Teste ETL - Cenários

Os cenários de teste ETL são usados ​​para validar um processo de teste ETL. A tabela a seguir explica alguns dos cenários e casos de teste mais comuns usados ​​por testadores de ETL.

Cenários de teste Casos de teste

Validação de Estrutura

Envolve a validação da origem e da estrutura da tabela de destino de acordo com o documento de mapeamento.

O tipo de dados deve ser validado nos sistemas de origem e destino.

O comprimento dos tipos de dados no sistema de origem e de destino deve ser o mesmo.

Os tipos de campo de dados e seu formato devem ser os mesmos no sistema de origem e de destino.

Validando os nomes das colunas no sistema de destino.

Validando documento de mapeamento

Envolve a validação do documento de mapeamento para garantir que todas as informações foram fornecidas. O documento de mapeamento deve ter log de alterações, manter tipos de dados, comprimento, regras de transformação, etc.

Validar restrições

Envolve validar as restrições e garantir que elas sejam aplicadas nas tabelas esperadas.

Verificação de consistência de dados

Envolve a verificação do uso indevido de restrições de integridade como chave estrangeira.

O comprimento e o tipo de dados de um atributo podem variar em tabelas diferentes, embora sua definição permaneça a mesma na camada semântica.

Validação de integridade de dados

Envolve verificar se todos os dados foram carregados no sistema de destino a partir do sistema de origem.

Contando o número de registros nos sistemas de origem e destino.

Análise de valor limite.

Validando os valores exclusivos das chaves primárias.

Validação de correção de dados

Envolve a validação dos valores dos dados no sistema de destino.

Dados com erros ortográficos ou imprecisos foram encontrados na tabela.

Os dados nulos, não exclusivos são armazenados quando você desativa a restrição de integridade no momento da importação.

Validação de transformação de dados

Envolve a criação de uma planilha de cenários para valores de entrada e resultados esperados e, em seguida, a validação com os usuários finais.

Validando o relacionamento pai-filho nos dados criando cenários.

Usando a criação de perfil de dados para comparar o intervalo de valores em cada campo.

Validar se os tipos de dados no warehouse são os mesmos mencionados no modelo de dados.

Validação de qualidade de dados

Envolve a execução de verificação de número, verificação de data, verificação de precisão, verificação de dados, verificação nula, etc.

Example - O formato da data deve ser o mesmo para todos os valores.

Validação Nula

Envolve a verificação dos valores Nulos onde Not Null é mencionado para aquele campo.

Validação Duplicada

Envolve a validação de valores duplicados no sistema de destino quando os dados vêm de várias colunas do sistema de origem.

Validar chaves primárias e outras colunas se houver valores duplicados de acordo com os requisitos de negócios.

Verificação de validação de data

Validando o campo de data para várias ações realizadas no processo ETL.

Casos de teste comuns para realizar a validação de Data -

  • From_Date não deve ser maior que To_Date

  • O formato dos valores de data deve ser adequado.

  • Os valores de data não devem ter valores inúteis ou nulos

Validação Completa de Dados Menos Consulta

Envolve a validação do conjunto de dados completo na origem e nas tabelas de destino usando menos consulta.

  • Você precisa realizar ambos source minus target e target minus source.

  • Se a consulta menos retornar um valor, isso deve ser considerado como linhas incompatíveis.

  • Você precisa combinar as linhas na origem e no destino usando o Intersect declaração.

  • A contagem retornada pelo Intersect deve corresponder às contagens individuais das tabelas de origem e destino.

  • Se a consulta negativa não retornar nenhuma linha e a intersecção da contagem for menor que a contagem de origem ou a contagem da tabela de destino, a tabela conterá linhas duplicadas.

Outros Cenários de Teste

Outros cenários de teste podem ser para verificar se o processo de extração não extraiu dados duplicados do sistema de origem.

A equipe de teste manterá uma lista de instruções SQL que são executadas para validar que nenhum dado duplicado foi extraído dos sistemas de origem.

Limpeza de Dados

Os dados indesejados devem ser removidos antes de carregá-los na área de teste.