестовых случаев с комментариями и всем остальным Связанный документация. Прежде чем закрыть сводный отчет, проверьте его параметры, фильтры, макет и функции экспорта.

В сводном отчете подробно описывается процесс тестирования и его результаты, а также сообщается заинтересованным сторонам, если и почему шаг не было завершена. 

Что автоматизировать в первую очередь, а что оставить людям

Ваша стратегия автоматизации ETL-тестирования должна начинаться с того, чтобы позволить машинам выполнять большой объём проверок на основе правил, которые должны выполняться при каждой загрузке, одновременно оставляя человеческий мозг для принятия решений, зависящих от бизнес-контекста или творческого решения проблем. Вот как обычно нарушается этот баланс:

Автоматизируйте ранние победы

• Проверки на входе: количество строк, количество столбцов и контрольные суммы всей таблицы, которые мгновенно выявляют отсутствующие или дублирующиеся записи.
• Детерминированные проверки: правила типа данных, длины, формата и ссылочной целостности, которые никогда не меняются от одного запуска к другому.
• Простые преобразования: нормализация регистра, преобразование единиц измерения и простые поисковые запросы, логика которых на 100 % предсказуема.
• Наборы регрессионного анализа: автоматизированные сравнения агрегатов и распределений после каждого изменения конвейера для выявления отклонений данных.
• Мониторинг на уровне заданий: Соблюдение графика, отслеживание SLA и оповещения об аномалиях, которые предупреждают, как только что-то выходит за рамки сценария.

Сохраняйте человеческий фактор там, где он важен

• Семантические проверки с деловым значением: правила, такие как статус «VIP-клиента», которые основаны на тонкой доменной логике.
• Исследовательское профилирование: выявление выбросов, сезонных сдвигов или новых категориальных значений, которые инструменты могут пропустить без контекста.
• Творческий дизайн тестовых данных для пограничных случаев: создание сценариев, таких как дни рождения в високосном году, многоязычный текст или экстремальные числовые диапазоны, которые проверяют пределы конвейера.

Наконечник: Начните с тестов, логика которых не меняет целевые данные. Это предотвращает повреждение рабочих таблиц тестовым кодом.

Какие существуют типы ETL-тестирования?

Каждый шаг ETL-тестирование процесс включает Различные типы тестов, некоторые из них:

1. Проверка и сверка производства 

Этот тест подтверждает порядок и логика данных, в то время как это загружены в производственные системы. Он сравнивает данные производственной системы с исходными данными, чтобы предотвратить несоответствие, ошибки данных или сбои в схеме. 

2. Проверка от источника к цели

Этот тест проверяет, соответствует ли количество данных исходной системы данным, загруженным в целевую систему/хранилище. 

3. Тестирование метаданных

Этот тест сопоставляет типы данных, индексы, длины, ограничения, схемы и значения между исходной и целевой системами. 

4. Тестирование полноты

Это подтверждает, что все исходные данные загружены в целевую систему без дублирования, повторения или потери. 

5. Тестирование трансформации

Когда к одному типу данных применяется несколько преобразований, этот тест помогает подтвердить, что все данные были преобразованы последовательно в соответствии с применимыми правилами. 

6. Проверка точности

После завершения всех преобразований проверяется точность данных. Могут быть изменения в форматах и ​​схеме данных, но информация и ее качество не должны меняться в ходе преобразований. 

7. Тестирование качества данных

Это тестирование напишите фокусируется на качестве данных, чтобы определения недопустимые символы, точности, нули и шаблоны. Он сообщает о любых неверных данных. 

8. Тестирование отчета

Эти тип тестирования проверяет данные в сводном отчете, определяет если планировка и функциональность соответствующийи выполняет вычисления для дополнительный аналитические требования. 

9. Тестирование миграции приложений

Тестирование миграции приложения проверяет, правильно ли работает приложение ETL после миграции на новую платформу или коробку. 

10. Проверка данных и ограничений

Этот метод тестирования проверяет тип данных, длину, индекс и ограничения.

Общий Проблемы в ETL-тестирование

Существует несколько факторов, которые могут нарушить или отрицательно повлиять на процесс тестирования ETL. Ниже приведены проблемы, которые ETL Тестеры столкновение большинство: 

• Сложные преобразования данных и процессы: Применение нескольких преобразований к обширным наборам данных может оказаться сложной и трудоемкой процедурой. То же самое происходит, когда существует слишком много сложных интеграций данных и бизнес-процессов. 
• Низкое качество данных: Для достижения наилучших результатов ETL-тестирование требует точных, чистых и высококачественных данных. Плохое качество входных данных может повлиять на надежность процесса. 
• Ресурсоемкие: ETL-тестирование может стать ресурсоемким, если задействованы большие и сложные исходные системы. 
• Снижение производительности: Большие объемы данных могут препятствовать обработке или сквозной производительности, что в конечном итоге влияет на точность и полноту данных.
• Изменения в источниках данных: Любые изменения в источниках данных потенциально могут повлиять на точность, полноту и качество данных. 
• Требования к персоналу: Предприятиям нужны люди с опытом работы в ETL и знаниями в области данных, чтобы обеспечить разработку и внедрение надежных процессов тестирования ETL. 

Последствия неадекватного тестирования ETL

Если ETL-тестирование проводится в спешке или пропускается, ошибки проникают в нижестоящие системы и обходятся дороже по мере распространения. Следующие проблемные области показывают, как неконтролируемые проблемы с данными могут негативно сказаться на деятельности, финансах и репутации организации:

• Ошибочные бизнес-решения: Руководители полагаются на искаженные ключевые показатели эффективности, что приводит к ошибкам в ценообразовании, дефициту запасов или ошибочным стратегиям управления рисками.
• Скомпрометированная аналитика и ИИ: Дублирующиеся, устаревшие или неправильно сопоставленные записи загрязняют обучающие данные и снижают точность прогнозирования.
• Регулирующее воздействие: Неполная родословная или неудачные загрузки становятся причиной выводов аудита, влекут за собой штрафы и ослабляют меры по обеспечению соответствия.
• Оперативные пожарные учения: Дефекты, обнаруженные поздно, приводят к необходимости экстренных повторных запусков, расходуют рабочие часы инженеров и нарушают соглашения об уровне обслуживания.
• Подорванное доверие клиентов: Панели мониторинга, электронные письма или рекомендации, основанные на неверных данных, подрывают доверие пользователей и приводят к оттоку клиентов.

ETL-тестирование Лучшие практики

Как говорит создатель Airflow Максим Бошемен: «Ценность профессии специалиста по работе с данными заключается не в знании всех инструментов, а в понимании того, как они взаимодействуют друг с другом». Качественное ETL-тестирование объединяет все эти элементы в целостную систему безопасности.

Следующие рекомендации помогут вам оптимизировать процессы тестирования ETL: 

1. Работа с бизнес-тестовыми примерами 

Недостаточно разработать функциональный процесс тестирования ETL. Он также должен удовлетворять различные бизнес-требования, которые различны для каждой организации. Процесс ETL-тестирования должен дополнять существующий рабочий процесс, а не нарушать его. 

2. Использование чистых исходных данных 

Чистые исходные данные являются фундаментальным требованием для эффективного процесса тестирования ETL. Вместо того, чтобы оставлять это на конец, вам следует начать ETL-тестирование с чистых исходных данных, чтобы сэкономить время и получить лучшие результаты. 

3. Тестирование эффективности 

Работа с инструментами BI требует постоянного доступа к обновляемым данным, поэтому вам следует обеспечить как завершение данных, так и их быструю доставку. Оптимизируйте процесс тестирования ETL для ускорения тестирования и получения быстрых результатов. 

4. автоматизация 

Хотя полная автоматизация идеальна, даже частичная автоматизация лучше, чем ее отсутствие. Автоматизированные инструменты, такие как Astera Data Pipeline позволяет оптимизировать процесс ETL-тестирования, одновременно решая распространенные проблемы, связанные с ручной работой. 

Испытайте более быструю и надежную автоматизацию ETL

AsteraУниверсальное решение ETL «все в одном» — это то, что нужно вашему предприятию для оптимизации тестирования ETL. Всегда обеспечивайте высочайшее качество данных и наслаждайтесь удобством без программирования. Начните сегодня!

Зарегистрируйтесь для демо-версии

Как выбрать Право Инструмент тестирования ETL

Вот несколько факторов, которые следует учитывать при выборе Инструмент тестирования ETL для вашего бизнеса: 

• Интуитивно понятный интерфейс 

Интуитивно понятный интерфейс упрощает разработку и реализацию процесса ETL. Ищите графический интерфейс с функцией перетаскивания для повышения простоты использования и доступности. 

• Автоматическая генерация кода 

Автоматизированное кодирование может исключить усилия и время, необходимые для ручного кодирования и разработки процессов. Это также может значительно уменьшить количество ошибок. 

• Встроенные соединители данных 

Выбранный вами инструмент тестирования ETL должен быть оснащен встроенными соединителями данных. Эти соединители могут улучшить доступ к данным и упростить работу с используемыми форматами файлов, базами данных, устаревшими системами или упакованными приложениями. 

• Функции управления контентом 

Возможности управления контентом обеспечивают быстрое переключение контекста между средами разработки, тестирования и производства ETL. 

• Возможности отладки 

Инструмент тестирования ETL с мощными функциями отладки поможет вам следить за потоками данных в режиме реального времени и быстро создавать отчеты о поведении каждой строки. 

Попробуйте тестирование ETL на базе искусственного интеллекта Astera Конвейер данных

Точный анализ данных имеет решающее значение для любой организации, желающей использовать свои данные для достижения успеха в своей отрасли. Если все сделано правильно, ETL-тестирование может повысить уверенность организации в своих данных за счет повышения их целостности и надежности. Полученная бизнес-аналитика надежна и помогает снизить бизнес-риски. 

Кроме того, инструменты автоматического тестирования ETL повышают стабильность и производительность хранилища данных быстрее, чем ручное кодирование, делают процесс ETL более организованным и управляемым, а также позволяют быстро выявлять и исправлять аномалии в процессе ETL. Сегодня компании отходят от ручного ETL-тестирования и интегрируют автоматизированные решения ETL-тестирования в свой рабочий процесс, чтобы получить эти преимущества.

Ваш тоже может. 

Astera Data Pipeline — это система на базе искусственного интеллекта Решение для автоматизации ETL со встроенными функциями для тестирования ETL, интеграции, проверки, преобразования и многого другого. Его автоматизация ETL и расширенные возможности профилирования позволяют пользователям легко согласовывать данные на каждом этапе процесса ETL. Проверка качества данных и выявление ошибок упрощается с помощью простого интерфейса без кода и перетаскивания. 

Узнайте, как Astera Data Pipeline может трансформировать ваши процедуры ETL и помочь вам поддерживать качество данных для точного анализа. Свяжитесь с нашей командой или начать ваша БЕСПЛАТНАЯ пробная версия прямо сейчас