Testowanie ETL - najlepsze praktyki
Aby przetestować system hurtowni danych lub aplikację BI, trzeba mieć podejście skoncentrowane na danych. Najlepsze praktyki testowania ETL pomagają zminimalizować koszt i czas wykonania testów. Poprawia jakość danych ładowanych do systemu docelowego, generując wysokiej jakości dashboardy i raporty dla użytkowników końcowych.
Poniżej wymieniliśmy kilka najlepszych praktyk, których można przestrzegać podczas testowania ETL -
Analizuj dane
Niezwykle ważna jest analiza danych, aby zrozumieć wymagania w celu skonfigurowania prawidłowego modelu danych. Poświęcenie czasu na zrozumienie wymagań i posiadanie prawidłowego modelu danych dla systemu docelowego może zmniejszyć wyzwania związane z ETL. Ważne jest również zbadanie systemów źródłowych, jakości danych i zbudowanie prawidłowych reguł walidacji danych dla modułów ETL. Strategię ETL należy sformułować w oparciu o strukturę danych systemu źródłowego i docelowego.
Napraw złe dane w systemie źródłowym
Użytkownicy końcowi są zwykle świadomi problemów z danymi, ale nie mają pojęcia, jak je naprawić. Ważne jest, aby znaleźć te błędy i poprawić je, zanim dotrą do systemu ETL. Typowym sposobem rozwiązania tego problemu jest czas wykonywania ETL, ale najlepszą praktyką jest znalezienie błędów w systemie źródłowym i podjęcie kroków w celu ich naprawienia na poziomie systemu źródłowego.
Znajdź zgodne narzędzie ETL
Jedną z typowych najlepszych praktyk ETL jest wybór narzędzia, które jest najbardziej zgodne z systemami źródłowymi i docelowymi. Zdolność narzędzia ETL do generowania skryptów SQL dla systemu źródłowego i docelowego może skrócić czas przetwarzania i zmniejszyć zasoby. Pozwala na przetwarzanie transformacji w dowolnym miejscu w środowisku, które jest najbardziej odpowiednie.
Monitoruj zadania ETL
Inną najlepszą praktyką podczas wdrażania ETL jest planowanie, inspekcja i monitorowanie zadań ETL w celu zapewnienia, że obciążenia są wykonywane zgodnie z oczekiwaniami.
Integracja danych przyrostowych
Czasami tabele hurtowni danych mają większy rozmiar i nie jest możliwe ich odświeżenie podczas każdego cyklu ETL. Ładowanie przyrostowe zapewnia, że tylko rekordy zmienione od ostatniej aktualizacji są wprowadzane do procesu ETL i ma ogromny wpływ na skalowalność i czas potrzebny na odświeżenie systemu.
Zwykle systemy źródłowe nie mają sygnatur czasowych ani klucza podstawowego do łatwej identyfikacji zmian. Takie problemy mogą być bardzo kosztowne, jeśli zostaną zidentyfikowane na późniejszych etapach projektu. Jedną z najlepszych praktyk ETL jest uwzględnienie tych aspektów we wstępnym badaniu systemu źródłowego. Ta wiedza pomaga zespołowi ETL zidentyfikować zmienione problemy z przechwytywaniem danych i określić najbardziej odpowiednią strategię.
Skalowalność
Najlepszą praktyką jest upewnienie się, że oferowane rozwiązanie ETL jest skalowalne. Na etapie wdrożenia należy upewnić się, że rozwiązanie ETL jest skalowalne wraz z wymaganiami biznesowymi i potencjalnym rozwojem w przyszłości.