数据可能是自商务以来有营业决策的最佳资源。今天,我们现在拥有能够从商业信息存储,分析和派生可操作的洞察力的能力。它已允许公司调整其业务计划,以满足不断变化的消费者需求甚至预测未来的趋势。
然而,这些创新的过程和技术给我们带来了新的问题。当涉及到数据方面的挑战时,尤其如此仓库测试。
什么是数据仓库测试?
数据仓库测试是指开发和执行复杂测试用例以评估数据仓库中数据的完整性的过程时使用的术语。这个过程检查存储的信息是否可靠、准确并符合组织的要求数据框架。
数据仓库测试过程在两个连接点执行:第一个是在一个仓库中接收来自多个数据源的数据时。第二点是测试时考虑到整个数据管道,从而在数据提取、转换和加载操作中分析数据。当按阶段验证数据时,识别和修复就变得更容易了问题很快。
除此之外,测试还考虑到商业智能使用来自其来源的合并数据的报告和仪表板。通过引入这个添加的验证层,测试人员可以在所有ETL操作完成后确认数据的质量完成。
简而言之,数据仓库测试包括BI和ETL测试,这是任何数据都至关重要的两个方面仓库需求。
数据仓库测试的意义
数据仓库测试很重要,因为它帮助企业提取和存储准确的数据,以创建有效的信息体系结构。随着数据仓库变得越来越大,这一点尤其重要越来越复杂。
当您投资质量数据仓库时,以下是您可以获得的两个优点今天测试:
数据可靠性影响商业智能
在确定分析的准确性时,数据质量优先于像数据样本的大小或数量的因素。毕竟,拥有可靠的数据集意味着相比,您可以生成更精确的结果,而具有大量的信息不准确。
当您对质量进行优先排序时,这可以帮助您避免数据囤积,这可能会降低数据仓库的整体处理效率。一个好的数据仓库测试策略可以让您的组织使数据处理更省时、更轻松、更高效每个人都参与其中。
帮助验证数据转换和加载过程
使用数据仓库,您可以期望这里的数据通过ETL管道流动,在该管道中,信息从各种来源提取、转换,然后存储在预期的数据库中。然而,测试过程将管道置于显微镜下,因为它的工作,以确定是否一切都是按照业务需求。
测试阶段的目标是确保数据仓库中的所有信息都适合处理,特别是它们来自不同的来源。
数据仓库测试的目标
以下是所有数据仓库的主要目标测试阶段:
- 数据完整性:这一目标是确保通过每个ETL过程加载所有预期的信息。
- 数据质量:这是为了帮助确保ETL过程不接受不正确的数据并替换默认值。
- 数据转换:这些保证根据业务需求和规范来完成要转换的所有信息。
- 集成测试:执行此操作以确认ETL过程适用于其他上游和下游程序。
- 回归测试:每次完成新的ETL代码和信息发布时,都会进行回归测试,以确保所有现有功能都是完整的。
- 用户界面测试:这是为了证明数据仓库解决方案可以满足用户的期望,同时预测他们未来的期望。
- 性能和可伸缩性:这是为了确保所有技术体系结构都是易于伸缩的,并且所有查询和数据加载都在预期的时间段内执行。
- 用户验收测试:这证明了数据仓库解决方案符合用户当前期望,并成功预期未来的期望。
数据仓库测试策略
一个有效的数据仓库测试策略包括制定一个正式的测试计划,验证如下所述的数据需求:
- 业务需求
- 源到目标映射
- ETL的设计文档
- 目标模式和源的数据模型
以下是创建测试策略所涉及的一些过程:
确定各种入口点
由于将数据加载到仓库中有几个阶段,因此识别不同的入口点以分析和确认这些步骤中的数据至关重要。当仅在目的地执行时,测试结果可能会令人困惑 - 尤其是一旦识别出错误。这使得难以确定问题的原因。
需要考虑的入口点示例包括源、staging数据库、ETL管道中的各个点,以及从仓库数据中读取报告的BI引擎。
准备所需抵押品
数据仓库测试过程所必需的两个基本附带条件是映射文档和数据库模式表示。
映射文档通常是电子表格的形式,它将源数据库中的每列映射到目标数据库。您还可以在此处查找复杂的SQL查询,允许您比较两列以评估数据在目的地是否正确到达。
使用数据集成解决方案可以让您生成这个映射文档,您可以使用它作为设计数据仓库测试用例的输入。
设计一个自动化、弹性和集成的框架
尽管有些信息可以批量加载,有些则可以立即加载,但新的更新可以通过流队列加载。这就是为什么测试框架设计需要通用和灵活,以适应各种数据类型和源。
此外,能够使用自动数据解决方案集成测试框架可以提高测试过程效率。
采用全面的测试方法
数据测试框架必须达到100%的仓储过程的覆盖范围。例如,即使数据本身是优先级,也必须在测试框架内包括报告引擎和ETL工具等应用组件。
设计各种测试方法(如性能、集成和功能测试)也很重要。
8创建数据仓库实施计划
以下是帮助您创建数据仓库实施计划的步骤:
收集需求
在全公司范围的数据项目中有多个涉众参与。这些是:
- 决策者:这些是领导和战略家,他们会帮助你与公司目标保持一致。
- 分析师:分析师是帮助您确定项目范围的数据团队。
- 它:这个团队在一些领域扮演着重要的角色,比如帮助将数据源连接到数据管道。
- 遵从性和安全:这个团队负责确保一个无风险的项目。
创建仓库环境
您可以选择以下仓库环境来存储数据:
- 公共云:使用托管云服务提供商,如AWS或Azure。
- 私有云:聘请第三方提供商,或者在自己的硬件上托管云。
- 混合云:这可以通过两种方式使用:首先,混合使用本地存储和云存储;其次,在本地存储数据,然后使用云功能进行分析。
- 内部:主机在本地硬件上。
无论您选择什么,您都需要三个单独的环境。这些是:
- 发展:此环境持有测试数据,可以由开发团队使用,以在新功能上运行测试。
- 测试:这个环境可以用于测试和QA。
- 生产:这是一个现场数据仓库,可以由分析师和用户访问。直到它们在所有其他环境中都在测试之前,无法实施最终变更。
选择数据模型
因为您的数据仓库只有一个模式,所以您需要选择一个适合现有数据的模型,同时允许您在将来进行扩展。图式的主要类型有星形图式、星系图式、雪花图式和星座图式。
连接到数据源
连接你的资源需要两个步骤:提取和上传。
提取可以以几种方式发生,例如:
- API通话:这是最常见的方法,其中事务由安全接口处理。
- 文件传输:法律系统可以导出CSV类型数据文件。
- 数据查询:在某些情况下,可以使用SQL查询获取数据库结果。
改变输入数据
实现数据仓库实现计划的中间部分是传入数据的转换。这可以包括其他步骤,如:
- 验证:此步骤确保所有数据符合逻辑约束,如有效日期和地址。
- 清洁:此步骤包括删除所有损坏或重复的数据。
- 协调:这确保了所有数据都遵循单一格式,例如将所有温度转换为华氏温度。
- 浓缩:将记录与来自不同来源的数据组合以提高数据质量。
创建数据集市
数据集市是仓库的逻辑方面,显示了所有相关结果的有限视图。这些MARTS是您提供有针对性的结果的绝佳方式。
它们还有助于提高数据安全性,因为它们可以限制用户访问相关信息。
配置BI和分析
商业智能和分析工具与您的数据仓库提供简单的集成。这些工具依赖以下内容:
- 体积:你拥有的数据越多,你的见解就会越详细。
- 真实性:高质量数据至关重要,可以准确评估您的状态。
- 速度:实时仪表板需要快速移动的数据流。
审查和审计
一旦一切就绪,您就可以开始采取步骤来确保数据的质量。审查和审计阶段包括使用自动化的数据质量测试程序来测量仓库数据质量。
您还可以确实触摸检查,以便识别原始和存储数据之间存在任何问题是否存在。
结论
数据仓库测试是至关重要的,因为它帮助企业确保他们从各种来源获得的信息是准确的。这就是为什么组织应该有一个数据仓库测试策略来帮助他们解决问题大数据测试今天的挑战。
如果您不确定如何测试数据仓库,那么您需要专业人员的帮助。
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