ETL vs. DB Testing - Μια πιο προσεκτική ματιά στα ETL Testing Need, Planning και ETL Tools

etl vs db testing closer look etl testing need

Το λογισμικό Testing έχει μια ποικιλία τομέων που πρέπει να συγκεντρωθούν. Οι κυριότερες ποικιλίες είναι λειτουργικές και μη λειτουργικές δοκιμές. Ο λειτουργικός έλεγχος είναι ο διαδικαστικός τρόπος για να διασφαλιστεί ότι η λειτουργικότητα που αναπτύχθηκε λειτουργεί όπως αναμένεται. Μη λειτουργικές δοκιμές είναι η προσέγγιση με την οποία μπορούν να διασφαλιστούν οι μη λειτουργικές πτυχές όπως η βελτίωση ή η απόδοση σε αποδεκτό επίπεδο.

Υπάρχει μια άλλη γεύση δοκιμών που ονομάζεται Δοκιμή DB . Τα δεδομένα οργανώνονται στη βάση δεδομένων με τη μορφή πινάκων. Για τις επιχειρήσεις, μπορεί να υπάρχουν ροές όπου τα δεδομένα από τους πολλαπλούς πίνακες μπορούν να συγχωνευθούν ή να υποβληθούν σε επεξεργασία σε έναν μόνο πίνακα και αντίστροφα.

Δοκιμή ETL είναι το ένα άλλο είδος δοκιμών που προτιμάται στην επιχειρηματική περίπτωση όπου ένα είδος ανάγκης αναφοράς ζητείται από τους πελάτες. Η αναφορά επιδιώκεται προκειμένου να αναλυθούν οι απαιτήσεις, οι ανάγκες και η προσφορά, έτσι ώστε οι πελάτες, οι επιχειρήσεις και οι τελικοί χρήστες να εξυπηρετούνται και να ωφελούνται πολύ καλά.

Τι θα μάθετε σε αυτό το σεμινάριο;

Σε αυτό το σεμινάριο, θα μάθετε τι είναι η δοκιμή βάσεων δεδομένων, τι είναι η δοκιμή ETL, η διαφορά μεταξύ της δοκιμής DB και της δοκιμής ETL και περισσότερες λεπτομέρειες σχετικά με την ανάγκη, τη διαδικασία και τον σχεδιασμό δοκιμών ETL με πραγματικά παραδείγματα.

Έχουμε καλύψει επίσης τις δοκιμές ETL με περισσότερες λεπτομέρειες στην παρακάτω σελίδα. Επίσης, ρίξτε μια ματιά.

=> Συμβουλές και τεχνικές δοκιμών ETL / Data Warehouse Testing

Τι θα μάθετε:

• DB Testing έναντι ETL Testing
  • Συγκριτική μελέτη δοκιμών ETL και DB
  • Γιατί πρέπει η επιχείρηση να πάει για ETL;
  • Σχεδιασμός δοκιμών ETL
  • Κρίσιμες ανάγκες ETL
  • Βασικά ζητήματα στη δοκιμή ETL
  • Σημεία που πρέπει να θυμάστε κατά τον σχεδιασμό και την εκτέλεση δοκιμών ETL
  • Εργαλεία ETL και η σημαντική χρήση τους
  • συμπέρασμα
  • Συνιστώμενη ανάγνωση

DB Testing έναντι ETL Testing

Οι περισσότεροι από εμάς είναι λίγο μπερδεμένοι επειδή θεωρούμε ότι τόσο οι δοκιμές βάσης δεδομένων όσο και οι δοκιμές ETL είναι παρόμοιες και ίδιες. Το γεγονός είναι ότι είναι παρόμοια αλλά όχι τα ίδια.

Δοκιμή DB:

Η δοκιμή DB χρησιμοποιείται συνήθως εκτενώς στις επιχειρηματικές ροές όπου υπάρχουν πολλαπλές ροές δεδομένων στην εφαρμογή από πολλαπλές πηγές δεδομένων σε έναν μόνο πίνακα. Η πηγή δεδομένων μπορεί να είναι πίνακας, επίπεδο αρχείο, εφαρμογή ή οτιδήποτε άλλο μπορεί να αποδώσει ορισμένα δεδομένα εξόδου.

Με τη σειρά του, τα λαμβανόμενα δεδομένα εξόδου μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως είσοδος για τη διαδοχική επιχειρηματική ροή. Ως εκ τούτου, όταν εκτελούμε δοκιμή DB, το πιο σημαντικό πράγμα που πρέπει να καταγραφεί είναι ο τρόπος με τον οποίο τα δεδομένα μπορούν να μετατραπούν από την πηγή μαζί με τον τρόπο με τον οποίο αποθηκεύονται στη θέση προορισμού.

Ο συγχρονισμός είναι ένα σημαντικό και βασικό πράγμα που πρέπει να ληφθεί υπόψη κατά την εκτέλεση της δοκιμής DB. Λόγω της τοποθέτησης της εφαρμογής στην αρχιτεκτονική ροή, ενδέχεται να υπάρχουν λίγα προβλήματα με το συγχρονισμό δεδομένων ή DB. Ως εκ τούτου, κατά τη διεξαγωγή των δοκιμών, αυτό πρέπει να ληφθεί μέριμνα καθώς αυτό μπορεί να ξεπεράσει τις δυνατότητες μη έγκυρα ελαττώματα ή σφάλματα.

Παράδειγμα # 1:

Το έργο «Α» έχει ενσωματωμένη αρχιτεκτονική όπου η συγκεκριμένη εφαρμογή χρησιμοποιεί δεδομένα από διάφορες άλλες ετερογενείς πηγές δεδομένων. Ως εκ τούτου, η ακεραιότητα αυτών των δεδομένων με την τοποθεσία προορισμού πρέπει να γίνει μαζί με τις επικυρώσεις για τα ακόλουθα:

• Κύρια επικύρωση ξένου κλειδιού
• Η στήλη εκτιμά την ακεραιότητα
• Μηδενικές τιμές για οποιεσδήποτε στήλες

Τι είναι το ETL Testing;

Το ETL Testing είναι ένας ειδικός τύπος δοκιμών που ο πελάτης θέλει να κάνει για την πρόβλεψη και ανάλυση της επιχείρησής του. Χρησιμοποιείται κυρίως για σκοπούς αναφοράς. Για παράδειγμα, εάν οι πελάτες πρέπει να έχουν αναφέρει τους πελάτες που χρησιμοποιούν ή πηγαίνουν για το προϊόν τους με βάση την ημέρα που αγοράζουν, πρέπει να κάνουν χρήση των αναφορών ETL.

Θέση ανάλυση και αναφορά , αυτά τα δεδομένα είναι αποθηκευμένα δεδομένα σε μια αποθήκη δεδομένων όπου πρέπει να μεταφερθούν τα παλιά ιστορικά επιχειρηματικά δεδομένα.

πώς να δηλώσετε μια σειρά αντικειμένων στην Java

Πρόκειται για δοκιμή πολλαπλών επιπέδων καθώς τα δεδομένα από την πηγή μετατρέπονται σε πολλαπλά περιβάλλοντα πριν φτάσουν στην τελική προορισμένη τοποθεσία.

Παράδειγμα # 2:

Θα θεωρήσουμε μια ομάδα 'Α' που δραστηριοποιείται σε λιανικούς πελάτες μέσω μιας αγοράς αγορών όπου ο πελάτης μπορεί να αγοράσει οποιαδήποτε οικιακά είδη απαιτούνται για την καθημερινή τους επιβίωση. Εδώ σε όλους τους πελάτες που επισκέπτονται παρέχεται ένα μοναδικό αναγνωριστικό μέλους με το οποίο μπορούν να κερδίσουν πόντους κάθε φορά που έρχονται για να αγοράσουν πράγματα από την αγορά αγορών.

Σύμφωνα με τους κανονισμούς που παρέχονται από την ομάδα, οι πόντοι που κερδίζονται λήγουν κάθε χρόνο. Και ανάλογα με τη χρήση τους, η ιδιότητα μέλους μπορεί να αναβαθμιστεί σε μέλος υψηλότερου βαθμού ή να υποβαθμιστεί σε μέλος χαμηλότερου βαθμού συγκριτικά με τον τρέχοντα βαθμό.

Μετά από 5 χρόνια δημιουργίας αγοράς αγορών, η διοίκηση ψάχνει να αυξήσει την επιχείρησή τους μαζί με τα έσοδα.

Ως εκ τούτου, απαιτούσαν λίγες επιχειρηματικές αναφορές, ώστε να μπορούν να προωθήσουν τους πελάτες τους.

Στη δοκιμή βάσεων δεδομένων εκτελούμε τα εξής:

# 1) Επικυρώσεις στους πίνακες προορισμού που δημιουργούνται με στήλες με λογικούς υπολογισμούς όπως περιγράφεται στο λογικό φύλλο χαρτογράφησης και στο έγγραφο δρομολόγησης δεδομένων.

#δύο) Χειρισμοί όπως Εισαγωγή, Ενημέρωση και Διαγραφή των δεδομένων πελατών μπορούν να πραγματοποιηθούν σε οποιαδήποτε εφαρμογή POS τελικού χρήστη σε ένα ολοκληρωμένο σύστημα μαζί με τη βάση δεδομένων back-end, έτσι ώστε οι ίδιες αλλαγές να αντικατοπτρίζονται στο τελικό σύστημα.

# 3) Η δοκιμή DB πρέπει να διασφαλίσει ότι δεν υπάρχουν δεδομένα πελατών που έχουν παρερμηνευθεί ή ακόμη και περικοπεί. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε σοβαρά ζητήματα, όπως εσφαλμένη χαρτογράφηση δεδομένων πελατών με την αφοσίωσή τους

Στο ETL Testing ελέγχουμε τα εξής:

# 1) Υποθέτοντας ότι υπάρχουν 100 πελάτες στην πηγή, θα ελέγξετε εάν όλοι αυτοί οι πελάτες μαζί με τα δεδομένα τους από τις 100 σειρές έχουν μετακινηθεί από το σύστημα προέλευσης στον στόχο. Αυτό είναι γνωστό ως επαλήθευση του Έλεγχος πληρότητας δεδομένων.

#δύο) Έλεγχος εάν τα δεδομένα πελατών έχουν υποστεί σωστή επεξεργασία και επίδειξη στις 100 σειρές. Αυτό ονομάζεται απλώς επαλήθευση του Έλεγχος ακρίβειας δεδομένων .

# 3) Αναφορές για τους πελάτες που έχουν κερδίσει πόντους πάνω από τις τιμές x σε μια συγκεκριμένη περίοδο.

Συγκριτική μελέτη δοκιμών ETL και DB

Οι δοκιμές ETL και DB έχουν λίγες από τις πτυχές που διαφέρουν μέσα τους, οι οποίες είναι πιο απαραίτητες για να γίνουν κατανοητές πριν από την εκτέλεση τους. Αυτό μας βοηθά να κατανοήσουμε τις αξίες και τη σημασία των δοκιμών και τον τρόπο με τον οποίο βοηθά την επιχείρηση.

Ακολουθεί μια μορφή πίνακα που περιγράφει τη βασική συμπεριφορά και των δύο μορφών δοκιμής.

Γιατί πρέπει η επιχείρηση να πάει για ETL;

Διατίθενται πολλές επιχειρηματικές ανάγκες για να εξετάσουν τη δοκιμή ETL. Κάθε επιχείρηση πρέπει να έχει τη μοναδική αποστολή και τη γραμμή της επιχείρησής της. Όλες οι επιχειρήσεις έχουν τον κύκλο ζωής των προϊόντων που λαμβάνει τη γενική μορφή:

Είναι πολύ σαφές ότι κάθε νέο προϊόν εισέρχεται στην αγορά με τεράστια αύξηση στις πωλήσεις και μέχρι ένα στάδιο που ονομάζεται ωριμότητα και στη συνέχεια μειώνεται στις πωλήσεις. Αυτή η σταδιακή αλλαγή μαρτυρεί μια σαφή πτώση της ανάπτυξης των επιχειρήσεων. Ως εκ τούτου, είναι πιο σημαντικό να αναλύσουμε τις ανάγκες των πελατών για την ανάπτυξη της επιχείρησης και άλλους παράγοντες που απαιτούνται για να καταστεί ο οργανισμός πιο κερδοφόρος.

Στην πραγματικότητα, οι πελάτες θέλουν να αναλύσουν τα ιστορικά δεδομένα και να παρουσιάσουν μερικές αναφορές στρατηγικά.

Σχεδιασμός δοκιμών ETL

Ένα από τα κύρια βήματα στη δοκιμή ETL είναι ο προγραμματισμός του τεστ που πρόκειται να εκτελεστεί. Θα είναι παρόμοιο με το Σχέδιο δοκιμής για τη δοκιμή συστήματος που εκτελείται συνήθως εκτός από λίγα χαρακτηριστικά όπως απαιτήσεις και περιπτώσεις δοκιμής.

Εδώ οι απαιτήσεις δεν είναι παρά ένα φύλλο χαρτογράφησης που θα έχει είδος χαρτογράφησης μεταξύ δεδομένων σε διαφορετικές βάσεις δεδομένων. Καθώς γνωρίζουμε ότι η δοκιμή ETL πραγματοποιείται σε πολλαπλά επίπεδα, απαιτούνται διάφορες αντιστοιχίσεις για την επικύρωσή του.

Τις περισσότερες φορές τα δεδομένα συλλαμβάνονται από τις βάσεις δεδομένων προέλευσης δεν είναι άμεσα. Όλα τα δεδομένα προέλευσης θα έχουν την προβολή των πινάκων από όπου μπορούν να χρησιμοποιηθούν τα δεδομένα.

Παράδειγμα: Ακολουθεί ένα παράδειγμα για το πώς μπορούν να παρασχεθούν οι αντιστοιχίσεις. Οι δύο στήλες VIEW_NAME και TABLE_NAME μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αναπαράσταση των προβολών για την ανάγνωση δεδομένων από την πηγή και τον πίνακα στο περιβάλλον ETL αντίστοιχα.

πώς να παίξετε αρχεία .swf

Συνιστάται να διατηρήσετε τη σύμβαση ονομασίας που μπορεί να μας βοηθήσει ενώ σχεδιάζουμε για αυτοματοποίηση. Η γενική σημειογραφία που μπορεί να χρησιμοποιηθεί είναι το πρόθεμα του ονόματος του περιβάλλοντος.

Το πιο σημαντικό πράγμα στο ETL είναι ο προσδιορισμός των βασικών δεδομένων και των πινάκων από την πηγή. Το επόμενο βασικό βήμα είναι η χαρτογράφηση πινάκων από την πηγή στο περιβάλλον ETL.

Ακολουθεί ένα παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο η αντιστοίχιση μεταξύ των πινάκων από τα διάφορα περιβάλλοντα μπορεί να σχετίζεται με τον σκοπό του ETL.

Η παραπάνω χαρτογράφηση προϋποθέτει τα δεδομένα από τον πίνακα προέλευσης έως τον πίνακα στάσης. Και από τότε στα τραπέζια στο EDW και μετά στο ΟΛΑΠ που είναι το τελικό περιβάλλον αναφοράς. Ως εκ τούτου, ανά πάσα στιγμή, ο συγχρονισμός δεδομένων είναι πολύ σημαντικός για το ETL.

Κρίσιμες ανάγκες ETL

Όπως καταλαβαίνουμε το ETL είναι η ανάγκη πρόβλεψης, αναφοράς και ανάλυσης της επιχείρησης, προκειμένου να καλυφθούν οι ανάγκες των πελατών με πιο διαδοχικό τρόπο. Αυτό θα επιτρέψει στην επιχείρηση να έχει υψηλότερες απαιτήσεις από ό, τι στο παρελθόν.

Εδώ είναι μερικές από τις κρίσιμες ανάγκες χωρίς τις οποίες δεν είναι δυνατή η επίτευξη δοκιμών ETL:

1. Ταυτοποίηση δεδομένων και πινάκων : Αυτό είναι σημαντικό καθώς μπορεί να υπάρχουν πολλά άλλα άσχετα και περιττά δεδομένα που μπορεί να είναι λιγότερο σημαντικά κατά την πρόβλεψη και την ανάλυση των αναγκών των πελατών. Ως εκ τούτου, πρέπει να επιλεγούν τα σχετικά δεδομένα και οι πίνακες πριν από την εκκίνηση του ETL.
2. Φύλλο χαρτογράφησης : Αυτή είναι μια από τις κρίσιμες ανάγκες κατά την εκτέλεση εργασιών ETL. Η χαρτογράφηση του σωστού πίνακα από την πηγή στον προορισμό είναι υποχρεωτική και τυχόν προβλήματα ή εσφαλμένα δεδομένα σε αυτό το φύλλο ενδέχεται να επηρεάσουν ολόκληρο το παραδοτέο ETL.
3. Σχεδιασμός και δεδομένα πινάκων, τύπος στήλης : Αυτό είναι το επόμενο σημαντικό βήμα κατά την εξέταση της χαρτογράφησης των πινάκων προέλευσης στους πίνακες προορισμού. Ο τύπος στήλης πρέπει να ταιριάζει με τους πίνακες και στα δύο μέρη κ.λπ.
4. Πρόσβαση στη βάση δεδομένων : Το κύριο πράγμα είναι η πρόσβαση στη βάση δεδομένων όπου συνεχίζεται το ETL. Τυχόν περιορισμοί στην πρόσβαση θα έχουν ισοδύναμο αντίκτυπο.

Αναφορές και δοκιμές ETL

Η αναφορά στο ETL είναι πιο σημαντική καθώς εξηγεί και κατευθύνει τους πελάτες που χρειάζεται ο πελάτης. Με αυτό, μπορούν να προβλέψουν και να αναλύσουν τις ακριβείς ανάγκες των πελατών

Παράδειγμα # 3:

Μια εταιρεία που κατασκευάζει μεταξωτό ύφασμα ήθελε να αναλύσει τις ετήσιες πωλήσεις τους. Κατά την ανασκόπηση των ετήσιων πωλήσεών τους, διαπίστωσαν κατά τη διάρκεια του Αυγούστου και του Σεπτεμβρίου σημειώθηκε τεράστια πτώση στις πωλήσεις με τη χρήση της αναφοράς που δημιούργησαν.

Ως εκ τούτου, αποφάσισαν να παρουσιάσουν την προωθητική προσφορά όπως η ανταλλαγή, οι εκπτώσεις κ.λπ., που αύξησαν τις πωλήσεις τους.

Βασικά ζητήματα στη δοκιμή ETL

Μπορεί να υπάρχουν πολλά ζητήματα κατά την εκτέλεση δοκιμών ETL όπως τα ακόλουθα:

• Η πρόσβαση στους πίνακες προέλευσης ή στις προβολές δεν θα είναι έγκυρη.
• Το όνομα της στήλης και ο τύπος δεδομένων από την πηγή στο επόμενο επίπεδο ενδέχεται να μην ταιριάζουν.
• Ένας αριθμός εγγραφών από τον πίνακα προέλευσης έως τον καταγεγραμμένο πίνακα ενδέχεται να μην ταιριάζει.

Και μπορεί να υπάρχουν πολλά περισσότερα.

Ακολουθεί ένα δείγμα φύλλου αντιστοίχισης όπου υπάρχουν στήλες όπως VIEW_NAME, COLUMN_NAME, DATA_TYPE, TABLE_NAME, COLUMN_NAME, DATA_TYPE και TRANSFORMATION LOGIC.

Οι πρώτες 3 στήλες αντιπροσωπεύουν τις λεπτομέρειες της βάσης δεδομένων προέλευσης και οι επόμενες 3 είναι οι λεπτομέρειες για την αμέσως προηγούμενη βάση δεδομένων. Η τελευταία στήλη είναι πολύ σημαντική. Η λογική μετασχηματισμού είναι ο τρόπος ανάγνωσης και αποθήκευσης των δεδομένων από την πηγή στην προορισμένη βάση δεδομένων. Αυτό εξαρτάται από τις ανάγκες της επιχείρησης και του ETL.

Σημεία που πρέπει να θυμάστε κατά τον σχεδιασμό και την εκτέλεση δοκιμών ETL

Το πιο σημαντικό πράγμα στη δοκιμή ETL είναι η φόρτωση δεδομένων με βάση τα κριτήρια εξαγωγής από την πηγή DB. Όταν αυτό το κριτήριο δεν είναι έγκυρο ή παρωχημένο, τότε δεν θα υπάρχουν δεδομένα στον πίνακα για την εκτέλεση δοκιμών ETL που πραγματικά προκαλεί περισσότερα προβλήματα.

Ακολουθούν μερικά από τα σημεία που πρέπει να προσέξετε κατά τον προγραμματισμό και την εκτέλεση δοκιμών ETL:

# 1) Τα δεδομένα εξάγονται από τις ετερογενείς πηγές δεδομένων
#δύο) Χειρισμός διεργασιών ETL στο ολοκληρωμένο περιβάλλον που έχουν διαφορετικά:

• DBMS
• ΕΣΥ
• Σκεύη, εξαρτήματα
• Πρωτόκολλα επικοινωνίας

# 3) Αναγκαιότητα να υπάρχει ένα λογικό φύλλο χαρτογράφησης δεδομένων πριν από τη μετατροπή των φυσικών δεδομένων
# 4) Κατανόηση και εξέταση των πηγών δεδομένων
# 5) Αρχικό φορτίο και το στοιχειώδες φορτίο
# 6) Στήλες ελέγχου
# 7) Φόρτωση των γεγονότων και των διαστάσεων

Εργαλεία ETL και η σημαντική χρήση τους

Τα εργαλεία ETL χρησιμοποιούνται βασικά για την κατασκευή και τη μετατροπή του λογική μετασχηματισμού λαμβάνοντας δεδομένα από την πηγή σε άλλη εφαρμόζοντας τη λογική του μετασχηματισμού. Μπορείτε επίσης να χαρτογραφήσετε τα σχήματα από την πηγή στον προορισμό που εμφανίζονται με μοναδικούς τρόπους, να μεταμορφώσετε και να καθαρίσετε δεδομένα προτού μετακινηθούν στον προορισμό, μαζί με τη φόρτωση στον προορισμό με αποτελεσματικό τρόπο.

Αυτό μπορεί να μειώσει σημαντικά τις χειροκίνητες προσπάθειες καθώς μπορεί να γίνει η χαρτογράφηση που χρησιμοποιείται για σχεδόν όλη την επικύρωση και την επαλήθευση του ETL.

Εργαλεία ETL :

1. Πληροφορική - PowerCenter - είναι ένα από τα δημοφιλή εργαλεία ETL που παρουσιάζεται από την Informatica Corporation. Αυτό έχει μια πολύ καλή βάση πελατών που καλύπτει μεγάλες περιοχές. Τα κύρια συστατικά του εργαλείου είναι τα εργαλεία του για πελάτες και τα εργαλεία αποθήκευσης και οι διακομιστές. Για να μάθετε περισσότερα για το εργαλείο κάντε κλικ εδώ
2. IBM - Διακομιστής πληροφοριών Infosphere - Η IBM, η οποία είναι ο ηγέτης της αγοράς στον τομέα της τεχνολογίας των υπολογιστών, ανέπτυξε τον διακομιστή πληροφοριών Infosphere που χρησιμοποιείται για την ενοποίηση και διαχείριση πληροφοριών το έτος 2008. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το εργαλείο, κάντε κλικ εδώ
3. Oracle - Ολοκληρωτής δεδομένων - Η Oracle Corporation έχει αναπτύξει το εργαλείο ETL της στο όνομα Oracle - Data Integrator. Η αυξανόμενη υποστήριξη πελατών τους έχει κάνει να ενημερώσουν τα εργαλεία ETL τους σε διάφορες εκδόσεις. Για να μάθετε περισσότερα για το εργαλείο κάντε κλικ εδώ

Περισσότερα παραδείγματα χρήσης της δοκιμής ETL:

Λαμβάνοντας υπόψη ορισμένες αεροπορικές εταιρείες που θέλουν να αναπτύξουν προσφορές και προσφορές για να προσελκύσουν τους πελάτες στρατηγικά. Πρώτον, θα προσπαθήσουν να κατανοήσουν τις απαιτήσεις και τις ανάγκες των προδιαγραφών του πελάτη. Για να επιτευχθεί αυτό, θα απαιτήσουν τα ιστορικά δεδομένα κατά προτίμηση τα δεδομένα των προηγούμενων 2 ετών. Χρησιμοποιώντας τα δεδομένα, θα αναλύσουν και θα προετοιμάσουν ορισμένες αναφορές που θα βοηθήσουν στην κατανόηση των αναγκών των πελατών.

Οι αναφορές μπορεί να είναι του ακόλουθου είδους:

1. Πελάτες από την περιοχή Α που ταξιδεύουν στην περιοχή Β σε συγκεκριμένες ημερομηνίες
2. Οι πελάτες με συγκεκριμένο κριτήριο ηλικίας ταξιδεύουν στην πόλη XX

Και μπορεί να υπάρχουν πολλές άλλες αναφορές.

Η ανάλυση αυτών των αναφορών θα βοηθήσει τους πελάτες να εντοπίσουν το είδος των προσφορών και των προσφορών που θα ωφελήσουν τους πελάτες και ταυτόχρονα μπορούν να ωφελήσουν τις επιχειρήσεις όπου αυτό μπορεί να γίνει μια κατάσταση Win-Win. Αυτό μπορεί εύκολα να επιτευχθεί με δοκιμές και εκθέσεις ETL.

Παράλληλα, το τμήμα πληροφορικής αντιμετωπίζει ένα σοβαρό ζήτημα DB που έχει παρατηρηθεί ότι έχει σταματήσει πολλές υπηρεσίες, με τη σειρά του, έχει τη δυνατότητα να προκαλέσει επιπτώσεις στην επιχείρηση. Κατά την έρευνα, εντοπίστηκε ότι ορισμένα μη έγκυρα δεδομένα έχουν καταστρέψει μερικές βάσεις δεδομένων που έπρεπε να διορθωθούν χειροκίνητα.

Στην προηγούμενη περίπτωση, απαιτούνται αναφορές και δοκιμές ETL.

Ενώ η τελευταία περίπτωση είναι όπου η δοκιμή DB πρέπει να γίνει σωστά για την αντιμετώπιση προβλημάτων με μη έγκυρα δεδομένα.

συμπέρασμα

Ελπίζω ότι το παραπάνω σεμινάριο παρέχει μια απλή και σαφή επισκόπηση του τι είναι η δοκιμή ETL και γιατί πρέπει να γίνει μαζί με τις επιπτώσεις ή τα οφέλη που αποφέρουν οι επιχειρήσεις. Αυτό δεν σταματά εδώ, αλλά μπορεί να επεκταθεί και να προβλέψει την ανάπτυξη των επιχειρήσεων.

Σχετικά με τον Συγγραφέα: Αυτό το σεμινάριο είναι γραμμένο από τον Ναγκαράιτζ. Είναι επικεφαλής δοκιμής με πάνω από 6 χρόνια εμπειρίας δοκιμών λογισμικού σε διάφορους λειτουργικούς τομείς, όπως η τραπεζική, οι αεροπορικές εταιρείες και οι τηλεπικοινωνίες, τόσο από πλευράς χειροκίνητου όσο και αυτοματισμού.

Ενημερώστε μας για τις σκέψεις / ερωτήσεις σας στα παρακάτω σχόλια.

κορυφαίος ιδιωτικός διακομιστής warcraft

Συνιστώμενη ανάγνωση

• Ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης δοκιμών ETL
• Εγχειρίδιο δοκιμών αποθήκης δεδομένων δοκιμών ETL (ένας πλήρης οδηγός)
• Κορυφαία 10 εργαλεία δοκιμών ETL το 2021
• Τρόπος εκτέλεσης δοκιμών ETL χρησιμοποιώντας το εργαλείο Informatica PowerCenter
• 31 Κορυφαίες ερωτήσεις και απαντήσεις για συνέντευξη δοκιμής βάσης δεδομένων
• 40+ καλύτερα εργαλεία δοκιμής βάσης δεδομένων - Δημοφιλείς λύσεις δοκιμής δεδομένων
• Πλήρης οδηγός δοκιμών βάσης δεδομένων (Γιατί, τι και πώς να δοκιμάσετε δεδομένα)
• Δοκιμή Selenium Database (Χρήση WebDriver και JDBC API)