Pengujian ETL - Praktik Terbaik

Untuk menguji sistem data warehouse atau aplikasi BI, seseorang perlu memiliki pendekatan data-centric. Praktik terbaik Pengujian ETL membantu meminimalkan biaya dan waktu untuk melakukan pengujian. Ini meningkatkan kualitas data yang akan dimuat ke sistem target yang menghasilkan dasbor dan laporan berkualitas tinggi untuk pengguna akhir.

Kami telah mencantumkan di sini beberapa praktik terbaik yang dapat diikuti untuk Pengujian ETL -

Analisis Datanya

Sangat penting untuk menganalisis data untuk memahami persyaratan guna menyiapkan model data yang benar. Menghabiskan waktu untuk memahami persyaratan dan memiliki model data yang benar untuk sistem target dapat mengurangi tantangan ETL. Penting juga untuk mempelajari sistem sumber, kualitas data, dan membangun aturan validasi data yang benar untuk modul ETL. Strategi ETL harus dirumuskan berdasarkan pada struktur data sumber dan sistem target.

Perbaiki Data Buruk di Sistem Sumber

Pengguna akhir biasanya mengetahui masalah data, tetapi mereka tidak tahu cara memperbaikinya. Penting untuk menemukan kesalahan ini dan memperbaikinya sebelum mencapai sistem ETL. Cara umum untuk mengatasinya adalah pada waktu eksekusi ETL, tetapi praktik terbaiknya adalah menemukan kesalahan dalam sistem sumber dan mengambil langkah untuk memperbaikinya di tingkat sistem sumber.

Temukan Alat ETL yang Kompatibel

Salah satu praktik terbaik ETL yang umum adalah memilih alat yang paling kompatibel dengan sumber dan sistem target. Kemampuan alat ETL untuk menghasilkan skrip SQL untuk sumber dan sistem target dapat mengurangi waktu pemrosesan dan sumber daya. Ini memungkinkan seseorang untuk memproses transformasi di mana saja dalam lingkungan yang paling sesuai.

Pantau Pekerjaan ETL

Praktik terbaik lainnya selama implementasi ETL adalah penjadwalan, audit, dan pemantauan pekerjaan ETL untuk memastikan bahwa beban dilakukan sesuai harapan.

Integrasikan Data Tambahan

Terkadang, tabel gudang data berukuran lebih besar dan tidak mungkin untuk menyegarkannya selama setiap siklus ETL. Beban tambahan memastikan bahwa hanya catatan yang diubah sejak pembaruan terakhir yang dibawa ke dalam proses ETL dan hal ini memberikan dampak besar pada skalabilitas dan waktu yang dibutuhkan untuk menyegarkan sistem.

Biasanya sistem sumber tidak memiliki cap waktu atau kunci utama untuk mengidentifikasi perubahan dengan mudah. Masalah seperti itu bisa sangat merugikan, jika diidentifikasi pada tahap proyek selanjutnya. Salah satu praktik terbaik ETL adalah mencakup aspek-aspek tersebut dalam studi sistem sumber awal. Pengetahuan ini membantu tim ETL untuk mengidentifikasi masalah pengambilan data yang berubah dan menentukan strategi yang paling tepat.

Skalabilitas

Merupakan praktik terbaik untuk memastikan solusi ETL yang ditawarkan dapat diskalakan. Pada saat implementasi, perlu dipastikan bahwa solusi ETL dapat diskalakan dengan kebutuhan bisnis dan potensi pertumbuhannya di masa depan.