ETL vs Teste de Banco de Dados

Os testes de ETL e de banco de dados envolvem validação de dados, mas não são os mesmos. O teste de ETL normalmente é executado em dados em um sistema de data warehouse, enquanto o teste de banco de dados é comumente executado em sistemas transacionais onde os dados vêm de diferentes aplicativos para o banco de dados transacional.

Aqui, destacamos as principais diferenças entre o teste de ETL e o teste de banco de dados.

Teste ETL

O teste de ETL envolve as seguintes operações -

• Validação da movimentação de dados da origem para o sistema de destino.

• Verificação da contagem de dados no sistema de origem e destino.

• Verificando extração de dados, transformação conforme requisito e expectativa.

• Verificar se as relações da tabela - junções e chaves - são preservadas durante a transformação.

Ferramentas de teste de ETL comuns incluem QuerySurge, Informaticaetc.

Teste de banco de dados

O teste de banco de dados enfatiza mais a precisão dos dados, exatidão dos dados e valores válidos. Envolve as seguintes operações -

• Verificar se as chaves primárias e estrangeiras são mantidas.

• Verificando se as colunas em uma tabela possuem valores de dados válidos.

• Verificando a precisão dos dados nas colunas. Example - A coluna Número de meses não deve ter um valor maior que 12.

• Verificando dados ausentes nas colunas. Verifique se há colunas nulas que realmente deveriam ter um valor válido.

Ferramentas de teste de banco de dados comuns incluem Selenium, QTPetc.

A tabela a seguir captura os principais recursos dos testes de banco de dados e ETL e sua comparação -

Função	Teste de banco de dados	Teste ETL
Objetivo Principal	Validação e integração de dados	Extração, transformação e carregamento de dados para relatórios de BI
Sistema Aplicável	Sistema transacional onde ocorre o fluxo de negócios	Sistema contendo dados históricos e não em ambiente de fluxo de negócios
Ferramentas comuns	QTP, selênio, etc.	QuerySurge, Informatica, etc.
Necessidade de Negócios	É usado para integrar dados de vários aplicativos, impacto severo.	É usado para relatórios analíticos, informações e previsões.
Modelagem	Método ER	Multidimensional
Tipo de banco de dados	É normalmente usado em sistemas OLTP	É aplicado a sistemas OLAP
Tipo de dados	Dados normalizados com mais junções	Dados desnormalizados com menos junções, mais índices e agregações.