Test ETL - Meilleures pratiques

Pour tester un système d'entrepôt de données ou une application BI, il faut avoir une approche centrée sur les données. Les meilleures pratiques de test ETL aident à minimiser le coût et le temps de réalisation des tests. Il améliore la qualité des données à charger sur le système cible qui génère des tableaux de bord et des rapports de haute qualité pour les utilisateurs finaux.

Nous avons répertorié ici quelques bonnes pratiques à suivre pour les tests ETL -

Analyser les données

Il est extrêmement important d'analyser les données pour comprendre les exigences afin de mettre en place un modèle de données correct. Passer du temps à comprendre les exigences et disposer d'un modèle de données correct pour le système cible peut réduire les défis ETL. Il est également important d'étudier les systèmes sources, la qualité des données et de créer des règles de validation de données correctes pour les modules ETL. Une stratégie ETL doit être formulée sur la base de la structure de données des systèmes source et cible.

Corriger les mauvaises données dans le système source

Les utilisateurs finaux sont normalement conscients des problèmes de données, mais ils ne savent pas comment les résoudre. Il est important de trouver ces erreurs et de les corriger avant qu'elles n'atteignent le système ETL. Une façon courante de résoudre ce problème est au moment de l'exécution ETL, mais la meilleure pratique consiste à trouver les erreurs dans le système source et à prendre des mesures pour les corriger au niveau du système source.

Trouver un outil ETL compatible

L'une des meilleures pratiques ETL courantes consiste à sélectionner un outil qui est le plus compatible avec les systèmes source et cible. La capacité de l'outil ETL à générer des scripts SQL pour les systèmes source et cible peut réduire le temps de traitement et les ressources. Il permet de traiter la transformation n'importe où dans l'environnement qui est le plus approprié.

Surveiller les travaux ETL

Une autre bonne pratique lors de la mise en œuvre ETL est la planification, l'audit et la surveillance des travaux ETL pour garantir que les charges sont effectuées conformément aux attentes.

Intégrer des données incrémentielles

Parfois, les tables de l'entrepôt de données sont plus volumineuses et il n'est pas possible de les actualiser à chaque cycle ETL. Les charges incrémentielles garantissent que seuls les enregistrements modifiés depuis la dernière mise à jour sont introduits dans le processus ETL et cela a un impact énorme sur l'évolutivité et le temps nécessaire pour actualiser le système.

Normalement, les systèmes source n'ont pas d'horodatage ou de clé primaire pour identifier facilement les modifications. De tels problèmes peuvent être très coûteux s'ils sont identifiés aux étapes ultérieures du projet. L'une des meilleures pratiques ETL consiste à couvrir ces aspects dans l'étude initiale du système source. Ces connaissances aident l'équipe ETL à identifier les problèmes de capture de données modifiés et à déterminer la stratégie la plus appropriée.

Évolutivité

Il est recommandé de s'assurer que la solution ETL proposée est évolutive. Au moment de la mise en œuvre, il faut s'assurer que la solution ETL est évolutive avec les besoins de l'entreprise et sa croissance potentielle à l'avenir.