ETL-Tests - Best Practices

Um ein Data Warehouse-System oder eine BI-Anwendung zu testen, muss ein datenzentrierter Ansatz verfolgt werden. Best Practices für ETL-Tests tragen dazu bei, die Kosten und die Zeit für die Durchführung der Tests zu minimieren. Es verbessert die Qualität der Daten, die in das Zielsystem geladen werden sollen, wodurch hochwertige Dashboards und Berichte für Endbenutzer erstellt werden.

Wir haben hier einige Best Practices aufgelistet, die für ETL-Tests befolgt werden können -

Analysieren Sie die Daten

Es ist äußerst wichtig, die Daten zu analysieren, um die Anforderungen zu verstehen und ein korrektes Datenmodell einzurichten. Wenn Sie Zeit investieren, um die Anforderungen zu verstehen und ein korrektes Datenmodell für das Zielsystem zu haben, können Sie die ETL-Herausforderungen reduzieren. Es ist auch wichtig, die Quellsysteme und die Datenqualität zu untersuchen und korrekte Datenvalidierungsregeln für ETL-Module zu erstellen. Eine ETL-Strategie sollte basierend auf der Datenstruktur des Quell- und des Zielsystems formuliert werden.

Beheben Sie fehlerhafte Daten im Quellsystem

Endbenutzer sind sich normalerweise der Datenprobleme bewusst, haben jedoch keine Ahnung, wie sie behoben werden können. Es ist wichtig, diese Fehler zu finden und zu korrigieren, bevor sie das ETL-System erreichen. Ein üblicher Weg, dies zu beheben, ist die ETL-Ausführungszeit. Die beste Vorgehensweise besteht jedoch darin, die Fehler im Quellsystem zu finden und Maßnahmen zu ergreifen, um sie auf der Ebene des Quellsystems zu beheben.

Suchen Sie ein kompatibles ETL-Tool

Eine der gängigen Best Practices für ETL ist die Auswahl eines Tools, das am besten mit dem Quell- und dem Zielsystem kompatibel ist. Die Fähigkeit des ETL-Tools, SQL-Skripte für das Quell- und das Zielsystem zu generieren, kann die Verarbeitungszeit und die Ressourcen reduzieren. Es ermöglicht die Verarbeitung von Transformationen überall in der Umgebung, die am besten geeignet sind.

Überwachen Sie ETL-Jobs

Eine weitere bewährte Methode während der ETL-Implementierung ist das Planen, Überwachen und Überwachen von ETL-Jobs, um sicherzustellen, dass die Ladevorgänge erwartungsgemäß ausgeführt werden.

Inkrementelle Daten integrieren

Manchmal sind Data Warehouse-Tabellen größer und können nicht bei jedem ETL-Zyklus aktualisiert werden. Inkrementelle Ladevorgänge stellen sicher, dass nur Datensätze, die seit der letzten Aktualisierung geändert wurden, in den ETL-Prozess übernommen werden. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Skalierbarkeit und die Zeit, die zum Aktualisieren des Systems benötigt wird.

Normalerweise verfügen die Quellsysteme nicht über Zeitstempel oder einen Primärschlüssel, um die Änderungen leicht zu identifizieren. Solche Probleme können sehr kostspielig sein, wenn sie in späteren Phasen des Projekts festgestellt werden. Eine der Best Practices für ETL besteht darin, solche Aspekte in der ersten Studie zum Quellsystem zu behandeln. Dieses Wissen hilft dem ETL-Team, veränderte Datenerfassungsprobleme zu identifizieren und die am besten geeignete Strategie zu bestimmen.

Skalierbarkeit

Es wird empfohlen, sicherzustellen, dass die angebotene ETL-Lösung skalierbar ist. Zum Zeitpunkt der Implementierung muss sichergestellt werden, dass die ETL-Lösung mit den Geschäftsanforderungen und ihrem potenziellen Wachstum in Zukunft skalierbar ist.