top 10 etl testing tools 2021
Lista y comparación de las mejores herramientas de prueba ETL en 2021:
Casi todas las empresas de TI de hoy dependen en gran medida del flujo de datos, ya que una gran cantidad de información está disponible para su acceso y se puede obtener todo lo que se requiere.
Y aquí es donde entra en escena el concepto de ETL y ETL Testing. Básicamente, ETL se abrevia como Extracción, Transformación y Carga. En la actualidad, las pruebas de ETL se realizan mediante secuencias de comandos SQL o hojas de cálculo, lo que puede ser un enfoque lento y propenso a errores.
En este artículo, tendremos discusiones detalladas sobre varios conceptos, a saber. ETL, proceso ETL, pruebas ETL y diferentes enfoques utilizados para ello junto con las herramientas de prueba ETL más populares.
También leer=> Consejos de prueba ETL
Lo que vas a aprender:
- ¿Qué son las pruebas ETL?
- Herramientas de prueba ETL más populares
- # 1) RightData
- # 2) Xplenty
- # 3) iCEDQ
- # 4) Validación de datos de Informatica
- # 5) QuerySurge
- # 6) Validador ETL de brechas de datos
- # 7) QualiDI
- # 8) Talend Open Studio para la integración de datos
- # 9) Servicios de pruebas ETL de Codoid
- # 10) Pruebas centradas en datos
- # 11) SSISTester
- # 12) Banco de pruebas
- Puntos para recordar
- Conclusión
¿Qué son las pruebas ETL?
#1) Como se mencionó anteriormente, ETL significa Extracción, Transformación y Carga se considera que son las tres funciones principales de la base de datos.
- Extracción: Leyendo datos de la base de datos.
- Transformación: Conversión de los datos extraídos al formulario requerido para almacenarlos en otra base de datos.
- Cargando: Escribir los datos en la base de datos de destino.
#2) ETL se utiliza para transferir o migrar los datos de una base de datos a otra, para preparar mercados de datos o almacenes de datos.
El siguiente diagrama elabora el Proceso ETL de forma precisa:
Proceso de prueba ETL
El proceso de prueba ETL es similar a otros procesos de prueba e incluye algunas etapas.
Son:
- Identificación de los requisitos comerciales
- Planificación de pruebas
- Diseño de casos de prueba y datos de prueba
- Ejecución de pruebas e informes de errores
- Resumen de informes
- Cierre de prueba
Tipos de pruebas ETL
Las pruebas ETL se pueden clasificar en las siguientes categorías según el proceso de prueba que se haya seguido.
# 1) Prueba de validación de producción:
También se le llama balance de tabla o conciliación de producto. Se realiza con datos antes o mientras se trasladan al sistema de producción en el orden correcto.
# 2) Prueba de origen a destino:
Este tipo de prueba ETL se realiza para validar los valores de los datos después de la transformación de los datos.
# 3) Actualización de la aplicación:
Se utiliza para comprobar si los datos se extraen de una aplicación anterior o de una nueva aplicación o repositorio.
# 4) Prueba de transformación de datos:
Es necesario ejecutar varias consultas SQL para todas y cada una de las filas para verificar los estándares de transformación de datos.
# 5) Prueba de integridad de los datos:
Este tipo de prueba se realiza para verificar si los datos esperados se cargan en el destino apropiado según los estándares predefinidos.
También me gustaría comparar las pruebas ETL con las pruebas de bases de datos, pero antes de eso, echemos un vistazo a los tipos de pruebas ETL con respecto a las pruebas de bases de datos.
A continuación se muestran los tipos de pruebas ETL con respecto a las pruebas de bases de datos:
1) Prueba de restricción:
Los evaluadores deben probar si los datos se asignan con precisión desde el origen al destino mientras verifican si los probadores deben centrarse en algunas verificaciones clave (restricciones).
Son:
- NO NULO
- ÚNICO
- Clave primaria
- Clave externa
- Controlar
- NULO
- Defecto
2) Prueba de verificación duplicada:
Las tablas de origen y destino contienen una gran cantidad de datos con valores repetidos con frecuencia, en tal caso, los evaluadores siguen algunas consultas de la base de datos para encontrar dicha duplicación.
3) Pruebas de navegación:
Problemas de navegación con la GUI de una aplicación. El usuario encuentra una aplicación amigable cuando obtiene una navegación fácil y relevante en todo el sistema. El evaluador debe centrarse en evitar la navegación irrelevante desde el punto de vista del usuario.
4) Prueba de inicialización:
La prueba de inicialización se realiza para verificar la combinación de requisitos de hardware y software junto con la plataforma en la que está instalado.
5) Prueba de verificación de atributos:
Esta prueba se realiza para verificar si todos los atributos del sistema de origen y de destino son los mismos
De la lista anterior, se puede considerar que ETL Testing es bastante similar a Database Testing, pero el hecho es ETL Testing se refiere a Data Warehouse Testing y no a Database Testing.
Hay varios otros hechos por los cuales ETL Testing difiere de Database Testing.
Echemos un vistazo rápido a lo que son:
mejor revisión de software de texto a voz
- los objetivo principal de Prueba de base de datos es verificar si los datos siguen las reglas y estándares del modelo de datos, por otro lado, ETL Testing verifica si los datos se mueven o mapean como se esperaba.
- La prueba de base de datos se enfoca en mantener un Relación clave principal-clave externa mientras ETL Testing verifica transformación de datos según el requisito o expectativa y es el mismo en el sistema de origen y destino.
- Prueba de base de datos reconoce datos perdidos mientras que ETL Testing determina datos duplicados.
- La prueba de base de datos se utiliza para integración de datos y pruebas ETL para informes de inteligencia empresarial empresarial
- Estas son algunas de las principales diferencias que hacen que las pruebas ETL sean diferentes de las pruebas de bases de datos.
A continuación se muestra la tabla que muestra la lista de errores ETL:
Tipo de error | Descripción |
---|---|
Errores de cálculo | Salida final incorrecta debido a un error matemático |
Errores de entrada / salida | Acepta valores no válidos y rechaza valores válidos |
Errores de H / W | El dispositivo no responde debido a problemas de hardware |
Errores de la interfaz de usuario | Relacionado con la GUI de una aplicación |
Errores de condición de carga | Niega múltiples usuarios |
Cómo crear casos de prueba en pruebas ETL
El objetivo principal de las pruebas ETL es asegurar que los datos extraídos y transformados se carguen con precisión desde el origen al sistema de destino. Las pruebas ETL incluyen dos documentos, que son:
# 1) Hojas de mapeo ETL: Este documento contiene información sobre las tablas de origen y destino y sus referencias. La hoja de mapeo proporciona ayuda para crear grandes consultas SQL mientras se realizan pruebas ETL.
# 2) Esquema de base de datos para la tabla de origen y destino: Debe mantenerse actualizado en la hoja de mapeo con el esquema de la base de datos para realizar la validación de datos.
=>> Contáctenos para sugerir una lista aquí.Herramientas de prueba ETL más populares
Al igual que las pruebas de automatización, ETL Testing también se puede automatizar. La prueba ETL automatizada reduce el consumo de tiempo durante el proceso de prueba y ayuda a mantener la precisión.
Se utilizan pocas herramientas de automatización de pruebas ETL para realizar pruebas ETL de manera más eficaz y rápida.
A continuación se muestra la lista de las principales herramientas de prueba ETL:
- RightData
- Xplenty
- iCEDQ
- Validación de datos de Informatica
- QuerySurge
- Validador ETL de datagaps
- QualiDI
- Talend Open Studio para la integración de datos
- Servicios de pruebas ETL de Codoid
- Pruebas centradas en datos
- SSISTester
- Banco de pruebas
- GTL QAceGen
- Servicio de prueba automatizado directo
- DbFit
- AnyDbTest
- 99% de pruebas ETL
# 1) RightData
RightData es una herramienta de prueba de integración de datos / ETL de autoservicio diseñada para ayudar a los equipos comerciales y tecnológicos con la automatización de los procesos de control de calidad y garantía de la calidad de los datos.
La interfaz intuitiva de RightData permite a los usuarios validar y conciliar datos entre conjuntos de datos independientemente de las diferencias en el modelo de datos o el tipo de fuente de datos. Está diseñado para funcionar de manera eficiente para plataformas de datos con alta complejidad y grandes volúmenes.
Características principales:
- Potente estudio de consultas universal donde los usuarios pueden realizar consultas en cualquier fuente de datos (RDBMS, SAP, Archivos, Bigdata, Dashboards, Reportes, Rest APIs, etc.), explorar metadatos, analizar datos, descubrir datos mediante perfiles de datos, prepararse realizando transformaciones y limpieza e instantáneas de datos para ayudar con la reconciliación de datos, la validación de transformaciones y reglas comerciales.
- Con RightData, los usuarios pueden realizar una comparación de datos de campo a campo independientemente de las diferencias en el modelo de datos, la estructura entre el origen y el destino.
- Viene con un conjunto de reglas de validación pre-entregado junto con un generador de reglas de negocio personalizado.
- RightData tiene capacidades de comparación masiva para facilitar la conciliación de datos técnicos en todo el panorama del proyecto (por ejemplo, comparar los datos del entorno de producción con UAT, etc.)
- Capacidades robustas de alerta y notificación desde correos electrónicos hasta la creación automática de herramientas de gestión de defectos / incidentes de su elección.
- Las métricas de calidad de datos de RightData y el panel de dimensiones de calidad de datos permiten a los propietarios de plataformas de datos conocer el estado de su plataforma de datos con capacidades de desglose de los escenarios y registros y campos exactos que causan las fallas de validación.
- RightData se puede utilizar para probar herramientas de análisis / BI como Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex, etc.
- La integración bidireccional de RightData con las herramientas CICD (Jenkins, Jira, BitBucket, etc.) ayuda a sus equipos de datos en el viaje de la habilitación de DevOps a través de DataOps.
# 2) Xplenty
Xplenty es la plataforma de integración de datos, ETL y ELT. Esta plataforma basada en la nube agilizará el procesamiento de datos. Proporciona una interfaz gráfica intuitiva para implementar ETL, ELT o una solución de replicación. Con Xplenty podrá realizar transformaciones de datos listas para usar.
Características principales:
plantilla de matriz de trazabilidad de requisitos con ejemplo
- El motor de flujo de trabajo de Xplenty lo ayudará a organizar y programar las canalizaciones de datos.
- Podrá implementar funciones complejas de preparación de datos utilizando un lenguaje de expresión enriquecido.
- Tiene las funcionalidades para programar trabajos, monitorear el progreso del trabajo, el estado, así como muestras de salida de datos, y garantizar la corrección y validez.
- La plataforma de Xplenty le permitirá integrar datos de más de 100 almacenes de datos y aplicaciones SaaS.
- Xplenty ofrece opciones de código bajo o sin código.
#3)iCEDQ
iCEDQ habilita el enfoque de desplazamiento a la izquierda, que es fundamental para DataOps. Recomendamos comenzar temprano en la fase de no producción para probar los datos y monitorear continuamente los datos de producción.
El enfoque basado en reglas de iCEDQ permite a los usuarios automatizar las pruebas ETL, las pruebas de migración de datos en la nube, las pruebas de Big Data y la supervisión de datos de productos.
Características clave :
- Un motor en memoria que puede evaluar miles de millones de registros a escala.
- Permite a los usuarios realizar pruebas de transformación, pruebas de datos duplicados, pruebas de esquemas, pruebas de dimensión de Tipo II y mucho más.
- Scripting avanzado para la preparación de datos, limpieza, activación de API, scripts de shell o cualquier proceso externo.
- Importe bibliotecas Java personalizadas o cree funciones de prueba reutilizables.
- Implemente DataOps integrándolo con cualquier herramienta de programación, orquestación, GIT o DevOps.
- Envíe los resultados a Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta o cualquier producto empresarial.
- Inicio de sesión único, control de acceso avanzado basado en roles y funciones de cifrado.
- Utilice el módulo de tablero incorporado o las herramientas de informes empresariales como Tableau, Power BI y Qlik para generar informes y obtener más información.
- Implemente en cualquier lugar. En las instalaciones o en AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud u otras plataformas.
Visite el sitio oficial aquí : iCEDQ
# 4) Validación de datos de Informatica
Informatica Data Validation es una herramienta de prueba ETL basada en GUI que se utiliza para extraer, (transformar y cargar (ETL). La prueba incluye una comparación de tablas antes y después de la migración de datos.
Este tipo de prueba garantiza la integridad de los datos, es decir, el volumen de datos se carga correctamente y tiene el formato esperado en el sistema de destino.
Características principales:
- La herramienta de validación de Informatica es una completa herramienta de prueba ETL que no requiere ninguna habilidad de programación.
- Proporciona automatización durante las pruebas ETL, lo que garantiza que los datos se entreguen correctamente y estén en el formato esperado en el sistema de destino.
- Ayuda a completar la validación y reconciliación de datos en el entorno de prueba y producción.
- Reduce el riesgo de introducir errores durante la transformación y evita que los datos erróneos se transformen en el sistema de destino.
- La validación de datos de Informatica es útil en entornos de desarrollo, pruebas y producción, donde es necesario validar la integridad de los datos antes de pasar al sistema de producción.
- Con la herramienta de validación de datos de Informatica se pueden ahorrar entre el 50 y el 90% de los costes y esfuerzos.
- Informatica Data Validation proporciona una solución completa para la validación de datos junto con la integridad de los datos.
- Reduce los esfuerzos de programación y los riesgos comerciales gracias a una interfaz de usuario intuitiva y operadores integrados.
- Identifica y previene problemas de calidad de datos y proporciona una mayor productividad empresarial.
- Permite una prueba gratuita del 64% y un servicio de pago del 36% que reduce el tiempo y el costo necesarios para la validación de datos.
Visite el sitio oficial aquí : Validación de datos de Informatica
# 5) QuerySurge
La herramienta QuerySurge está diseñada específicamente para probar Big Data y Data warehouse. Asegura que los datos extraídos y cargados desde el sistema de origen al sistema de destino sean correctos y tengan el formato esperado. QuerySurge identifica rápidamente cualquier problema o diferencia.
Características clave :
- QuerySurge es una herramienta automatizada para Big Data Testing y ETL Testing.
- Mejora la calidad de los datos y acelera los ciclos de prueba.
- Valida los datos mediante el Asistente de consultas.
- Ahorra tiempo y costos al automatizar los esfuerzos manuales y programar las pruebas para un tiempo específico.
- QuerySurge admite pruebas ETL en varias plataformas como IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
- Ayuda a crear escenarios de prueba y trajes de prueba junto con informes configurables sin conocimientos específicos de SQL.
- Genera informes por correo electrónico a través de un proceso automatizado.
- Fragmento de consulta reutilizable para generar código reutilizable.
- Proporciona una vista colaborativa del estado de los datos.
- QuerySurge se puede integrar con HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
- Verifica, convierte y actualiza datos a través del proceso ETL.
- Es una herramienta comercial que conecta datos de origen y destino y también admite el progreso en tiempo real de los escenarios de prueba.
Visite el sitio oficial aquí : QuerySurge
# 6) Validador ETL de brechas de datos
La herramienta ETL Validator está diseñada para ETL Testing y Big Data Testing. Es una solución para proyectos de integración de datos. La prueba de dicho proyecto de integración de datos incluye varios tipos de datos, un gran volumen y varias plataformas de origen.
ETL Validator ayuda a superar estos desafíos mediante la automatización, que además ayuda a reducir el costo y minimizar los esfuerzos.
- ETL Validator tiene un motor ETL incorporado que compara millones de registros de varias bases de datos o archivos planos.
- ETL Validator es una herramienta de prueba de datos diseñada específicamente para pruebas de almacenamiento de datos automatizadas.
- Generador de casos de prueba visual con capacidad de arrastrar y soltar.
- ETL Validator tiene características de Query Builder que escribe los casos de prueba sin escribir manualmente ninguna consulta.
- Compare datos agregados como recuento, suma, recuento distinto, etc.
- Simplifica la comparación del esquema de la base de datos en varios entornos que incluyen tipo de datos, índice, longitud, etc.
- ETL Validator admite varias plataformas como Hadoop, XML, archivos planos, etc.
- Admite notificaciones por correo electrónico, informes web, etc.
- Se puede integrar con HP ALM, lo que permite compartir los resultados de las pruebas en varias plataformas.
- ETL Validator se utiliza para comprobar la validez y precisión de los datos y también para realizar pruebas de metadatos.
- Comprueba la integridad referencial, la integridad de los datos, la integridad de los datos y la transformación de los datos.
- Es una herramienta comercial con 30 días de prueba y no requiere programación personalizada y mejora la productividad empresarial.
Visite el sitio oficial aquí : Validador ETL de datagaps
# 7) QualiDI
QualiDi es una plataforma de prueba automatizada que ofrece pruebas de extremo a extremo y pruebas ETL. Automatiza las pruebas ETL y mejora la eficacia de las pruebas ETL. También reduce el ciclo de prueba y mejora la calidad de los datos.
QualiDI identifica datos incorrectos y datos que no cumplen con mucha facilidad. QualiDI reduce el ciclo de regresión y la validación de datos.
Características clave :
- QualiDI crea casos de prueba automatizados y también proporciona soporte para la comparación de datos automatizada.
- Ofrece trazabilidad de datos y trazabilidad de casos de prueba.
- Tiene un repositorio centralizado para requisitos, casos de prueba y resultados de pruebas.
- Se puede integrar con HPQC, Hadoop, etc.
- QualiDI identifica un defecto en la etapa inicial que a su vez reduce el costo.
- Admite notificaciones por correo electrónico.
- Apoya el proceso de integración continuo.
- Es compatible con el desarrollo ágil y la entrega rápida de sprints.
- QualiDI gestiona ciclos complejos de pruebas de BI, elimina errores humanos y mantiene la calidad de los datos.
Visite el sitio oficial: QualiDi
# 8) Talend Open Studio para la integración de datos
Talend Open Studio para la integración de datos es una herramienta de código abierto que facilita las pruebas ETL. Incluye toda la funcionalidad de prueba ETL y un mecanismo adicional de entrega continua. Con la ayuda de la herramienta Talend Data Integration, un usuario puede ejecutar los trabajos ETL en los servidores remotos que también con una variedad de sistemas operativos.
ETL Testing garantiza que los datos se transformen del sistema de origen al de destino sin pérdida de datos y, por lo tanto, se adhieren a las reglas de transformación.
Características clave :
- Talend Data Integration admite cualquier tipo de base de datos relacional, archivos planos, etc.
- GUI integrada que simplifica el diseño y desarrollo de procesos ETL.
- Talend Data Integration tiene conectores de datos incorporados con más de 900 componentes.
- Detecta rápidamente la ambigüedad empresarial y la incoherencia en las reglas de transformación.
- Admite la ejecución de trabajos remotos.
- Identifica defectos en una etapa temprana para reducir costos.
- Proporciona métricas cuantitativas y cualitativas basadas en las mejores prácticas de ETL.
- El cambio de contexto es posible entre
- Desarrollo de ETL, pruebas de ETL y entorno de producción de ETL.
- Seguimiento del flujo de datos en tiempo real junto con estadísticas de ejecución detalladas.
Visite el sitio oficial aquí: Pruebas ETL de Talend
# 9) Servicios de pruebas ETL de Codoid
El servicio de pruebas de almacenamiento de datos y ETL de Codoid incluye migración y validación de datos desde el sistema de origen al de destino. ETL Testing garantiza que no haya errores de datos, ni datos incorrectos ni pérdida de datos al cargar datos desde el origen al sistema de destino.
Identifica rápidamente cualquier error de datos o cualquier otro error general que ocurrió durante el proceso ETL.
Características clave :
- El servicio de pruebas ETL de Codoid garantiza la calidad de los datos en el almacén de datos y la validación de la integridad de los datos desde el sistema de origen hasta el de destino.
- Las pruebas ETL y la validación de datos garantizan que la información empresarial transformada del sistema de origen al de destino sea precisa y fiable.
- El proceso de prueba automatizado realiza la validación de datos durante y después de la migración de datos y evita cualquier corrupción de datos.
- La validación de datos incluye recuentos, agregados y verificaciones al azar entre los datos reales y los de destino.
- El proceso de prueba automatizado verifica si el tipo de datos, la longitud de los datos y los índices se transforman y cargan con precisión en el sistema de destino.
- La prueba de calidad de datos evita errores de datos, datos incorrectos o cualquier problema de sintaxis.
Visite el sitio oficial aquí: Pruebas ETL de Codoid
# 10) Pruebas centradas en datos
La herramienta de prueba centrada en los datos realiza una validación de datos sólida para evitar fallas como la pérdida de datos o la inconsistencia de los datos durante la transformación de datos. Compara datos entre sistemas y garantiza que los datos cargados en el sistema de destino coincidan exactamente con el sistema de origen en términos de volumen de datos, tipo de datos, formato, etc.
Características clave :
- Las pruebas centradas en datos están diseñadas para realizar pruebas ETL y pruebas de almacenamiento de datos.
- Las pruebas centradas en datos son la práctica de pruebas más grande y antigua.
- Ofrece pruebas ETL, migración de datos y reconciliación.
- Admite varias bases de datos relacionales, archivos planos, etc.
- Validación de datos eficiente con una cobertura de datos del 100%.
- Las pruebas centradas en datos también admiten informes completos.
- El proceso automatizado de validación de datos genera consultas SQL que resultan en la reducción de costos y esfuerzos.
- Ofrece una comparación entre bases de datos heterogéneas como Oracle y SQL Server y asegura que los datos en ambos sistemas estén en el formato correcto.
# 11) SSISTester
SSISTester es un marco que ayuda en las pruebas unitarias y de integración de paquetes SSIS. También ayuda a crear procesos ETL en un entorno basado en pruebas que, por lo tanto, ayuda a identificar errores en el proceso de desarrollo.
Hay una serie de paquetes creados durante la implementación de procesos ETL y estos deben probarse durante las pruebas unitarias. Una prueba de integración también es una 'prueba en vivo'.
Características clave :
- La prueba unitaria crea y verifica las pruebas y, una vez que se completa la ejecución, realiza un trabajo de limpieza.
- La prueba de integración verifica que todos los paquetes estén satisfechos después de la ejecución de la prueba unitaria.
- Las pruebas se crean de forma sencilla a medida que el usuario las crea en Visual Studio.
- La depuración en tiempo real de una prueba es posible usando SSISTester.
- Supervisión de la ejecución de la prueba con GUI fácil de usar.
- Los resultados de las pruebas se exportan en formato HTML.
- Elimina las dependencias externas mediante el uso de direcciones de origen y destino falsas.
- Para la creación de pruebas, admite cualquier lenguaje .NET.
Visite el sitio oficial aquí: SSISTester
# 12) Banco de pruebas
TestBench es una herramienta de verificación y gestión de bases de datos. Es una solución única que aborda todos los problemas relacionados con la base de datos. La reversión de datos administrada por el usuario mejora la productividad y la precisión de las pruebas.
También ayuda a reducir el tiempo de inactividad del medio ambiente. TestBench informa todas las transacciones insertadas, actualizadas y eliminadas que se realizan en un entorno de prueba y captura el estado de los datos antes y después de la transacción.
Características clave :
- Siempre mantiene la confidencialidad de los datos para protegerlos.
- Tiene un punto de restauración para una aplicación cuando un usuario quiere volver a un punto específico.
- Mejora el conocimiento de la toma de decisiones.
- Personaliza conjuntos de datos para mejorar la eficiencia de la prueba.
- Ayuda a obtener la máxima cobertura de prueba y ayuda a reducir el tiempo y el dinero.
- La regla de privacidad de datos garantiza que los datos en vivo no estén disponibles en el entorno de prueba.
- Los resultados se comparan con varias bases de datos. Los resultados incluyen diferencias en las tablas y operaciones realizadas en las tablas.
- TestBench analiza la relación entre las tablas y mantiene la integridad referencial entre tablas.
Visite el sitio oficial aquí: Banco de pruebas
Algunos más a la lista:
# 13) GTL QAceGen
QAceGen está diseñado específicamente para generar datos de prueba complejos, automatizar el conjunto de regresión ETL y validar la lógica empresarial de las aplicaciones. QAceGen genera datos de prueba basados en la regla comercial que se define en la especificación ETL. Crea cada escenario que incluye la generación de datos y la declaración de validación de datos.
Visite el sitio oficial aquí: QAceGen
# 14) Servicio de prueba automatizado directo
Zuzena es un servicio de prueba automatizado desarrollado para pruebas de almacenamiento de datos. Se utiliza para ejecutar grandes proyectos como almacenamiento de datos, inteligencia empresarial y gestiona datos y ejecuta el conjunto de pruebas de integración y regresión.
Gestiona automáticamente la ejecución de ETL y la evaluación de resultados. Tiene una amplia gama de métricas que monitorean los objetivos de control de calidad y el desempeño del equipo.
Visite el sitio oficial: Pruebas automatizadas correctas
# 15) DbFit
java cómo agregar a una matriz
DbFit es una herramienta de prueba de código abierto que se publica bajo licencia GPL. Escribe pruebas unitarias y de integración para cualquier código de base de datos. Estas pruebas son fáciles de mantener y se pueden ejecutar directamente desde el navegador.
Estas pruebas se escriben mediante tablas y se ejecutan mediante la línea de comandos o Java IDE. Es compatible con las principales bases de datos como Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL, etc.
Visite el sitio oficial aquí: DbFit
# 16) AnyDbTest
AnyDbTest es una herramienta de prueba unitaria automatizada diseñada específicamente para DBA o desarrollador de bases de datos. AnyDbTest escribe casos de prueba con XML y permite usar una hoja de cálculo de Excel como fuente del caso de prueba. Se admiten afirmaciones estándar como SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps, etc.
Admite varios tipos de bases de datos como MySQL, Oracle, SQL Server, etc. Las pruebas pueden incluir más de una base de datos, es decir, la base de datos de origen puede ser un servidor Oracle y la base de datos de destino en la que se deben cargar los datos puede ser SQL Server.
Visite el sitio oficial aquí: AnyDbTest
# 17) 99% de pruebas ETL
'99 Porcentaje ETL Testing' asegura la integridad de los datos y la conciliación de la producción para cualquier sistema de base de datos. Mantiene la hoja de mapeo ETL y valida el mapeo de filas y columnas de la base de datos de origen y destino.
También mantiene el esquema de la base de datos de origen y destino. Admite pruebas de validación de producción, integridad de datos y pruebas de transformación de datos.
Puntos para recordar
Al realizar la prueba ETL, los evaluadores deben tener en cuenta varios factores.
Algunos de ellos se enumeran a continuación:
-
- Aplicar una lógica de transformación empresarial adecuada.
- Ejecute pruebas basadas en datos de backend.
- Cree y ejecute casos de prueba absolutos, planes de prueba y arnés de prueba.
- Asegure la precisión de la transformación, la escalabilidad y el rendimiento de los datos.
- Asegúrese de que E
- La aplicación TL informa valores no válidos.
- Las pruebas unitarias deben crearse como estándares específicos.
Conclusión
ETL Testing no es solo el deber de un evaluador, sino que también involucra a desarrolladores, analistas comerciales, administradores de bases de datos (DBA) e incluso a los usuarios. El proceso de prueba ETL se volvió vital, ya que se requiere para tomar decisiones estratégicas a intervalos de tiempo regulares.
Lectura sugerida = >> Las mejores herramientas de automatización ETL
Las pruebas ETL se consideran pruebas empresariales, ya que requieren un buen conocimiento de SDLC, consultas SQL, procedimientos ETL, etc.
=>> Contáctenos para sugerir una lista aquí. Háganos saber si nos hemos perdido alguna herramienta en la lista anterior y también sugiera las que usa para las pruebas ETL en su rutina diaria.
Lectura recomendada
- Mejores herramientas de prueba de software 2021 (Herramientas de automatización de pruebas de control de calidad)
- Tutorial de pruebas de almacenamiento de datos de pruebas ETL (una guía completa)
- Preguntas y respuestas de la entrevista de prueba ETL
- Más de 40 mejores herramientas de prueba de bases de datos: soluciones de prueba de datos populares
- Prueba de base de datos con JMeter
- Pruebas ETL frente a DB: una mirada más detallada a la necesidad de pruebas ETL, planificación y herramientas ETL
- Los 4 pasos para las pruebas de inteligencia empresarial (BI): cómo probar datos empresariales
- Tutorial de prueba de volumen: ejemplos y herramientas de prueba de volumen