As 10 principais ferramentas de teste de ETL em 2021

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Lista e comparação das melhores ferramentas de teste ETL em 2021:

Quase todas as empresas de TI hoje dependem muito do fluxo de dados, pois uma grande quantidade de informações é disponibilizada para acesso e pode-se obter tudo o que é necessário.

E é aqui que o conceito de ETL e Teste de ETL entra em cena. Basicamente, ETL é abreviado como Extraction, Transformation e Loading. Atualmente, o teste ETL é executado usando scripts SQL ou planilhas, o que pode ser demorado e sujeito a erros.

Neste artigo, teremos discussões detalhadas sobre vários conceitos viz. ETL, processo de ETL, teste de ETL e diferentes abordagens usadas para isso, juntamente com as ferramentas de teste de ETL mais populares.

Ler também=> Dicas de teste ETL

O que você aprenderá:

• O que é teste ETL?
  • Processo de Teste ETL
  • Tipos de teste ETL
  • Como criar casos de teste em testes ETL
• Ferramentas de teste ETL mais populares
  • # 1) RightData
  • # 2) Xplenty
  • # 3) iCEDQ
  • # 4) Validação de dados Informatica
  • # 5) QuerySurge
  • # 6) Validador Datagaps ETL
  • #7) QualiDI
  • # 8) Talend Open Studio para integração de dados
  • # 9) Serviços de teste ETL da Codoid
  • # 10) Teste centrado em dados
  • # 11) SSISTester
  • # 12) TestBench
  • Pontos para lembrar
• Conclusão
  • Leitura recomendada

O que é teste ETL?

# 1) Como mencionado anteriormente, ETL significa Extração, Transformação e Carregamento, sendo consideradas as três funções principais do banco de dados.

• Extração: Lendo dados do banco de dados.
• Transformação: Converter os dados extraídos no formato necessário para armazenar em outro banco de dados.
• Carregando: Gravando os dados no banco de dados de destino.

#dois) ETL é usado para transferir ou migrar os dados de um banco de dados para outro, para preparar data marts ou data warehouses.

O diagrama a seguir elabora o processo ETL de maneira precisa:

Processo de Teste ETL

O processo de teste ETL é semelhante a outros processos de teste e inclui alguns estágios.

Eles estão:

• Identificação de requisitos de negócios
• Planejamento de Teste
• Projetando casos de teste e dados de teste
• Execução de teste e relatório de bug
• Resumindo relatórios
• Fechamento de teste

Tipos de teste ETL

O teste ETL pode ser classificado nas seguintes categorias de acordo com o processo de teste que está sendo seguido.

# 1) Teste de validação de produção:

Também é chamado de balanceamento de mesa ou reconciliação de produto. É executado nos dados antes ou durante a transferência para o sistema de produção na ordem correta.

# 2) Teste de origem para destino:

Este tipo de Teste ETL é executado para validar os valores dos dados após a transformação dos dados.

# 3) Atualização do aplicativo:

É usado para verificar se os dados são extraídos de um aplicativo antigo ou novo aplicativo ou repositório.

# 4) Teste de transformação de dados:

Várias consultas SQL devem ser executadas para cada linha para verificar os padrões de transformação de dados.

# 5) Teste de integridade de dados:

Este tipo de teste é executado para verificar se os dados esperados são carregados no destino apropriado de acordo com os padrões predefinidos.

Também gostaria de comparar o teste de ETL com o teste de banco de dados, mas antes disso, vamos dar uma olhada nos tipos de teste de ETL com relação ao teste de banco de dados.

A seguir estão os tipos de teste ETL com relação ao teste de banco de dados:

1) Teste de restrição:

Os testadores devem testar se os dados estão mapeados com precisão da origem ao destino, enquanto os verificam, os testadores precisam se concentrar em algumas verificações principais (restrições).

Eles estão:

• NÃO NULO
• ÚNICO
• Chave primária
• Chave Estrangeira
• Verificar
• NULO
• Predefinição

2) Teste de verificação duplicado:

As tabelas de origem e destino contêm uma grande quantidade de dados com valores frequentemente repetidos, em tal caso, os testadores seguem algumas consultas de banco de dados para encontrar tal duplicação.

3) Teste de navegação:

Questões de navegação com a GUI de um aplicativo. O usuário encontra um aplicativo amigável quando consegue uma navegação fácil e relevante por todo o sistema. O testador deve se concentrar em evitar a navegação irrelevante do ponto de vista do usuário.

4) Teste de inicialização:

O teste de inicialização é executado para verificar a combinação de requisitos de hardware e software junto com a plataforma em que está instalado.

5) Teste de verificação de atributo:

Este teste é realizado para verificar se todos os atributos do sistema de origem e destino são os mesmos

A partir da lista acima, pode-se considerar que o Teste ETL é bastante semelhante ao Teste de Banco de Dados, mas o fato é que o Teste ETL se preocupa com o Teste de Data Warehouse e não com o Teste de Banco de Dados.

Existem vários outros fatos devido aos quais o Teste ETL difere do Teste do Banco de Dados.

Vamos dar uma olhada rápida no que são:

casos de teste de exemplo de teste de caixa branca

• O objetivo principal do Teste de Banco de Dados é verificar se os dados seguem as regras e padrões do modelo de dados, por outro lado, o Teste ETL verifica se os dados são movidos ou mapeados conforme o esperado.
• O Teste de Banco de Dados se concentra em manter um relação chave primária-chave estrangeira enquanto o teste ETL verifica transformação de dados de acordo com o requisito ou expectativa e é o mesmo no sistema de origem e de destino.
• O Teste de Banco de Dados reconhece dados perdidos enquanto o Teste ETL determina dados duplicados.
  
• Teste de banco de dados é usado para integração de dados e teste de ETL para relatórios de business intelligence empresarial
• Estas são algumas das principais diferenças que tornam o teste ETL diferente do teste de banco de dados.

A seguir está a tabela que mostra a lista de erros ETL:

Como criar casos de teste em testes ETL

O objetivo principal do teste de ETL é garantir se os dados extraídos e transformados são carregados com precisão da origem para o sistema de destino. O teste de ETL inclui dois documentos, eles são:

# 1) Folhas de mapeamento ETL: Este documento contém informações sobre as tabelas de origem e destino e suas referências. A folha de mapeamento fornece ajuda para criar grandes consultas SQL durante a execução de testes ETL.

# 2) Esquema de banco de dados para a tabela de origem e destino: Deve ser mantido atualizado na folha de mapeamento com esquema de banco de dados para realizar a validação dos dados.

Ferramentas de teste ETL mais populares

Assim como o teste de automação, o Teste ETL também pode ser automatizado. O teste ETL automatizado reduz o consumo de tempo durante o processo de teste e ajuda a manter a precisão.

Poucas ferramentas de automação de teste ETL são usadas para realizar testes ETL com mais eficácia e rapidez.

Dada a seguir está a lista das principais ferramentas de teste ETL:

1. RightData
2. Muito
3. iCEDQ
4. Validação de Dados Informatica
5. QuerySurge
6. Validador Datagaps ETL
7. QualiDI
8. Talend Open Studio para integração de dados
9. Serviços de teste ETL da Codoid
10. Teste centrado em dados
11. SSISTester
12. Bancada
13. GTL QAceGen
14. Serviço de teste automatizado direto
15. DbFit
16. AnyDbTest
17. Teste de 99 por cento ETL

# 1) RightData

RightData é uma ferramenta de teste de ETL / Integrações de dados de autoatendimento projetada para ajudar as equipes de negócios e de tecnologia com a automação dos processos de garantia e controle de qualidade de dados.

A interface intuitiva da RightData permite aos usuários validar e reconciliar dados entre conjuntos de dados, independentemente das diferenças no modelo de dados ou tipo de fonte de dados. Ele é projetado para funcionar de forma eficiente em plataformas de dados com alta complexidade e grandes volumes.

Características principais:

• Poderoso estúdio de consulta universal onde os usuários podem realizar consultas em qualquer fonte de dados (RDBMS, SAP, Arquivos, Bigdata, Dashboards, Relatórios, APIs Rest, etc.), explorar metadados, analisar dados, descobrir dados por perfis de dados, preparar-se realizando transformações e limpeza e dados instantâneos para auxiliar na reconciliação de dados, regra de negócios e validação de transformações.
• Usando RightData, os usuários podem realizar comparação de dados de campo para campo, independentemente das diferenças no modelo de dados, estrutura entre a origem e o destino.
• Ele vem com um conjunto pré-entregue de regras de validação junto com um construtor de regras de negócios customizado.
• RightData tem capacidade de comparação em massa para facilitar a reconciliação de dados técnicos em todo o cenário do projeto (por exemplo, comparar dados do ambiente de produção com UAT, etc.)
• Recursos robustos de alerta e notificação, começando com e-mails até a criação automática de ferramentas de gerenciamento de defeitos / incidentes de sua escolha.
• As métricas de qualidade de dados e o painel de dimensão de qualidade de dados da RightData permitem aos proprietários de plataformas de dados uma visão sobre a saúde de sua plataforma de dados com recursos de detalhamento nos cenários e registros e campos exatos que causam as falhas de validação.
• RightData pode ser usado para testar ferramentas de análise / BI como Tableau, Power BI, Qlik, SSRS, Business Objects Webi, SAP Bex, etc.
• A integração bidirecional da RightData com ferramentas CICD (Jenkins, Jira, BitBucket, etc.) auxilia na jornada de suas equipes de dados de ativação de DevOps por meio de DataOps.

# 2) Xplenty

Muito é integração de dados, plataforma ETL e ELT. Esta plataforma baseada em nuvem simplificará o processamento de dados. Ele fornece uma interface gráfica intuitiva para implementar um ETL, ELT ou uma solução de replicação. Com o Xplenty, você será capaz de realizar transformações de dados fora da caixa.

Características principais:

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• O mecanismo de fluxo de trabalho do Xplenty ajudará você a orquestrar e agendar pipelines de dados.
• Você será capaz de implementar funções complexas de preparação de dados usando uma rica linguagem de expressão.
• Ele tem as funcionalidades para agendar trabalhos, monitorar o progresso do trabalho, o status, bem como as saídas de dados de amostra e garantir a correção e validade.
• A plataforma do Xplenty permitirá que você integre dados de mais de 100 armazenamentos de dados e aplicativos SaaS.
• O Xplenty oferece opções de baixo código ou sem código.

# 3)iCEDQ

O iCEDQ permite a abordagem Left Shift, que é fundamental para DataOps. Recomendamos começar no início da fase de não produção para testar os dados e monitorar continuamente os dados de produção.

A abordagem baseada em regras do iCEDQ capacita os usuários a automatizar o teste de ETL, o teste de migração de dados em nuvem, o teste de big data e o monitoramento de dados do produto.

Características principais :

• Um mecanismo na memória que pode avaliar bilhões de registros em escala.
• Permite que os usuários façam testes de transformação, testes de dados duplicados, testes de esquema, testes de dimensão Tipo II e muito mais.
• Scripting groovy avançado para preparação de dados, limpeza, acionamento de APIs, scripts de shell ou qualquer processo externo.
• Importe bibliotecas Java personalizadas ou crie funções de teste reutilizáveis.
• Implemente DataOps integrando-se a qualquer ferramenta de programação, orquestração, GIT ou DevOps.
• Envie os resultados para Slack, Jira, ServiceNow, Alation, Manta ou qualquer produto corporativo.
• Logon único, controle de acesso avançado baseado em funções e recursos de criptografia.
• Use o módulo embutido do Dashboard ou ferramentas de relatórios corporativos como Tableau, Power BI e Qlik para gerar relatórios para obter mais informações.
• Implante em qualquer lugar. No local ou em AWS, Azure, GCP, IBM Cloud, Oracle Cloud ou outras plataformas.

Visite o site oficial aqui : iCEDQ

# 4) Validação de dados Informatica

Informatica Data Validation é uma ferramenta de teste ETL baseada em GUI que é usada para extrair, (transformar e carregar (ETL). O teste inclui uma comparação de tabelas antes e depois da migração de dados.

Este tipo de teste garante a integridade dos dados, ou seja, o volume de dados é carregado corretamente e está no formato esperado no sistema de destino.

Características principais:

• A ferramenta de validação da Informatica é uma ferramenta de teste ETL abrangente que não requer nenhuma habilidade de programação.
• Ele fornece automação durante o teste de ETL, o que garante se os dados são entregues corretamente e estão no formato esperado no sistema de destino.
• Ajuda a completar a validação e reconciliação de dados no ambiente de teste e produção.
• Ele reduz o risco de introdução de erros durante a transformação e evita que dados ruins sejam transformados no sistema de destino.
• A Validação de Dados Informatica é útil em ambientes de Desenvolvimento, Teste e Produção, onde é necessário validar a integridade dos dados antes de passar para o sistema de produção.
• De 50 a 90% dos custos e esforços podem ser economizados usando a ferramenta Informatica Data Validation.
• O Informatica Data Validation oferece uma solução completa para validação de dados junto com integridade de dados.
• Reduz os esforços de programação e os riscos de negócios devido a uma interface de usuário intuitiva e operadores integrados.
• Identifica e evita problemas de qualidade de dados e fornece maior produtividade comercial.
• Permite 64% de avaliação gratuita e 36% de serviço pago que reduz o tempo e o custo necessários para validação de dados.

Visite o site oficial aqui : Validação de Dados Informatica

# 5) QuerySurge

A ferramenta QuerySurge foi desenvolvida especificamente para testar Big Data e data warehouse. Ele garante que os dados extraídos e carregados do sistema de origem para o sistema de destino estejam corretos e de acordo com o formato esperado. Quaisquer problemas ou diferenças são identificados rapidamente pelo QuerySurge.

Características principais :

• QuerySurge é uma ferramenta automatizada para Big Data Testing e ETL Testing.
• Ele melhora a qualidade dos dados e acelera os ciclos de teste.
• Ele valida os dados usando o Query Wizard.
• Ele economiza tempo e custo ao automatizar esforços manuais e programar testes para um horário específico.
• QuerySurge oferece suporte a testes de ETL em várias plataformas, como IBM, Oracle, Microsoft, SAP.
• Ele ajuda a construir cenários de teste e roupa de teste junto com relatórios configuráveis ​​sem conhecimento específico de SQL.
• Ele gera relatórios de e-mail por meio de um processo automatizado.
• Snippet de consulta reutilizável para gerar código reutilizável.
• Ele fornece uma visão colaborativa da integridade dos dados.
• O QuerySurge pode ser integrado ao HP ALM, TFS, IBM Rational Quality Manager.
• Verifica, converte e atualiza dados por meio do processo ETL.
• É uma ferramenta comercial que conecta os dados de origem e destino e também suporta o progresso em tempo real dos cenários de teste.

Visite o site oficial aqui : QuerySurge

# 6) Validador Datagaps ETL

A ferramenta ETL Validator é projetada para ETL Testing e Big Data Testing. É uma solução para projetos de integração de dados. O teste de tal projeto de integração de dados inclui vários tipos de dados, grande volume e várias plataformas de origem.

O ETL Validator ajuda a superar esses desafios usando automação, o que ajuda ainda mais a reduzir custos e minimizar esforços.

• ETL Validator possui um mecanismo ETL embutido que compara milhões de registros de vários bancos de dados ou arquivos simples.
• ETL Validator é uma ferramenta de teste de dados projetada especificamente para testes automatizados de data warehouse.
• Visual Test Case Builder com capacidade de arrastar e soltar.
• O ETL Validator possui recursos do Query Builder que grava os casos de teste sem digitar manualmente nenhuma consulta.
• Compare dados agregados, como contagem, soma, contagem distinta etc.
• Simplifica a comparação do esquema do banco de dados em vários ambientes, que inclui tipo de dados, índice, comprimento, etc.
• O ETL Validator oferece suporte a várias plataformas, como Hadoop, XML, arquivos simples, etc.
• Ele suporta notificação por e-mail, relatórios da web, etc.
• Ele pode ser integrado ao HP ALM, o que resulta no compartilhamento de resultados de teste em várias plataformas.
• O ETL Validator é usado para verificar a validade e a precisão dos dados e também para realizar testes de metadados.
• Verifica a integridade referencial, integridade de dados, integridade de dados e transformação de dados.
• É uma ferramenta comercial com 30 dias de teste e não requer programação personalizada e melhora a produtividade do negócio.

Visite o site oficial aqui : Validador Datagaps ETL

#7) QualiDI

QualiDi é uma plataforma de teste automatizada que oferece testes de ponta a ponta e Teste ETL. Ele automatiza o Teste ETL e melhora a eficácia do Teste ETL. Também reduz o ciclo de teste e melhora a qualidade dos dados.

QualiDI identifica dados ruins e dados não compatíveis com muita facilidade. QualiDI reduz o ciclo de regressão e validação de dados.

Características principais :

• QualiDI cria casos de teste automatizados e também fornece suporte para comparação automatizada de dados.
• Ele oferece rastreabilidade de dados e rastreabilidade de casos de teste.
• Ele tem um repositório centralizado para requisitos, casos de teste e resultados de teste.
• Pode ser integrado com HPQC, Hadoop, etc.
• QualiDI identifica um defeito na fase inicial que, por sua vez, reduz o custo.
• Suporta notificações por email.
• Suporta o processo de integração contínua.
• Suporta o desenvolvimento ágil e a entrega rápida de sprints.
• QualiDI gerencia ciclos complexos de testes de BI, elimina erros humanos e mantém a qualidade dos dados.

Visite o site oficial: QualiDi

# 8) Talend Open Studio para integração de dados

Talend Open Studio para integração de dados é uma ferramenta de código aberto que torna o teste ETL mais fácil. Inclui toda a funcionalidade de teste ETL e mecanismo de entrega contínua adicional. Com a ajuda da ferramenta Talend Data Integration, um usuário pode executar os trabalhos ETL nos servidores remotos que também com uma variedade de sistemas operacionais.

O teste ETL garante que os dados sejam transformados do sistema de origem para o destino sem nenhuma perda de dados e, portanto, aderindo às regras de transformação.

Características principais :

• Talend Data Integration suporta qualquer tipo de banco de dados relacional, arquivos planos, etc.
• GUI integrado que simplifica o design e desenvolvimento de processos ETL.
• Talend Data Integration tem conectores de dados embutidos com mais de 900 componentes.
• Ele detecta ambigüidade e inconsistência de negócios nas regras de transformação rapidamente.
• Suporta execução remota de trabalho.
• Identifica defeitos em um estágio inicial para reduzir custos.
• Ele fornece métricas quantitativas e qualitativas com base nas melhores práticas de ETL.
• A troca de contexto é possível entre
• Desenvolvimento de ETL, teste de ETL e ambiente de produção de ETL.
• Acompanhamento do fluxo de dados em tempo real, juntamente com estatísticas de execução detalhadas.

Visite o site oficial aqui: Teste Talend ETL

# 9) Serviços de teste ETL da Codoid

O serviço de teste de ETL e data warehouse da Codoid inclui migração de dados e validação de dados da fonte para o sistema de destino. O teste ETL garante que não haja nenhum erro de dados, nenhum dado inválido ou perda de dados durante o carregamento de dados da fonte para o sistema de destino.

Ele identifica rapidamente quaisquer erros de dados ou quaisquer outros erros gerais que ocorreram durante o processo ETL.

Características principais :

• O serviço de teste ETL da Codoid garante a qualidade dos dados no data warehouse e a validação da integridade dos dados desde a origem até o sistema de destino.
• O teste de ETL e a validação de dados garantem que as informações de negócios transformadas da origem ao sistema de destino sejam precisas e confiáveis.
• O processo de teste automatizado executa a validação de dados durante e após a migração de dados e evita qualquer corrupção de dados.
• A validação de dados inclui contagem, agregados e verificações pontuais entre o alvo e os dados reais.
• O processo de teste automatizado verifica se o tipo de dados, comprimento dos dados e índices são transformados com precisão e carregados no sistema de destino.
• O teste de qualidade de dados evita erros de dados, dados inválidos ou quaisquer problemas de sintaxe.

Visite o site oficial aqui: Teste ETL da Codoid

# 10) Teste centrado em dados

A ferramenta de teste Data-Centric executa validação de dados robusta para evitar quaisquer falhas, como perda ou inconsistência de dados durante a transformação de dados. Ele compara os dados entre os sistemas e garante que os dados carregados no sistema de destino correspondam exatamente ao sistema de origem em termos de volume de dados, tipo de dados, formato, etc.

Características principais :

• O teste centrado em dados foi criado para realizar testes de ETL e testes de data warehouse.
• O Teste Centrado em Dados é a maior e mais antiga prática de teste.
• Ele oferece teste de ETL, migração de dados e reconciliação.
• Ele suporta vários bancos de dados relacionais, arquivos simples, etc.
• Validação de dados eficiente com 100% de cobertura de dados.
• O teste centrado em dados também oferece suporte a relatórios abrangentes.
• O processo automatizado de validação de dados gera consultas SQL que resultam na redução de custos e esforços.
• Ele oferece uma comparação entre bancos de dados heterogêneos como Oracle e SQL Server e garante que os dados em ambos os sistemas estejam no formato correto.

# 11) SSISTester

SSISTester é um framework que ajuda na unidade e nos testes de integração de pacotes SSIS. Também ajuda a criar processos ETL em um ambiente orientado a testes, o que ajuda a identificar erros no processo de desenvolvimento.

Existem vários pacotes criados durante a implementação de processos ETL e precisam ser testados durante o teste de unidade. Um teste de integração também é um “teste ao vivo”.

Características principais :

• O teste de unidade cria e verifica os testes e, uma vez que a execução é concluída, ele executa um trabalho de limpeza.
• O teste de integração verifica se todos os pacotes estão satisfeitos após a execução do teste de unidade.
• Os testes são criados de maneira simples, conforme o usuário os cria no Visual Studio.
• A depuração em tempo real de um teste é possível usando SSISTester.
• Monitoramento da execução do teste com interface de usuário amigável.
• Os resultados dos testes são exportados em formato HTML.
• Ele remove dependências externas usando endereços de origem e destino falsos.
• Para a criação de testes, suporta qualquer linguagem .NET.

Visite o site oficial aqui: SSISTester

# 12) TestBench

TestBench é uma ferramenta de gerenciamento e verificação de banco de dados. É uma solução única que aborda todos os problemas relacionados ao banco de dados. A reversão de dados gerenciada pelo usuário melhora a produtividade e a precisão dos testes.

Também ajuda a reduzir o tempo de inatividade do ambiente. O TestBench relata todas as transações inseridas, atualizadas e excluídas que são realizadas em um ambiente de teste e captura o status dos dados antes e depois da transação.

Características principais :

• Ele sempre mantém a confidencialidade dos dados para protegê-los.
• Possui um ponto de restauração para um aplicativo quando um usuário deseja retornar a um ponto específico.
• Além disso, melhora o conhecimento da tomada de decisão.
• Ele personaliza conjuntos de dados para melhorar a eficiência do teste.
• Ajuda para cobertura máxima de teste e ajuda a reduzir tempo e dinheiro.
• A regra de privacidade de dados garante que os dados ativos não estejam disponíveis no ambiente de teste.
• Os resultados são comparados com vários bancos de dados. Os resultados incluem diferenças nas tabelas e operação realizada nas tabelas.
• O TestBench analisa o relacionamento entre as tabelas e mantém a integridade referencial entre as tabelas.

Visite o site oficial aqui: Bancada

Mais um pouco da lista:

# 13) GTL QAceGen

QAceGen é projetado especificamente para gerar dados de teste complexos, automatizar o pacote de regressão ETL e validar a lógica de negócios dos aplicativos. QAceGen gera dados de teste com base na regra de negócios que é definida na especificação de ETL. Ele cria cada cenário que inclui geração de dados e declaração de validação de dados.

Visite o site oficial aqui: QAceGen

# 14) Serviço de teste automatizado direto

Zuzena é um serviço de teste automatizado desenvolvido para teste de data warehouse. Ele é usado para executar grandes projetos, como armazenamento de dados, inteligência de negócios e gerencia dados e executa suíte de teste de integração e regressão.

Ele gerencia automaticamente a execução do ETL e a avaliação dos resultados. Ele possui uma ampla gama de métricas que monitoram os objetivos de QA e o desempenho da equipe.

Visite o site oficial: Teste automatizado correto

# 15) DbFit

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DbFit é uma ferramenta de teste de código aberto lançada sob licença GPL. Ele escreve testes de unidade e integração para qualquer código de banco de dados. Esses testes são fáceis de manter e podem ser executados diretamente no navegador.

Esses testes são escritos usando tabelas e executados usando a linha de comando ou Java IDE. Suporta grandes bancos de dados como Oracle, MySQL, DB2, SQL Server, PostgreSQL, etc.

Visite o site oficial aqui: DbFit

# 16) AnyDbTest

AnyDbTest é uma ferramenta de teste de unidade automatizada projetada especificamente para DBA ou desenvolvedor de banco de dados. AnyDbTest escreve casos de teste com XML e permite o uso de uma planilha Excel como fonte do caso de teste. Asserções padrão são suportadas, como SetEqual, StrictEqual, IsSupersetOf, RecordCountEqual, Overlaps etc.

Ele suporta vários tipos de bancos de dados como MySQL, Oracle, SQL Server, etc. O teste pode incluir mais de um banco de dados, ou seja, o banco de dados de origem pode ser um servidor Oracle e o banco de dados de destino no qual os dados precisam ser carregados pode ser o SQL Server.

Visite o site oficial aqui: AnyDbTest

# 17) Teste de 99 por cento ETL

O '99 Percentage ETL Testing' garante a integridade dos dados e a reconciliação da produção para qualquer sistema de banco de dados. Ele mantém a folha de mapeamento ETL e valida o mapeamento de banco de dados de origem e destino de linhas e colunas.

Ele também mantém o esquema de banco de dados do banco de dados de origem e de destino. Ele oferece suporte a testes de validação de produção, integridade de dados e teste de transformação de dados.

Pontos para lembrar

Ao realizar o teste de ETL, vários fatores devem ser mantidos em mente pelos testadores.

Alguns deles estão listados abaixo:

• • Aplique uma lógica de transformação de negócios adequada.
  • Execute testes baseados em dados de back-end.
  • Crie e execute casos de teste absolutos, planos de teste e equipamento de teste.
  • Garanta a precisão da transformação de dados, escalabilidade e desempenho.
  • Certifique-se de que E

• O aplicativo TL relata valores inválidos.
• Os testes de unidade devem ser criados como padrões direcionados.

Conclusão

O teste ETL não é apenas uma tarefa do testador, mas também envolve desenvolvedores, analistas de negócios, administradores de banco de dados (DBA) e até mesmo os usuários. O processo de teste ETL tornou-se vital, pois é necessário tomar decisões estratégicas em intervalos regulares.

Leitura sugerida = >> Melhores ferramentas de automação ETL

O Teste ETL está sendo considerado um Teste Corporativo, pois requer um bom conhecimento de SDLC, consultas SQL, procedimentos ETL, etc.

Informe-nos se perdemos alguma ferramenta da lista acima e também sugira aquelas que você usa para testes de ETL em sua rotina diária.

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