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Entrepôt de données/Tests ETL

Les tests d’entrepôt de données sont un processus de vérification des données chargées dans un entrepôt de données pour garantir que les données répondent aux exigences de l’entreprise. Cela se fait en certifiant les transformations de données, les intégrations, l’exécution et l’ordre de planification de divers processus de données.

Les tests d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) sont le processus de vérification des données combinées provenant de plusieurs sources dans un grand référentiel central appelé entrepôt de données.

Les outils de test conventionnels sont conçus pour les applications basées sur l’interface utilisateur, tandis qu’un outil de test d’entrepôt de données est spécialement conçu pour les systèmes centrés sur les données et conçu pour automatiser les tests d’entrepôt de données et générer des résultats. Il est également utilisé lors de la phase de développement de DWH.

iCEDQ

jeintégrité CZut Emoteur Pour Dà Qqualité (iCEDQ) est l’un des outils utilisés pour les tests d’entrepôt de données qui vise à surmonter certains des défis associés aux méthodes conventionnelles de test d’entrepôt de données, tels que les tests manuels, les processus fastidieux et le potentiel d’erreur humaine.

Il s’agit d’une plate-forme d’automatisation avec une approche d’audit basée sur des règles permettant aux organisations d’automatiser diverses stratégies de test telles que les tests ETL, les tests de migration de données, les tests Big Data, les tests BI et la surveillance des données de production.

Il teste les processus de transformation des données et garantit le respect des règles métier dans un Data Warehouse.

Qualités de l’iCEDQ

Voyons quelques-uns des traits pour lesquels les tests étendent leurs utilisations.

Automatisation

Il s’agit d’une plateforme de test et de surveillance des données pour toutes les tailles de fichiers et de bases de données. Il automatise les tests ETL et aide à maintenir le caractère sacré de vos données en garantissant que tout est valide.

Conception

Il est conçu avec une plus grande capacité à identifier tout problème de données dans et entre les données structurées et semi-structurées.

Unicité

Tests et surveillance :

Son moteur en mémoire unique prenant en charge SQL, Apache Groovy, Java et les API permet aux organisations de mettre en œuvre une automatisation de bout en bout pour les tests et la surveillance des données.

Conception conviviale :

Cet outil offre aux clients un moyen simple de mettre en place une solution automatisée pour tester de bout en bout leurs projets centrés sur les données et fournit une assistance par e-mail à ses clients.

Plateformes prises en charge :

Principalement largement utilisé par les entreprises et les utilisateurs professionnels et utilisé sur des plates-formes telles que les applications Web et Windows. Ne prend pas en charge MAC, Android et IOS.

Vitesse d’exécution :

La nouvelle édition Big Data teste 1,7 milliard de lignes en moins de 2 minutes et Recon Rule avec environ 20 expressions pour 1,7 milliard de lignes en moins de 30 minutes.

Avec une myriade de fonctionnalités, iCEDQ permet aux utilisateurs d’automatiser les tests de données de manière transparente, garantissant ainsi la polyvalence et la fiabilité pour divers projets centrés sur les données.

Caractéristiques:

• Les indicateurs de performances et le tableau de bord fournissent un aperçu complet des performances du système et visualisent les indicateurs clés pour une surveillance et une analyse améliorées.
• L’analyse des données, les tests et la gestion de la qualité des données garantissent l’exactitude, la fiabilité et l’efficacité des données au sein d’un système.
• Les approches de test telles que les tests basés sur les exigences et les tests paramétrés impliquent la transmission de nouvelles valeurs de paramètres lors de l’exécution des règles.
• Déplacez et copiez les cas de test et prend en charge l’exécution parallèle.
• L’assistant de règles génère automatiquement un ensemble de règles via une simple fonction glisser-déposer, réduisant ainsi les efforts de l’utilisateur de près de 90 %.
• Moteur en mémoire hautement évolutif pour évaluer des milliards d’enregistrements.
• Connectez-vous aux bases de données, aux fichiers, aux API et aux rapports BI. Plus de 50 connecteurs sont disponibles.
• Active DataOps en permettant l’intégration avec n’importe quel outil de planification, GIT ou DevOps.
• Intégration avec des produits d’entreprise tels que Slack, Jira, ServiceNow, Alation et Manta.
• Fonctionnalités d’authentification unique, RBAC avancé et de chiffrement.
• Utilisez le tableau de bord intégré ou les outils de reporting d’entreprise tels que Tableau, Power BI et Qlik pour générer des rapports et obtenir des informations plus approfondies.
• Déployez n’importe où : sur site, AWS, Azure ou GCP.

Test avec iCEDQ :

Tests ETL :

Il existe peu de validations et de rapprochements de données. Les données commerciales et la validation peuvent être effectuées dans les tests ETL/Big data.

• Rapprochement ETL – Combler le déficit d’intégrité des données
• Validation des données source et cible – Assurer l’exactitude du pipeline ETL
• Validation et réconciliation commerciales – Aligner les données avec les règles métiers

Tests de migration :

iCEDQ garantit l’exactitude en validant toutes les données migrées de l’ancien système vers le nouveau.

Suivi des données de production :

iCEDQ est principalement utilisé pour les projets de support à suivre après la migration vers l’environnement PROD. Il surveille en permanence les tâches ETL et notifie les problèmes de données via un déclencheur de courrier.

Pourquoi iCEDQ?

Réduit le calendrier du projet de 33 %, augmente la couverture des tests de 200 % et améliore la productivité de 70 %.

En plus de ses capacités d’automatisation, iCEDQ offre des avantages inégalés, rationalisant les processus de test des données, améliorant la précision et facilitant la gestion efficace de divers ensembles de données. De plus, la plateforme offre aux utilisateurs des informations complètes sur la qualité des données, garantissant ainsi des résultats de projet Data-Centric robustes et fiables.

Types de règles :

Les utilisateurs peuvent créer différents types de règles dans iCEDQ pour automatiser les tests de leurs projets Data-Centric. Chaque règle exécute un type différent de cas de test pour les différents ensembles de données.

En tirant parti d’iCEDQ, les utilisateurs peuvent établir diverses règles, permettant l’automatisation des tests pour leurs projets centrés sur les données. L’adaptation de chaque règle au sein du système pour exécuter des cas de test distincts répond aux exigences spécifiques des différents ensembles de données.

Configuration système requise pour iCEDQ

Les spécifications techniques et la configuration système requise de l’iCEDQ pour déterminer s’il est compatible avec le système d’exploitation et les autres logiciels.

Pour réussir le déploiement d’iCEDQ, il est essentiel de considérer la configuration système requise. Notamment, la plateforme nécessite des configurations et des ressources spécifiques, garantissant des performances optimales. De plus, le respect de ces exigences garantit une intégration transparente, des fonctionnalités robustes et une utilisation efficace d’iCEDQ pour des tests complets de données et une assurance qualité.

Éditions iCEDQ :

Il fournit des éditions Standard et Server.

Par conséquent, iCEDQ est une puissante solution d’atténuation des données et d’automatisation des tests ETL/Data Warehouse conçue pour donner aux utilisateurs un contrôle total sur la façon dont ils vérifient et comparent les ensembles de données. Avec iCEDQ, ils peuvent créer différents types de tests ou de règles pour la validation et la comparaison des ensembles de données.

Ressources liées à l’iCEDQ – https://icedq.com/resources