Etl-testing-best-practices

ETLテスト-ベストプラクティス

データウェアハウスシステムまたはBIアプリケーションをテストするには、データ中心のアプローチが必要です。 ETLテストのベストプラクティスは、テストを実行するためのコストと時間を最小限に抑えるのに役立ちます。 エンドユーザー向けの高品質のダッシュボードとレポートを生成するターゲットシステムにロードされるデータの品質を向上させます。

ETLテストで従うことができるいくつかのベストプラクティスをここにリストしました-

データを分析する

正しいデータモデルを設定するには、データを分析して要件を理解することが非常に重要です。 要件を理解するために時間を費やし、ターゲットシステムの正しいデータモデルを用意することで、ETLの課題を軽減できます。 また、ソースシステム、データ品質を調査し、ETLモジュールの正しいデータ検証ルールを構築することも重要です。 ETL戦略は、ソースシステムとターゲットシステムのデータ構造に基づいて策定する必要があります。

ソースシステムの不良データを修正

エンドユーザーは通常、データの問題を認識していますが、それらを修正する方法はわかりません。 ETLシステムに到達する前に、これらのエラーを見つけて修正することが重要です。 これを解決する一般的な方法はETLの実行時ですが、ベストプラクティスはソースシステムでエラーを見つけ、ソースシステムレベルでエラーを修正する手順を実行することです。

互換性のあるETLツールを見つける

一般的なETLベストプラクティスの1つは、ソースシステムとターゲットシステムとの互換性が最も高いツールを選択することです。 ソースシステムとターゲットシステムのSQLスクリプトを生成するETLツールの機能により、処理時間とリソースを削減できます。 これにより、最も適切な環境内の任意の場所で変換を処理できます。

ETLジョブの監視

ETL実装時のもう1つのベストプラクティスは、ETLジョブのスケジューリング、監査、および監視であり、期待どおりにロードが実行されるようにします。

増分データを統合する

場合によっては、データウェアハウステーブルのサイズが大きくなり、ETLサイクルごとにテーブルを更新できない場合があります。 増分ロードにより、最後の更新以降に変更されたレコードのみがETLプロセスに取り込まれ、スケーラビリティとシステムの更新にかかる時間に大きな影響を与えます。

通常、ソースシステムには、変更を簡単に識別するためのタイムスタンプまたはプライマリキーがありません。 このような問題は、プロジェクトの後の段階で特定された場合、非常に費用がかかる可能性があります。 ETLのベストプラクティスの1つは、最初のソースシステムの調査でそのような側面をカバーすることです。 この知識は、ETLチームが変更されたデータキャプチャの問題を特定し、最も適切な戦略を決定するのに役立ちます。

スケーラビリティ

提供されるETLソリューションがスケーラブルであることを確認するのがベストプラクティスです。 実装時には、ETLソリューションがビジネス要件と将来の潜在的な成長に合わせてスケーラブルであることを確認する必要があります。