Чтобы протестировать систему хранилища данных или приложение BI, необходимо использовать ориентированный на данные подход. Лучшие практики тестирования ETL помогают минимизировать затраты и время на проведение тестирования. Это улучшает качество данных, загружаемых в целевую систему, которая генерирует высококачественные информационные панели и отчеты для конечных пользователей.
Мы перечислили здесь несколько лучших практик, которые можно использовать для тестирования ETL —
Анализировать данные
Чрезвычайно важно проанализировать данные, чтобы понять требования, чтобы установить правильную модель данных. Потратив время на понимание требований и наличие правильной модели данных для целевой системы, можно уменьшить количество проблем ETL. Также важно изучить исходные системы, качество данных и создать правильные правила проверки данных для модулей ETL. Стратегия ETL должна быть сформулирована на основе структуры данных исходной и целевой систем.
Исправить неверные данные в исходной системе
Конечные пользователи обычно знают о проблемах с данными, но они не знают, как их исправить. Важно найти эти ошибки и исправить их, прежде чем они достигнут системы ETL. Распространенным способом решения этой проблемы является время выполнения ETL, но лучше всего находить ошибки в исходной системе и предпринимать шаги для их исправления на уровне исходной системы.
Найти совместимый инструмент ETL
Одной из распространенных рекомендаций ETL является выбор инструмента, наиболее совместимого с исходной и целевой системами. Возможность инструмента ETL генерировать сценарии SQL для исходной и целевой систем может сократить время обработки и ресурсы. Это позволяет обрабатывать преобразования в любом месте в среде, которая является наиболее подходящей.
Мониторинг рабочих мест ETL
Еще одна лучшая практика при внедрении ETL — планирование, аудит и мониторинг заданий ETL, чтобы гарантировать, что нагрузки выполняются в соответствии с ожиданиями.
Интегрировать инкрементные данные
Иногда таблицы хранилища данных имеют больший размер, и их невозможно обновить во время каждого цикла ETL. Инкрементная загрузка гарантирует, что только записи, измененные с момента последнего обновления, вносятся в процесс ETL, и это оказывает огромное влияние на масштабируемость и время, необходимое для обновления системы.
Обычно исходные системы не имеют временных меток или первичного ключа для легкой идентификации изменений. Такие проблемы могут быть очень дорогостоящими, если они будут выявлены на более поздних этапах проекта. Одна из лучших практик ETL — охватить такие аспекты при изучении системы исходного кода. Эти знания помогают команде ETL выявлять измененные проблемы сбора данных и определять наиболее подходящую стратегию.
Масштабируемость
Рекомендуется убедиться, что предлагаемое решение ETL является масштабируемым. Во время внедрения необходимо обеспечить масштабируемость решения ETL в соответствии с требованиями бизнеса и его потенциальным ростом в будущем.