Test ETL - Best practice

Per testare un sistema di data warehouse o un'applicazione BI, è necessario avere un approccio incentrato sui dati. Le migliori pratiche di test ETL aiutano a ridurre al minimo i costi e il tempo per eseguire il test. Migliora la qualità dei dati da caricare nel sistema di destinazione che genera dashboard e report di alta qualità per gli utenti finali.

Abbiamo elencato qui alcune best practice che possono essere seguite per i test ETL:

Analizza i dati

È estremamente importante analizzare i dati per comprendere i requisiti al fine di impostare un modello di dati corretto. Trascorrere del tempo per comprendere i requisiti e disporre di un modello di dati corretto per il sistema di destinazione può ridurre le sfide ETL. È anche importante studiare i sistemi di origine, la qualità dei dati e creare regole di convalida dei dati corrette per i moduli ETL. Una strategia ETL dovrebbe essere formulata sulla base della struttura dei dati dei sistemi di origine e di destinazione.

Correggi i dati errati nel sistema di origine

Gli utenti finali sono normalmente consapevoli dei problemi relativi ai dati, ma non hanno idea di come risolverli. È importante trovare questi errori e correggerli prima che raggiungano il sistema ETL. Un modo comune per risolvere questo problema è al momento dell'esecuzione ETL, ma la procedura migliore è trovare gli errori nel sistema di origine e adottare misure per correggerli a livello di sistema di origine.

Trova uno strumento ETL compatibile

Una delle migliori pratiche ETL comuni è selezionare uno strumento più compatibile con i sistemi di origine e di destinazione. La capacità dello strumento ETL di generare script SQL per i sistemi di origine e di destinazione può ridurre il tempo e le risorse di elaborazione. Consente di elaborare la trasformazione ovunque all'interno dell'ambiente più appropriato.

Monitorare i lavori ETL

Un'altra best practice durante l'implementazione ETL è la pianificazione, il controllo e il monitoraggio dei lavori ETL per garantire che i carichi vengano eseguiti secondo le aspettative.

Integra dati incrementali

A volte, le tabelle del data warehouse sono di dimensioni maggiori e non è possibile aggiornarle durante ogni ciclo ETL. I carichi incrementali assicurano che solo i record modificati dall'ultimo aggiornamento vengano inseriti nel processo ETL e hanno un enorme impatto sulla scalabilità e sul tempo necessario per aggiornare il sistema.

Normalmente i sistemi di origine non hanno timestamp o una chiave primaria per identificare facilmente le modifiche. Tali problemi possono essere molto costosi, se identificati nelle fasi successive del progetto. Una delle migliori pratiche ETL è quella di coprire tali aspetti nello studio iniziale del sistema di origine. Questa conoscenza aiuta il team ETL a identificare i problemi di acquisizione dei dati modificati e determinare la strategia più appropriata.

Scalabilità

È buona norma assicurarsi che la soluzione ETL offerta sia scalabile. Al momento dell'implementazione, è necessario garantire che la soluzione ETL sia scalabile in base alle esigenze aziendali e alla sua potenziale crescita futura.