Top 10 ETL alata za testiranje 2021. godine

top 10 etl testing tools 2021

Popis i usporedba najboljih ETL alata za testiranje 2021. godine:

Gotovo sve IT tvrtke danas uvelike ovise o protoku podataka jer je velika količina informacija dostupna i može se dobiti sve što je potrebno.

I tu se pojavljuje koncept ETL i ETL ispitivanja. U osnovi, ETL je skraćeno kao Extraction, Transformation i Loading. Trenutno se ETL testiranje provodi pomoću SQL skriptiranja ili pomoću proračunskih tablica, što može potrajati i prikloniti se pogreškama.

U ovom ćemo članku detaljno raspravljati o nekoliko koncepata, naime. ETL, ETL proces, ETL testiranje i različiti pristupi koji se za njih koriste zajedno s najpopularnijim alatima za ispitivanje ETL-a.

Također pročitajte=> ETL savjeti za testiranje

Što ćete naučiti:

• Što je ETL testiranje?
  • Postupak ispitivanja ETL-a
  • Vrste ETL ispitivanja
  • Kako stvoriti ispitne slučajeve u ETL testiranju
• Najpopularniji alati za ispitivanje ETL-a
  • # 1) RightData
  • # 2) Xplenty
  • # 3) iCEDQ
  • # 4) Provjera valjanosti podataka Informatica
  • # 5) QuerySurge
  • # 6) Datagaps ETL Validator
  • # 7) QualiDI
  • # 8) Talend Open Studio za integraciju podataka
  • # 9) Usluge ispitivanja ETL-a tvrtke Codoid
  • # 10) Testiranje usmjereno na podatke
  • # 11) SSISTester
  • # 12) TestBench
  • Bodovi koje treba zapamtiti
• Zaključak
  • Preporučena literatura

Što je ETL testiranje?

# 1) Kao što je prethodno spomenuto, ETL je kratica za Ekstrakcija, Transformacija i Učitavanje tri glavne funkcije baze podataka.

• Izvlačenje: Čitanje podataka iz baze podataka.
• Transformacija: Pretvaranje izvađenih podataka u traženi obrazac za pohranu u drugu bazu podataka.
• Učitavam: Upisivanje podataka u ciljnu bazu podataka.

#dva) ETL se koristi za prijenos ili migraciju podataka iz jedne baze podataka u drugu, za pripremu podataka ili skladišta podataka.

Sljedeći dijagram precizno razrađuje ETL postupak:

Postupak ispitivanja ETL-a

ETL postupak ispitivanja sličan je ostalim postupcima ispitivanja i uključuje neke faze.

Oni su:

• Utvrđivanje poslovnih zahtjeva
• Planiranje ispitivanja
• Dizajniranje test slučajeva i podataka o testovima
• Izvršenje testa i izvještavanje o greškama
• Sažimanje izvještaja
• Zatvaranje testa

Vrste ETL ispitivanja

ETL testiranje može se razvrstati u sljedeće kategorije prema ispitnom postupku koji se slijedi.

# 1) Ispitivanje valjanosti proizvodnje:

Također se naziva uravnoteženjem stolova ili usklađivanjem proizvoda. Izvodi se na podacima prije ili tijekom premještanja u proizvodni sustav ispravnim redoslijedom.

# 2) Izvor za ciljanje ispitivanja:

Ova vrsta ETL ispitivanja provodi se za provjeru vrijednosti podataka nakon transformacije podataka.

# 3) Nadogradnja aplikacije:

Koristi se za provjeru izdvajaju li se podaci iz starije aplikacije ili nove aplikacije ili spremišta.

# 4) Ispitivanje transformacije podataka:

Za provjeru standarda transformacije podataka potrebno je pokrenuti više SQL upita za svaki red.

# 5) Ispitivanje cjelovitosti podataka:

Ova vrsta ispitivanja provodi se kako bi se provjerilo jesu li očekivani podaci učitani na odgovarajuće odredište prema unaprijed definiranim standardima.

Također bih želio usporediti ETL testiranje s testiranjem baze podataka, ali prije toga, pogledajmo vrste ETL testiranja s obzirom na testiranje baze podataka.

Dolje su navedene vrste ETL testiranja s obzirom na testiranje baze podataka:

1) Ispitivanje ograničenja:

Ispitivači bi trebali testirati jesu li podaci točno mapirani od izvora do odredišta, dok provjeravaju da li se testeri moraju usredotočiti na neke ključne provjere (ograničenja).

Oni su:

• NIJE NULJA
• JEDINSTVENO
• Osnovni ključ
• Strani kljuc
• Ček
• NULL
• Zadano

2) Dvostruko provjeravanje provjere:

Izvorne i ciljne tablice sadrže ogromnu količinu podataka s često ponavljanim vrijednostima, u takvom slučaju testeri slijede neke upite baze podataka kako bi pronašli takvo dupliciranje.

3) Ispitivanje navigacije:

Problemi navigacije s GUI-jem aplikacije. Korisnik pronalazi prijatnu aplikaciju kada dobije jednostavnu i relevantnu navigaciju kroz cijeli sustav. Tester se mora usredotočiti na izbjegavanje nebitne navigacije s gledišta korisnika.

4) Ispitivanje inicijalizacije:

Testiranje inicijalizacije vrši se radi provjere kombinacije hardverskih i softverskih zahtjeva zajedno s platformom na kojoj je instalirana.

5) Ispitivanje provjere atributa:

Ovo se ispitivanje provodi radi provjere jesu li svi atributi izvornog i ciljnog sustava isti

Iz gornjeg popisa može se uzeti u obzir da je ETL testiranje prilično slično testiranju baze podataka, ali činjenica je da se ETL testiranje tiče testiranja skladišta podataka, a ne testiranja baze podataka.

Postoji nekoliko drugih činjenica zbog kojih se ETL testiranje razlikuje od testiranja baze podataka.

Pogledajmo na brzinu što su:

kako koristiti xor u javi -

• The primarni cilj ispitivanja baze podataka provjeriti slijede li podaci pravila i standarde podatkovnog modela, s druge strane, ETL testiranje provjerava jesu li podaci premješteni ili mapirani prema očekivanjima.
• Ispitivanje baze podataka usredotočeno je na održavanje a odnos primarni ključ - strani ključ dok ETL testiranje provjerava za transformacija podataka prema zahtjevu ili očekivanju i isti je na izvornom i ciljnom sustavu.
• Ispitivanje baze podataka prepoznaje podaci koji nedostaju dok ETL testiranje određuje duplicirani podaci.
  
• Testiranje baze podataka koristi se za integracija podataka i ETL testiranje za izvještavanje o poslovnoj inteligenciji poduzeća
• Ovo su neke od glavnih razlika zbog kojih se ETL testiranje razlikuje od testiranja baze podataka.

Dolje je dana tablica koja prikazuje popis ETL bugova:

Kako stvoriti ispitne slučajeve u ETL testiranju

Primarni cilj ETL testiranja je osigurati jesu li izvučeni i transformirani podaci točno učitani iz izvora u odredišni sustav. ETL testiranje uključuje dva dokumenta, a to su:

# 1) ETL listovi za mapiranje: Ovaj dokument sadrži informacije o izvornim i odredišnim tablicama i njihove reference. Kartografski list pruža pomoć za stvaranje velikih SQL upita tijekom izvođenja ETL testiranja.

# 2) Shema baze podataka za izvornu i odredišnu tablicu: Treba ga redovito ažurirati u listu za mapiranje sa shemom baze podataka kako bi se izvršila provjera valjanosti podataka.

Najpopularniji alati za ispitivanje ETL-a

Poput automatiziranog ispitivanja, i ETL testiranje može se automatizirati. Automatizirano ETL ispitivanje smanjuje potrošnju vremena tijekom postupka ispitivanja i pomaže u održavanju točnosti.

Za učinkovitije i brže izvođenje ETL testiranja koristi se nekoliko alata za automatizaciju ETL ispitivanja.

Slijedi popis najboljih ETL alata za testiranje:

1. RightData
2. Xplenty
3. iCEDQ
4. Provjera podataka Informatica
5. QuerySurge
6. Datagaps ETL Validator
7. QualiDI
8. Talend Open Studio za integraciju podataka
9. Usluge ispitivanja ETL-a tvrtke Codoid
10. Data Centric Testiranje
11. SSISTester
12. Testna klupa
13. GTL QAceGen
14. Usluga izravnog automatiziranog ispitivanja
15. DbFit
16. AnyDbTest
17. 99-postotno ETL ispitivanje

# 1) RightData

RightData je samoposlužni alat za testiranje ETL-a / integracije podataka osmišljen kako bi pomogao poslovnim i tehnološkim timovima u automatizaciji procesa osiguranja kvalitete podataka i kontrole kvalitete podataka.

Intuitivno sučelje RightData omogućuje korisnicima provjeru valjanosti i usklađivanje podataka između skupova podataka bez obzira na razlike u podatkovnom modelu ili vrsti izvora podataka. Dizajniran je za učinkovit rad za podatkovne platforme velike složenosti i ogromnih količina.

Ključne značajke:

• Moćan univerzalni studio za upite u kojem korisnici mogu izvoditi upite na bilo kojem izvoru podataka (RDBMS, SAP, datoteke, Bigdata, nadzorne ploče, izvješća, API-ji za odmor itd.), Istraživati ​​metapodatke, analizirati podatke, otkrivati ​​podatke profiliranjem podataka, pripremiti se izvođenjem transformacija i čišćenje i snimke podataka koji pomažu u usklađivanju podataka, provjeri poslovnih pravila i transformacija.
• Korištenjem RightData korisnici mogu izvršiti usporedbu podataka od polja do polja bez obzira na razlike u podatkovnom modelu, strukturi između izvora i cilja.
• Dolazi s unaprijed isporučenim skupom pravila provjere valjanosti, zajedno s prilagođenim aparatom za izradu poslovnih pravila.
• RightData ima skupne kapacitete za usporedbu kako bi olakšao usklađivanje tehničkih podataka kroz projektni krajolik (npr. Usporedba podataka proizvodnog okruženja s UAT-om, itd.)
• Snažne mogućnosti upozoravanja i obavještavanja, počevši od e-pošte, automatskim stvaranjem alata za upravljanje nedostacima / incidentima po vašem izboru.
• Mjerni podaci o kvaliteti podataka RightData i nadzorna ploča dimenzije kvalitete podataka omogućavaju vlasnicima podatkovnih platformi uvid u stanje njihove podatkovne platforme s detaljnim mogućnostima u scenarije i točne zapise i polja koji uzrokuju neuspjeh provjere valjanosti.
• RightData se može koristiti za testiranje analitičkih / BI alata poput Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex itd.
• Dvosmjerna integracija RightData-e s CICD alatima (Jenkins, Jira, BitBucket itd.) Pomaže vašim podatkovnim timovima u putovanju kroz omogućavanje DevOps-a kroz DataOps.

# 2) Xplenty

Xplenty je integracija podataka, ETL i ELT platforma. Ova platforma zasnovana na oblaku pojednostavit će obradu podataka. Pruža intuitivno grafičko sučelje za implementaciju ETL-a, ELT-a ili rješenja za replikaciju. Pomoću Xplentyja moći ćete izvesti pretvorene pretvorbe podataka.

Ključne značajke:

kako razviti Java aplikaciju u eclipse - u

• Xplentyjev mehanizam tijeka rada pomoći će vam u organiziranju i rasporedu cjevovoda podataka.
• Moći ćete implementirati složene funkcije pripreme podataka koristeći bogati jezik izraza.
• Ima funkcionalnosti za planiranje poslova, praćenje napretka posla, statusa kao i uzorkovanje izlaza podataka i osiguravanje ispravnosti i valjanosti.
• Xplentyjeva platforma omogućit će vam integraciju podataka iz više od 100 spremišta podataka i SaaS aplikacija.
• Xplenty nudi opcije s niskim ili bez koda.

# 3)iCEDQ

iCEDQ omogućuje pristup lijevom pomicanju, koji je presudan za DataOps. Preporučujemo da započnete rano u fazi proizvodnje da biste testirali podatke i kontinuirano nadzirali podatke o proizvodnji.

Pristup zasnovan na pravilima iCEDQ-a omogućuje korisnicima automatizaciju ETL testiranja, testiranja migracije podataka u oblaku, testiranja velikih podataka i praćenja podataka o proizvodu.

Ključne značajke :

• Mehanizam u memoriji koji može mjeriti milijarde zapisa u mjerilu.
• Omogućuje korisnicima testiranje transformacije, testiranje dvostrukih podataka, testiranje sheme, ispitivanje dimenzija tipa II i još mnogo toga.
• Unaprijedite groovy skripte za pripremu podataka, čišćenje, pokretanje API-ja, skripte ljuske ili bilo koji vanjski postupak.
• Uvezite prilagođene Java knjižnice ili stvorite testne funkcije za ponovnu upotrebu.
• Implementirajte DataOps integriranjem s bilo kojim alatom za raspoređivanje, orkestraciju, GIT ili DevOps.
• Rezultate proslijedite u Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta ili bilo koji drugi korporativni proizvod.
• Jednokratna prijava, napredna kontrola pristupa zasnovana na ulogama i značajke šifriranja.
• Upotrijebite ugrađeni modul nadzorne ploče ili alate za izvještavanje u poduzeću kao što su Tableau, Power BI i Qlik za generiranje izvješća za bolji uvid.
• Rasporedite bilo gdje. On-Prem ili u AWS-u, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud ili drugim platformama.

Posjetite službenu stranicu ovdje : iCEDQ

# 4) Provjera valjanosti podataka Informatica

Informatica Validation Data je alat za ispitivanje ETL-a koji se temelji na GUI-u i koristi se za izdvajanje, (pretvaranje i učitavanje (ETL). Testiranje uključuje usporedbu tablica prije i nakon migracije podataka.

Ova vrsta testiranja osigurava cjelovitost podataka, tj. Količina podataka je ispravno učitana i u očekivanom je formatu u odredišni sustav.

Ključne značajke:

• Alat za provjeru valjanosti Informatica sveobuhvatan je alat za ispitivanje ETL-a koji ne zahtijeva nikakvu vještinu programiranja.
• Pruža automatizaciju tijekom ETL testiranja koja osigurava jesu li podaci isporučeni ispravno i jesu li u očekivanom formatu u odredišni sustav.
• Pomaže u dovršetku provjere valjanosti i usklađivanja podataka u testnom i proizvodnom okruženju.
• Smanjuje rizik od uvođenja pogrešaka tijekom transformacije i izbjegava pretvaranje loših podataka u odredišni sustav.
• Provjera valjanosti podataka Informatica korisna je u razvojnom, ispitnom i proizvodnom okruženju gdje je potrebno provjeriti cjelovitost podataka prije prelaska u proizvodni sustav.
• Pomoću alata Informatica za provjeru podataka može se uštedjeti od 50 do 90% troškova i napora.
• Informatica Data Validation pruža cjelovito rješenje za provjeru valjanosti podataka zajedno s integritetom podataka.
• Smanjuje napore u programiranju i poslovne rizike zahvaljujući intuitivnom korisničkom sučelju i ugrađenim operatorima.
• Utvrđuje i sprječava probleme s kvalitetom podataka i pruža veću poslovnu produktivnost.
• Omogućuje 64% besplatnog probnog razdoblja i 36% plaćene usluge koja smanjuje vrijeme i troškove potrebne za provjeru valjanosti podataka.

Posjetite službenu stranicu ovdje : Provjera podataka Informatica

# 5) QuerySurge

QuerySurge alat posebno je napravljen za testiranje velikih podataka i skladišta podataka. Osigurava da su podaci izvučeni i učitani iz izvornog sustava u odredišni sustav točni i u skladu s očekivanim formatom. QuerySurge vrlo brzo identificira sve probleme ili razlike.

Ključne značajke :

• QuerySurge je automatizirani alat za testiranje velikih podataka i ETL testiranje.
• Poboljšava kvalitetu podataka i ubrzava cikluse testiranja.
• Provjerava podatke pomoću čarobnjaka za upite.
• Štedi vrijeme i troškove automatiziranjem ručnih napora i raspoređivanjem testova za određeno vrijeme.
• QuerySurge podržava ETL testiranje na različitim platformama kao što su IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
• Pomaže u izradi testnih scenarija i testnih odijela zajedno s podesivim izvješćima bez posebnog znanja o SQL-u.
• Automatiziranim postupkom generira izvješća putem e-pošte.
• Isječak upita za višekratnu upotrebu za generiranje koda za ponovnu upotrebu.
• Pruža zajednički pogled na zdravlje podataka.
• QuerySurge se može integrirati s HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
• Provjerava, pretvara i nadograđuje podatke kroz ETL postupak.
• Komercijalni je alat koji povezuje izvorne i ciljne podatke, a također podržava napredak testnih scenarija u stvarnom vremenu.

Posjetite službenu stranicu ovdje : QuerySurge

# 6) Datagaps ETL Validator

Alat ETL Validator dizajniran je za ETL testiranje i ispitivanje velikih podataka. To je rješenje za projekte integracije podataka. Testiranje takvog projekta integracije podataka uključuje razne vrste podataka, ogroman volumen i razne izvorne platforme.

ETL Validator pomaže u prevladavanju takvih izazova pomoću automatizacije koja dodatno pomaže smanjiti troškove i umanjiti napore.

• ETL Validator ima ugrađeni ETL mehanizam koji uspoređuje milijune zapisa iz različitih baza podataka ili ravnih datoteka.
• ETL Validator je alat za testiranje podataka posebno dizajniran za automatizirano testiranje skladišta podataka.
• Graditelj vizualnih testnih slučajeva s mogućnošću povlačenja i ispuštanja.
• ETL Validator ima značajke Query Builder-a koji piše test slučajeve bez ručnog upisivanja upita.
• Usporedite skupne podatke poput brojanja, zbroja, različitog brojanja itd.
• Pojednostavljuje usporedbu sheme baze podataka u različitim okruženjima koja uključuju vrstu podataka, indeks, duljinu itd.
• ETL Validator podržava razne platforme kao što su Hadoop, XML, Flat datoteke itd.
• Podržava obavijesti e-poštom, web izvještavanje itd.
• Može se integrirati s HP ALM što rezultira dijeljenjem rezultata ispitivanja na različitim platformama.
• ETL Validator koristi se za provjeru valjanosti podataka, točnosti podataka i za provođenje ispitivanja metapodataka.
• Provjerava referentnu cjelovitost, cjelovitost podataka, cjelovitost podataka i transformaciju podataka.
• To je komercijalni alat s 30-dnevnom probom i ne zahtijeva prilagođeno programiranje i poboljšava poslovnu produktivnost.

Posjetite službenu stranicu ovdje : Datagaps ETL Validator

# 7) QualiDI

QualiDi je automatizirana platforma za testiranje koja nudi testiranje od kraja do kraja i ETL testiranje. Automatizira ETL testiranje i poboljšava učinkovitost ETL testiranja. Također smanjuje ciklus testiranja i poboljšava kvalitetu podataka.

QualiDI vrlo lako prepoznaje loše podatke i nesukladne podatke. QualiDI smanjuje regresijski ciklus i provjeru valjanosti podataka.

Ključne značajke :

• QualiDI stvara automatizirane test slučajeve, a također pruža podršku za automatsku usporedbu podataka.
• Nudi sljedivost podataka i sljedivost testnih slučajeva.
• Ima centralizirano spremište za zahtjeve, testove i rezultate ispitivanja.
• Može se integrirati s HPQC, Hadoop itd.
• QualiDI identificira kvar u ranoj fazi što zauzvrat smanjuje troškove.
• Podržava obavijesti putem e-pošte.
• Podržava kontinuirani proces integracije.
• Podržava agilni razvoj i brzu isporuku sprintova.
• QualiDI upravlja složenim ciklusima testiranja BI, uklanja ljudske pogreške i održava kvalitetu podataka.

Posjetite službenu stranicu: QualiDi

# 8) Talend Open Studio za integraciju podataka

Talend Open Studio za integraciju podataka je alat otvorenog koda koji olakšava ETL testiranje. Uključuje svu funkcionalnost ispitivanja ETL-a i dodatni mehanizam kontinuirane isporuke. Uz pomoć alata Talend Data Integration, korisnik može pokretati ETL poslove na udaljenim poslužiteljima koji to rade s raznim operativnim sustavima.

ETL testiranje osigurava da se podaci transformiraju iz izvornog sustava u cilj bez ikakvog gubitka podataka, čime se pridržavaju pravila transformacije.

Ključne značajke :

• Talend Data Integration podržava bilo koju vrstu relacijske baze podataka, ravne datoteke itd.
• Integrirani GUI koji pojednostavljuje dizajn i razvoj ETL procesa.
• Talend Data Integration ima ugrađene podatkovne konektore s više od 900 komponenata.
• Brzo otkriva poslovnu dvosmislenost i nedosljednost u pravilima transformacije.
• Podržava daljinsko izvršavanje poslova.
• Otkriva nedostatke u ranoj fazi radi smanjenja troškova.
• Pruža kvantitativne i kvalitativne mjerne podatke na temelju najboljih praksi ETL-a.
• Prebacivanje konteksta moguće je između
• Razvoj ETL-a, ispitivanje ETL-a i okruženje za proizvodnju ETL-a.
• Praćenje protoka podataka u stvarnom vremenu zajedno s detaljnim statistikama izvršenja.

Posjetite službenu stranicu ovdje: Talend ETL ispitivanje

# 9) Usluge ispitivanja ETL-a tvrtke Codoid

Usluga testiranja ETL-a i skladišta podataka tvrtke Codoid uključuje migraciju podataka i provjeru valjanosti podataka s izvora na ciljni sustav. ETL testiranje osigurava da tijekom učitavanja podataka iz izvora u ciljni sustav nema pogreške u podacima, nema loših podataka ili gubitka podataka.

Brzo identificira bilo kakve pogreške u podacima ili bilo koje druge opće pogreške koje su se dogodile tijekom ETL postupka.

Ključne značajke :

• Usluga ispitivanja ETL-a tvrtke Codoid osigurava kvalitetu podataka u skladištu podataka i provjeru cjelovitosti podataka od izvora do ciljanog sustava.
• ETL ispitivanje i provjera valjanosti podataka osiguravaju da su poslovne informacije transformirane iz izvora u ciljni sustav točne i pouzdane.
• Postupak automatiziranog testiranja vrši provjeru valjanosti podataka tijekom i nakon migracije podataka i sprječava oštećenje podataka.
• Provjera valjanosti podataka uključuje brojanje, agregate i provjere na licu mjesta između ciljnih i stvarnih podataka.
• Postupak automatiziranog testiranja provjerava jesu li vrsta podataka, duljina podataka, indeksi točno transformirani i učitani u ciljni sustav.
• Testiranje kvalitete podataka sprječava pogreške u podacima, loše podatke ili bilo kakve probleme sa sintaksom.

Posjetite službenu stranicu ovdje: Codoid-ovo ETL testiranje

# 10) Testiranje usmjereno na podatke

Alat za centriranje podataka usmjeren na podatke izvodi robusnu provjeru valjanosti podataka kako bi se izbjegle smetnje poput gubitka podataka ili nedosljednosti podataka tijekom transformacije podataka. Uspoređuje podatke između sustava i osigurava da se podaci učitani u ciljni sustav točno podudaraju s izvornim sustavom u smislu količine podataka, vrste podataka, formata itd.

Ključne značajke :

• Data-Centric Testiranje izrađeno je za provođenje ETL testiranja i testiranja skladišta podataka.
• Data-Centric Testiranje najveća je i najstarija praksa ispitivanja.
• Nudi ETL testiranje, migraciju podataka i usklađivanje.
• Podržava razne relacijske baze podataka, ravne datoteke itd.
• Učinkovita provjera valjanosti podataka sa 100% pokrivenosti podacima.
• Data-Centric Testiranje također podržava sveobuhvatno izvještavanje.
• Automatizirani postupak provjere valjanosti podataka generira SQL upite koji rezultiraju smanjenjem troškova i napora.
• Nudi usporedbu između heterogenih baza podataka kao što su Oracle i SQL Server i osigurava da su podaci u oba sustava u ispravnom formatu.

# 11) SSISTester

SSISTester je okvir koji pomaže u jedinstvenom i integracijskom testiranju SSIS paketa. Također pomaže u stvaranju ETL procesa u testnom okruženju što na taj način pomaže identificirati pogreške u razvojnom procesu.

Postoji niz paketa stvorenih tijekom implementacije ETL procesa i oni moraju biti testirani tijekom jedinstvenog testiranja. Integracijski test je također 'test uživo'.

Ključne značajke :

• Jedinstveni test stvara i provjerava testove, a nakon što se izvršavanje izvrši, izvršava posao čišćenja.
• Integracijski test provjerava jesu li svi paketi zadovoljni nakon izvršenja jediničnog testa.
• Testovi se izrađuju na jednostavan način kako ih korisnik izrađuje u Visual Studiju.
• Otklanjanje pogrešaka testa u stvarnom vremenu moguće je pomoću SSISTestera.
• Praćenje izvođenja testa s user-friendly GUI.
• Rezultati testa se izvoze u HTML formatu.
• Uklanja vanjske ovisnosti pomoću lažnih adresa izvora i odredišta.
• Za stvaranje testova podržava bilo koji .NET jezik.

Posjetite službenu stranicu ovdje: SSISTester

# 12) TestBench

TestBench je alat za upravljanje i provjeru baze podataka. To je jedinstveno rješenje koje rješava sva pitanja vezana uz bazu podataka. Povrat podataka kojim upravlja korisnik poboljšava produktivnost i točnost testiranja.

Također pomaže u smanjenju zastoja u okolišu. TestBench izvještava o svim umetnutim, ažuriranim i izbrisanim transakcijama koje se izvode u testnom okruženju i bilježe status podataka prije i nakon transakcije.

Ključne značajke :

• Uvijek održava povjerljivost podataka radi zaštite podataka.
• Ima točku obnavljanja za aplikaciju kada se korisnik želi vratiti na određenu točku.
• Poboljšava znanje o donošenju odluka.
• Prilagođava skupove podataka radi poboljšanja učinkovitosti ispitivanja.
• Pomaže u maksimalnom pokrivanju testova i smanjuje vrijeme i novac.
• Pravilo o privatnosti podataka osigurava da aktivni podaci nisu dostupni u testnom okruženju.
• Rezultati se uspoređuju s raznim bazama podataka. Rezultati uključuju razlike u tablicama i operacijama izvedenim na tablicama.
• TestBench analizira odnos između tablica i održava referentni integritet između tablica.

Posjetite službenu stranicu ovdje: Testna klupa

Još nekoliko na popisu:

# 13) GTL QAceGen

QAceGen je posebno dizajniran za generiranje složenih testnih podataka, automatizaciju ETL regresijskog paketa i provjeru poslovne logike aplikacija. QAceGen generira test podatke na temelju poslovnog pravila koje je definirano u ETL specifikaciji. Izrađuje svaki scenarij koji uključuje generiranje podataka i izjavu o provjeri valjanosti podataka.

Posjetite službenu stranicu ovdje: QAceGen

# 14) Usluga izravnog automatskog ispitivanja

Zuzena je automatizirana usluga testiranja razvijena za testiranje skladišta podataka. Koristi se za izvršavanje velikih projekata kao što su skladištenje podataka, poslovna inteligencija, a upravlja podacima i izvršava integracijski i regresijski testni paket.

Automatski upravlja izvršavanjem ETL-a i procjenom rezultata. Ima širok raspon mjernih podataka koji prate ciljeve osiguranja kvalitete i izvedbu tima.

Posjetite službenu stranicu: Ispravno automatizirano testiranje

# 15) DbFit

dvostruko povezana lista c ++ klasa

DbFit je alat za testiranje otvorenog koda koji je objavljen pod GPL licencom. Piše jedinice i integracijske testove za bilo koji kod baze podataka. Ovi testovi su jednostavni za održavanje i mogu se izvršiti izravno iz preglednika.

Ovi testovi su napisani pomoću tablica i izvršavaju se pomoću naredbenog retka ili Java IDE-a. Podržava glavne baze podataka poput Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL itd.

Posjetite službenu stranicu ovdje: DbFit

# 16) AnyDbTest

AnyDbTest je automatizirani alat za jedinstveno testiranje posebno dizajniran za DBA ili programera baze podataka. AnyDbTest piše testne slučajeve s XML-om i omogućuje korištenje excel proračunske tablice kao izvora testnog slučaja. Podržane su standardne tvrdnje kao što su SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Preklapanja itd.

Podržava razne vrste baza podataka kao što su MySQL, Oracle, SQL Server, itd. Testiranje može uključivati ​​više baza podataka, tj. Izvorna baza podataka može biti Oracle poslužitelj, a ciljana baza podataka u koju treba učitati podatke može biti SQL Server.

Posjetite službenu stranicu ovdje: AnyDbTest

# 17) 99-postotno ETL testiranje

'99-postotno ETL testiranje' osigurava cjelovitost podataka i usklađivanje proizvodnje za bilo koji sustav baza podataka. Održava ETL mapu i provjerava izvorno i ciljno mapiranje baze podataka redaka i stupaca.

Također održava DB shemu izvorne i ciljne baze podataka. Podržava provjeru valjanosti proizvodnje, potpunost podataka i ispitivanje transformacije podataka.

Bodovi koje treba zapamtiti

Tijekom izvođenja ETL ispitivanja testeri moraju imati na umu nekoliko čimbenika.

Neki od njih navedeni su u nastavku:

• • Primijenite prikladnu logiku transformacije poslovanja.
  • Izvršite pozadinske testove vođene podacima.
  • Stvorite i izvršite apsolutne test slučajeve, planove ispitivanja i ispitni pojas.
  • Osigurajte točnost transformacije podataka, skalabilnost i izvedbu.
  • Provjerite je li E

• TL aplikacija prijavljuje nevaljane vrijednosti.
• Jedinstveni testovi trebali bi se stvoriti kao ciljani standardi.

Zaključak

ETL testiranje nije samo dužnost ispitivača već uključuje i programere, poslovne analitičare, administratore baza podataka (DBA), pa čak i korisnike. Proces ETL ispitivanja postao je od vitalne važnosti jer je potrebno donositi strateške odluke u redovitim vremenskim intervalima.

Predloženo čitanje = >> Najbolji ETL alati za automatizaciju

ETL testiranje smatra se testiranjem u poduzeću jer zahtijeva dobro poznavanje SDLC-a, SQL upita, ETL procedura itd.

Javite nam ako smo propustili bilo koji alat s gornjeg popisa, a također predložite one koje koristite za ETL testiranje u svojoj svakodnevnoj rutini.

Preporučena literatura

• Najbolji alati za testiranje softvera 2021. (Alati za automatizaciju ispitivanja kvalitete)
• Vodič za ispitivanje skladišta podataka ETL-a (cjelovit vodič)
• Pitanja i odgovori za ispitivanje ETL-a
• 40+ najboljih alata za testiranje baza podataka - popularna rješenja za testiranje podataka
• Ispitivanje baze podataka pomoću JMetera
• ETL naspram DB testiranja - detaljniji pogled na potrebe ETL testiranja, planiranje i ETL alate
• 4 koraka do testiranja poslovne inteligencije (BI): Kako testirati poslovne podatke
• Vodič za ispitivanje glasnoće: primjeri i alati za ispitivanje volumena