Teste ETL - Melhores Práticas

Para testar um sistema de data warehouse ou um aplicativo de BI, é necessário ter uma abordagem centrada em dados. As melhores práticas de teste de ETL ajudam a minimizar o custo e o tempo para realizar o teste. Ele melhora a qualidade dos dados a serem carregados no sistema de destino, que gera painéis e relatórios de alta qualidade para os usuários finais.

Listamos aqui algumas práticas recomendadas que podem ser seguidas para testes de ETL -

Analise os dados

É extremamente importante analisar os dados para entender os requisitos a fim de configurar um modelo de dados correto. Gastar tempo para entender os requisitos e ter um modelo de dados correto para o sistema de destino pode reduzir os desafios de ETL. Também é importante estudar os sistemas de origem, a qualidade dos dados e criar regras de validação de dados corretas para os módulos ETL. Uma estratégia ETL deve ser formulada com base na estrutura de dados dos sistemas de origem e de destino.

Corrigir dados inválidos no sistema de origem

Os usuários finais normalmente estão cientes dos problemas de dados, mas não têm ideia de como corrigi-los. É importante encontrar esses erros e corrigi-los antes que cheguem ao sistema ETL. Uma maneira comum de resolver isso é no tempo de execução do ETL, mas a prática recomendada é encontrar os erros no sistema de origem e tomar medidas para retificá-los no nível do sistema de origem.

Encontre uma ferramenta ETL compatível

Uma das melhores práticas de ETL comuns é selecionar uma ferramenta que seja mais compatível com os sistemas de origem e destino. A capacidade da ferramenta ETL de gerar scripts SQL para os sistemas de origem e destino pode reduzir o tempo e os recursos de processamento. Permite processar a transformação em qualquer lugar do ambiente que seja mais apropriado.

Monitorar trabalhos ETL

Outra prática recomendada durante a implementação do ETL é o agendamento, auditoria e monitoramento de trabalhos ETL para garantir que as cargas sejam executadas conforme a expectativa.

Integrar Dados Incrementais

Às vezes, as tabelas do data warehouse são maiores e não é possível atualizá-las durante cada ciclo de ETL. Cargas incrementais garantem que apenas os registros alterados desde a última atualização sejam trazidos para o processo ETL e coloca um grande impacto na escalabilidade e no tempo necessário para atualizar o sistema.

Normalmente, os sistemas de origem não têm carimbos de data / hora ou uma chave primária para identificar as mudanças facilmente. Esses problemas podem ser muito caros, se identificados nas fases posteriores do projeto. Uma das melhores práticas de ETL é cobrir tais aspectos no estudo do sistema de origem inicial. Esse conhecimento ajuda a equipe ETL a identificar problemas de captura de dados alterados e determinar a estratégia mais apropriada.

Escalabilidade

É uma prática recomendada garantir que a solução ETL oferecida seja escalonável. No momento da implementação, é necessário garantir que a solução ETL seja escalonável com os requisitos do negócio e seu potencial de crescimento no futuro.