Βέλτιστες πρακτικές στον αυτοματισμό δοκιμής σωλήνων δεδομένων

Οι διαδικασίες ολοκλήρωσης δεδομένων επωφελούνται από αυτοματοποιημένες δοκιμές όπως και κάθε άλλο λογισμικό. Ωστόσο, η εύρεση ενός έργου διοχέτευσης δεδομένων με ένα κατάλληλο σύνολο αυτοματοποιημένων δοκιμών είναι σπάνιο. Ακόμη και όταν ένα έργο έχει πολλές δοκιμές, συχνά δεν είναι δομημένες, δεν κοινοποιούν τον σκοπό τους και είναι δύσκολο να εκτελεστούν.

Χαρακτηριστικό του αγωγός δεδομένων ανάπτυξη είναι η συχνή απελευθέρωση δεδομένων υψηλής ποιότητας για την απόκτηση σχολίων και αποδοχής από τους χρήστες. Στο τέλος κάθε επανάληψης γραμμής δεδομένων, αναμένεται ότι τα δεδομένα είναι υψηλής ποιότητας για την επόμενη φάση. 

Η αυτοματοποιημένη δοκιμή είναι απαραίτητη για τη δοκιμή ενοποίησης των αγωγών δεδομένων. Η χειροκίνητη δοκιμή δεν είναι πρακτική σε εξαιρετικά επαναληπτικά και προσαρμοστικά περιβάλλοντα ανάπτυξης.

Πρωτεύοντα ζητήματα με τη μη αυτόματη δοκιμή δεδομένων

Πρώτον, διαρκεί πολύ και είναι ένας κρίσιμος αναστολέας στη συχνή παράδοση αγωγών. Οι ομάδες που βασίζονται κυρίως σε χειροκίνητες δοκιμές καταλήγουν να αναβάλλουν τις δοκιμές σε ειδικές περιόδους δοκιμών, επιτρέποντας τη συσσώρευση σφαλμάτων. 

Δεύτερον, η χειροκίνητη δοκιμή αγωγών δεδομένων είναι ανεπαρκώς αναπαραγώγιμη για τη δοκιμή παλινδρόμησης. 

Η αυτοματοποίηση των δοκιμών σωληνώσεων δεδομένων απαιτεί αρχικό σχεδιασμό και συνεχή επιμέλεια, αλλά μόλις οι τεχνικές ομάδες υιοθετήσουν την αυτοματοποίηση, η επιτυχία του έργου είναι πιο σίγουρη.

Παραλλαγές αγωγών δεδομένων

• Εξαγωγή, μετασχηματισμός και φόρτωση (ETL)
• Εξαγωγή, φόρτωση και μετατροπή (ELT)
• Λίμνη δεδομένων, αγωγοί αποθήκης δεδομένων
• Σωληνώσεις σε πραγματικό χρόνο
• Σωληνώσεις μηχανικής εκμάθησης

Στοιχεία γραμμής δεδομένων για εξέταση αυτοματισμού δοκιμής

Οι αγωγοί δεδομένων αποτελούνται από πολλά στοιχεία, καθένα από τα οποία είναι υπεύθυνο για μια συγκεκριμένη εργασία. Τα στοιχεία ενός αγωγού δεδομένων περιλαμβάνουν:

• Πηγές δεδομένων: Η προέλευση των δεδομένων
• Απορρόφηση δεδομένων: Η διαδικασία συλλογής δεδομένων από την πηγή δεδομένων
• Μετασχηματισμός δεδομένων: Η διαδικασία μετατροπής των συλλεγόμενων δεδομένων σε μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για περαιτέρω ανάλυση
• Επαληθεύσεις/Επικυρώσεις δεδομένων: Η διαδικασία για να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα είναι ακριβή και συνεπή
• Αποθήκευση δεδομένων: Η διαδικασία αποθήκευσης των μετασχηματισμένων και επικυρωμένων δεδομένων σε μια αποθήκη δεδομένων ή μια λίμνη δεδομένων
• Ανάλυση δεδομένων: Η διαδικασία ανάλυσης των αποθηκευμένων δεδομένων για τον εντοπισμό προτύπων, τάσεων και γνώσεων

Βέλτιστες πρακτικές για την αυτοματοποίηση των δοκιμών σωληνώσεων δεδομένων

Το τι και πότε να αυτοματοποιηθεί (ή ακόμα και αν χρειάζεστε αυτοματισμό) είναι κρίσιμες αποφάσεις για την ομάδα δοκιμής (ή ανάπτυξης). Η επιλογή των κατάλληλων χαρακτηριστικών προϊόντων για αυτοματισμό καθορίζει σε μεγάλο βαθμό την επιτυχία του αυτοματισμού. 

Κατά την αυτοματοποίηση των δοκιμών για μια διοχέτευση δεδομένων, οι βέλτιστες πρακτικές περιλαμβάνουν:

• Καθορίστε σαφείς και συγκεκριμένους στόχους δοκιμής: Πριν ξεκινήσετε τις δοκιμές, είναι σημαντικό να ορίσετε τι θέλετε να επιτύχετε μέσω των δοκιμών. Κάτι τέτοιο θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε αποτελεσματικά, αποδοτικά τεστ που παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες.
• Δοκιμάστε όλες τις ροές εργασίας του αγωγού δεδομένων: Ένας αγωγός δεδομένων συνήθως αποτελείται από πολλά στοιχεία: απορρόφηση δεδομένων, επεξεργασία, μετασχηματισμό και αποθήκευση. Είναι σημαντικό να δοκιμάσετε κάθε στοιχείο για να διασφαλίσετε τη σωστή και ομαλή ροή δεδομένων μέσω του αγωγού.
• Χρησιμοποιήστε αξιόπιστα δεδομένα δοκιμών: Κατά τη δοκιμή μιας διοχέτευσης δεδομένων, είναι σημαντικό να χρησιμοποιείτε ρεαλιστικά δεδομένα που μιμούνται σενάρια πραγματικού κόσμου. Αυτό θα βοηθήσει στον εντοπισμό τυχόν ζητημάτων που ενδέχεται να προκύψουν κατά το χειρισμό διαφορετικών τύπων δεδομένων.
• Αυτοματοποιήστε με αποτελεσματικά εργαλεία: Αυτό μπορεί να επιτευχθεί χρησιμοποιώντας πλαίσια και εργαλεία δοκιμών.
• Παρακολουθήστε τον αγωγό σε τακτική βάση: Ακόμη και μετά την ολοκλήρωση της δοκιμής, είναι απαραίτητο να παρακολουθείτε τακτικά τον αγωγό για να διασφαλίζετε ότι λειτουργεί όπως προβλέπεται. Αυτό θα βοηθήσει στον εντοπισμό ζητημάτων πριν γίνουν κρίσιμα προβλήματα.
• Συμμετοχή των ενδιαφερομένων: Συμμετέχετε ενδιαφερόμενους φορείς, όπως αναλυτές δεδομένων, μηχανικούς δεδομένων και επιχειρηματικούς χρήστες στη διαδικασία δοκιμών. Αυτό θα βοηθήσει να διασφαλιστεί ότι οι δοκιμές είναι σχετικές και πολύτιμες για όλα τα ενδιαφερόμενα μέρη.
• Διατήρηση τεκμηρίωσης: Η διατήρηση εγγράφων που περιγράφουν τις δοκιμές, τις περιπτώσεις δοκιμών και τα αποτελέσματα των δοκιμών είναι σημαντική. Αυτό θα βοηθήσει να διασφαλιστεί ότι οι δοκιμές μπορούν να επαναληφθούν και να διατηρηθούν με την πάροδο του χρόνου.

Πρόσεχε; θα πρέπει να αποφεύγεται η αυτοματοποίηση των μεταβαλλόμενων ασταθών χαρακτηριστικών. Σήμερα, κανένα γνωστό επιχειρηματικό εργαλείο ή σύνολο μεθόδων/διαδικασιών δεν μπορεί να θεωρηθεί ως πλήρης δοκιμή από άκρο σε άκρο του αγωγού δεδομένων. 

Εξετάστε τους στόχους αυτοματισμού δοκιμής σας

Ο αυτοματισμός δοκιμής αγωγών δεδομένων περιγράφεται ως χρήση εργαλείων για τον έλεγχο 1) εκτέλεσης δοκιμής, 2) συγκρίσεις των πραγματικών αποτελεσμάτων με τα προβλεπόμενα αποτελέσματα και 3) τη ρύθμιση των προϋποθέσεων δοκιμής και άλλων λειτουργιών ελέγχου και αναφοράς δοκιμών. 

Γενικά, ο αυτοματισμός δοκιμής περιλαμβάνει την αυτοματοποίηση μιας υπάρχουσας μη αυτόματης διαδικασίας που χρησιμοποιεί μια επίσημη διαδικασία δοκιμής.

Αν και οι χειροκίνητες δοκιμές διοχέτευσης δεδομένων μπορούν να αποκαλύψουν πολλά ελαττώματα δεδομένων, είναι επίπονες και χρονοβόρες. Επιπλέον, η χειροκίνητη δοκιμή μπορεί να είναι αναποτελεσματική για τον εντοπισμό ορισμένων ελαττωμάτων. 

Η αυτοματοποίηση αγωγών δεδομένων περιλαμβάνει την ανάπτυξη δοκιμαστικών προγραμμάτων που διαφορετικά θα έπρεπε να εκτελούνται χειροκίνητα. Μόλις οι δοκιμές αυτοματοποιηθούν, μπορούν να επαναληφθούν γρήγορα. Αυτή είναι συχνά η πιο οικονομική μέθοδος για μια σωλήνωση δεδομένων που μπορεί να έχει μεγάλη διάρκεια ζωής. Ακόμη και μικρές επιδιορθώσεις ή βελτιώσεις κατά τη διάρκεια ζωής του αγωγού μπορούν να προκαλέσουν διακοπή λειτουργίας λειτουργιών νωρίτερα.

Η ενσωμάτωση αυτοματοποιημένων δοκιμών στην ανάπτυξη αγωγών δεδομένων παρουσιάζει ένα μοναδικό σύνολο προκλήσεων. Τα τρέχοντα αυτοματοποιημένα εργαλεία δοκιμών ανάπτυξης λογισμικού δεν προσαρμόζονται εύκολα σε έργα βάσεων δεδομένων και αγωγών δεδομένων. 

Η μεγάλη ποικιλία αρχιτεκτονικών αγωγών δεδομένων περιπλέκει περαιτέρω αυτές τις προκλήσεις επειδή περιλαμβάνουν πολλαπλές βάσεις δεδομένων που απαιτούν ειδική κωδικοποίηση για εξαγωγή δεδομένων, μετασχηματισμούς, φόρτωση, καθαρισμός δεδομένων, συναθροίσεις δεδομένων και εμπλουτισμός δεδομένων.

Τα εργαλεία αυτοματισμού δοκιμής μπορεί να είναι ακριβά και συνήθως χρησιμοποιούνται μαζί με τη χειροκίνητη δοκιμή. Ωστόσο, μπορεί να γίνουν οικονομικά αποδοτικά μακροπρόθεσμα, ειδικά όταν χρησιμοποιούνται επανειλημμένα σε δοκιμές παλινδρόμησης.

Συχνοί Υποψήφιοι Αυτοματισμού Δοκιμών   

• Δοκιμή αναφοράς BI 
• Επιχειρήσεις, κυβερνητική συμμόρφωση
• Επεξεργασία συγκέντρωσης δεδομένων
• Εκκαθάριση και αρχειοθέτηση δεδομένων
• Δοκιμές ποιότητας δεδομένων
• Συμφωνία δεδομένων (π.χ. πηγή προς στόχο)
• Μετασχηματισμοί δεδομένων
• Φορτώσεις δεδομένων πίνακα διαστάσεων
• Δοκιμές από άκρο σε άκρο
• ΕΤΛ, ΕΛΤ δοκιμές επικύρωσης και επαλήθευσης
• Φορτώσεις δεδομένων πίνακα πληροφοριών 
• Επαλήθευση φόρτωσης αρχείου/δεδομένων
• Δοκιμή αυξητικού φορτίου
• Δοκιμή φορτίου και επεκτασιμότητας
• Λείπουν αρχεία, εγγραφές, πεδία
• Δοκιμή απόδοσης 
• Αναφορά ακεραιότητας
• Δοκιμή παλινδρόμησης
• Δοκιμές ασφαλείας
• Δοκιμή και δημιουργία προφίλ δεδομένων πηγής
• Σταδιοποίηση, επικυρώσεις δεδομένων ODS 
• Δοκιμή μονάδας, ολοκλήρωσης και παλινδρόμησης

Η αυτοματοποίηση αυτών των δοκιμών μπορεί να είναι απαραίτητη λόγω της πολυπλοκότητας της επεξεργασίας και του αριθμού των πηγών και των στόχων που πρέπει να επαληθευτούν. 

Για τα περισσότερα έργα, οι διαδικασίες δοκιμών αγωγών δεδομένων έχουν σχεδιαστεί για να επαληθεύουν και να εφαρμόζουν την ποιότητα των δεδομένων.

Η ποικιλία των τύπων δεδομένων που είναι διαθέσιμα σήμερα παρουσιάζει προκλήσεις δοκιμών

Υπάρχει μια μεγάλη ποικιλία τύπων δεδομένων που διατίθενται σήμερα, που κυμαίνονται από παραδοσιακούς τύπους δομημένων δεδομένων όπως κείμενο, αριθμοί και ημερομηνίες έως μη δομημένους τύπους δεδομένων όπως ήχος, εικόνες και βίντεο. Επιπλέον, διάφοροι τύποι ημιδομημένων δεδομένων, όπως XML και JSON, χρησιμοποιούνται ευρέως στην ανάπτυξη ιστού και την ανταλλαγή δεδομένων.

Με την έλευση του Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT), σημειώθηκε έκρηξη σε διάφορους τύπους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων αισθητήρων, δεδομένων τοποθεσίας και δεδομένων επικοινωνίας από μηχανή με μηχανή. Καθώς αυτοί οι τύποι δεδομένων εξάγονται και μετασχηματίζονται, η δοκιμή μπορεί να γίνει πιο περίπλοκη χωρίς κατάλληλα εργαλεία. Αυτό οδήγησε σε νέες τεχνολογίες διαχείρισης δεδομένων και αναλυτικές τεχνικές όπως η επεξεργασία ροής, ο υπολογισμός άκρων και η ανάλυση σε πραγματικό χρόνο.

Το σχήμα 1 παρουσιάζει παραδείγματα τύπων δεδομένων που χρησιμοποιούνται ευρέως σήμερα. Ο τεράστιος αριθμός αντιπροσωπεύει προκλήσεις κατά τον έλεγχο του εάν οι απαιτούμενοι μετασχηματισμοί εκτελούνται σωστά. Ως αποτέλεσμα, οι επαγγελματίες δεδομένων πρέπει να είναι έμπειροι σε ένα ευρύ φάσμα τύπων δεδομένων και να είναι προσαρμόσιμοι στη δοκιμή των αναδυόμενων τάσεων και τεχνολογιών.

Αξιολογήστε τα στοιχεία του αγωγού για πιθανές αυτοματοποιημένες δοκιμές

Βασικό στοιχείο της ευέλικτης και άλλων σύγχρονων εξελίξεων είναι οι αυτοματοποιημένες δοκιμές. Μπορούμε να εφαρμόσουμε αυτήν την επίγνωση στη γραμμή δεδομένων.

Μια βασική πτυχή των δοκιμών αγωγών δεδομένων είναι ότι ο αριθμός των δοκιμών που εκτελούνται θα συνεχίσει να αυξάνεται για τον έλεγχο της πρόσθετης λειτουργικότητας και συντήρησης. Σχήμα 2 δείχνει πολλούς τομείς όπου ο αυτοματισμός δοκιμής μπορεί να εφαρμοστεί σε μια διοχέτευση δεδομένων.

Κατά την εφαρμογή δοκιμαστικής αυτοματοποίησης, τα δεδομένα μπορούν να παρακολουθηθούν από τα επίπεδα προέλευσης, μέσω της επεξεργασίας σωλήνων δεδομένων, έως τα φορτία στη γραμμή δεδομένων και, στη συνέχεια, στις εφαρμογές ή τις αναφορές στο front-end. Ας υποθέσουμε ότι βρίσκονται κατεστραμμένα δεδομένα σε μια εφαρμογή ή μια αναφορά διεπαφής. Σε αυτήν την περίπτωση, η εκτέλεση αυτοματοποιημένων σουιτών μπορεί να βοηθήσει στον ταχύτερο προσδιορισμό του εάν εντοπίζονται μεμονωμένα προβλήματα σε πηγές δεδομένων, σε μια διαδικασία διοχέτευσης δεδομένων, σε μια βάση δεδομένων διοχέτευσης δεδομένων που φορτώθηκε πρόσφατα ή σε αναφορές επιχειρηματικής ευφυΐας/αναλυτικών στοιχείων.

Η έμφαση στον γρήγορο εντοπισμό προβλημάτων δεδομένων και απόδοσης σε πολύπλοκες αρχιτεκτονικές αγωγών δεδομένων παρέχει ένα βασικό εργαλείο για την προώθηση της αποδοτικότητας ανάπτυξης, τη συντόμευση των κύκλων κατασκευής και την εκπλήρωση των στόχων κριτηρίων έκδοσης.

Αποφασίστε Κατηγορίες Δοκιμών για Αυτοματοποίηση

Το κόλπο είναι να καθορίσετε τι πρέπει να αυτοματοποιηθεί και πώς να χειριστείτε κάθε εργασία. Κατά την αυτοματοποίηση των δοκιμών θα πρέπει να λαμβάνεται υπόψη ένα σύνολο ερωτήσεων, όπως:

• Ποιο είναι το κόστος της αυτοματοποίησης των δοκιμών;
• Ποιος είναι υπεύθυνος για την αυτοματοποίηση δοκιμών (π.χ. Dev., QA, μηχανικοί δεδομένων);
• Ποια εργαλεία δοκιμών θα πρέπει να χρησιμοποιηθούν (π.χ. ανοιχτού κώδικα, προμηθευτής);
• Θα ανταποκριθούν τα επιλεγμένα εργαλεία σε όλες τις προσδοκίες;
• Πώς θα αναφέρονται τα αποτελέσματα των εξετάσεων;
• Ποιος ερμηνεύει τα αποτελέσματα των εξετάσεων;
• Πώς θα διατηρηθούν τα σενάρια δοκιμών;
• Πώς θα οργανώσουμε τα σενάρια για εύκολη και ακριβή πρόσβαση; 

Το Σχήμα 3 δείχνει παραδείγματα χρονικών διαρκειών (για εκτέλεση δοκιμής, ταυτοποιήσεις ελαττωμάτων και αναφορά) για χειροκίνητες και αυτοματοποιημένες περιπτώσεις δοκιμής από μια πραγματική εμπειρία έργου.

Η αυτοματοποιημένη δοκιμή διοχέτευσης δεδομένων στοχεύει να καλύψει τις πιο κρίσιμες λειτουργίες για τη φόρτωση μιας σωλήνωσης δεδομένων – συγχρονισμό και εναρμόνιση δεδομένων προέλευσης και προορισμού.

Οφέλη και περιορισμοί των αυτοματοποιημένων δοκιμών

 Δοκιμές Αυτοματισμού Προκλήσεις

• Αναφορά δοκιμής: Δοκιμές επιχειρηματικής ευφυΐας ή αναλυτικών αναφορών μέσω αυτοματισμού
• Πολυπλοκότητα δεδομένων: Η δοκιμή αγωγών δεδομένων συχνά περιλαμβάνει πολύπλοκες δομές δεδομένων και μετασχηματισμούς που μπορεί να είναι δύσκολο να αυτοματοποιηθούν και απαιτούν εξειδικευμένη τεχνογνωσία.
• Πολυπλοκότητα αγωγού: Οι αγωγοί δεδομένων μπορεί να είναι περίπλοκοι και μπορεί να περιλαμβάνουν πολλαπλά στάδια επεξεργασίας, τα οποία μπορεί να είναι δύσκολο να δοκιμαστούν και να εντοπιστούν σφάλματα. Επιπλέον, αλλαγές σε ένα τμήμα του αγωγού μπορεί να έχουν ακούσιες συνέπειες κατάντη.

Πλεονεκτήματα αυτοματισμού δοκιμής

• Εκτελεί τις περιπτώσεις δοκιμών πιο γρήγορα: Ο αυτοματισμός μπορεί να επιταχύνει την υλοποίηση σεναρίων δοκιμών.
• Δημιουργεί μια επαναχρησιμοποιήσιμη δοκιμαστική σουίτα: Μόλις εκτελεστούν τα δοκιμαστικά σενάρια με τα εργαλεία αυτοματισμού, μπορούν να δημιουργηθούν αντίγραφα ασφαλείας για εύκολη ανάκληση και επαναχρησιμοποίηση.
• Διευκολύνει την αναφορά δοκιμών: Ένα ενδιαφέρον χαρακτηριστικό πολλών αυτοματοποιημένων εργαλείων είναι η ικανότητά τους να παράγουν αναφορές και αρχεία ελέγχου. Αυτές οι δυνατότητες αντιπροσωπεύουν με ακρίβεια την κατάσταση των δεδομένων, εντοπίζουν με σαφήνεια τις ελλείψεις και χρησιμοποιούνται σε ελέγχους συμμόρφωσης. 
• Μειώνει το κόστος στελέχωσης και επανεργασίας: Ο χρόνος που δαπανάται για χειροκίνητη δοκιμή ή επανέλεγχο μετά τη διόρθωση ελαττωμάτων μπορεί να δαπανηθεί σε άλλες πρωτοβουλίες εντός του τμήματος πληροφορικής.

Πιθανοί Περιορισμοί

• Δεν μπορεί να αντικατασταθεί πλήρως η χειροκίνητη δοκιμή: Αν και ο αυτοματισμός μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορες εφαρμογές και δοκιμαστικές περιπτώσεις, δεν μπορεί να αντικαταστήσει πλήρως τη χειροκίνητη δοκιμή. Θα εξακολουθούν να υπάρχουν περίπλοκες περιπτώσεις δοκιμών όπου η αυτοματοποίηση δεν θα καταγράφει τα πάντα και για τη δοκιμή αποδοχής από τον χρήστη, οι τελικοί χρήστες πρέπει συχνά να εκτελούν δοκιμές με μη αυτόματο τρόπο. Επομένως, ο σωστός συνδυασμός αυτοματοποιημένων και χειροκίνητων δοκιμών στη διαδικασία είναι ζωτικής σημασίας. 
• Κόστος εργαλείων: Τα εμπορικά εργαλεία δοκιμών μπορεί να είναι ακριβά, ανάλογα με το μέγεθος και τη λειτουργικότητά τους. Επιφανειακά, μια επιχείρηση μπορεί να το δει ως περιττό κόστος. Ωστόσο, η επαναχρησιμοποίηση από μόνη της μπορεί γρήγορα να το κάνει πλεονέκτημα. 
• Κόστος εκπαίδευσης: Οι δοκιμαστές θα πρέπει να εκπαιδεύονται όχι μόνο στον προγραμματισμό αλλά και στον προγραμματισμό αυτοματοποιημένων δοκιμών. Η χρήση των αυτοματοποιημένων εργαλείων μπορεί να είναι πολύπλοκη και μπορεί να χρειάζονται εκπαίδευση χρηστών.
• Ο αυτοματισμός χρειάζεται προγραμματισμό, προετοιμασία και ειδικούς πόρους: Η επιτυχία των αυτοματοποιημένων δοκιμών εξαρτάται κυρίως από τις ακριβείς απαιτήσεις δοκιμών και την προσεκτική ανάπτυξη των δοκιμαστικών περιπτώσεων πριν από την έναρξη των δοκιμών. Δυστυχώς, η ανάπτυξη δοκιμαστικών περιπτώσεων εξακολουθεί να είναι κατά κύριο λόγο μια χειροκίνητη διαδικασία. Επειδή κάθε οργανισμός και εφαρμογή διοχέτευσης δεδομένων μπορεί να είναι μοναδική, πολλά αυτοματοποιημένα εργαλεία δοκιμών δεν δημιουργούν περιπτώσεις δοκιμών.

Ξεκινώντας με την Αυτοματοποίηση Δοκιμών Σωληνώσεων Δεδομένων

Δεν είναι όλες οι δοκιμές σωληνώσεων δεδομένων κατάλληλες για αυτοματοποίηση. Αξιολογήστε τις παραπάνω καταστάσεις για να προσδιορίσετε ποιοι τύποι αυτοματισμού θα ωφελούσαν τη διαδικασία δοκιμών σας και πόσο χρειάζεται. Αξιολογήστε τις απαιτήσεις δοκιμών σας και προσδιορίστε τα κέρδη αποτελεσματικότητας που μπορούν να επιτευχθούν μέσω αυτοματοποιημένων δοκιμών. Οι ομάδες διοχέτευσης δεδομένων που αφιερώνουν σημαντικό χρόνο στη δοκιμή παλινδρόμησης θα ωφεληθούν περισσότερο. 

Αναπτύξτε μια επιχειρηματική περίπτωση για αυτοματοποιημένες δοκιμές. Το ΙΤ πρέπει πρώτα να κάνει την υπόθεση για να μεταφέρει την αξία στην επιχείρηση. 

Αξιολογήστε τις επιλογές. Αφού αξιολογήσετε την τρέχουσα κατάσταση και τις απαιτήσεις στο τμήμα IT, καθορίστε ποια εργαλεία ευθυγραμμίζονται με τις διαδικασίες και τα περιβάλλοντα δοκιμών του οργανισμού. Οι επιλογές μπορεί να περιλαμβάνουν προμηθευτές, ανοιχτού κώδικα, εσωτερικό ή συνδυασμό εργαλείων. 

συμπεράσματα

Καθώς ο αυτοματισμός δοκιμών έχει γίνει γρήγορα μια ουσιαστική εναλλακτική λύση για τις χειροκίνητες δοκιμές, όλο και περισσότερες επιχειρήσεις αναζητούν εργαλεία και στρατηγικές για την επιτυχή εφαρμογή του αυτοματισμού. Αυτό οδήγησε σε σημαντική ανάπτυξη των εργαλείων αυτοματισμού δοκιμών που βασίζονται στο Appium, το Selenium, το Katalon Studio και πολλά άλλα. Ωστόσο, η διοχέτευση δεδομένων και οι μηχανικοί δεδομένων, οι ομάδες BI και διασφάλισης ποιότητας πρέπει να έχουν τις κατάλληλες δεξιότητες προγραμματισμού για να χρησιμοποιήσουν πλήρως αυτά τα εργαλεία αυτοματισμού. 

Πολλοί ειδικοί πληροφορικής έχουν προβλέψει ότι το χάσμα γνώσης μεταξύ των δοκιμαστών και των προγραμματιστών πρέπει και θα μειώνεται συνεχώς. Τα αυτοματοποιημένα εργαλεία δοκιμής σωλήνων δεδομένων μπορούν να μειώσουν σημαντικά τον χρόνο που δαπανάται για τον κώδικα δοκιμής σε σύγκριση με τις συμβατικές μη αυτόματες μεθόδους.

Καθώς οι δυνατότητες ανάπτυξης αγωγών δεδομένων συνεχίζουν να αυξάνονται, αυξάνεται επίσης η ανάγκη για πιο ολοκληρωμένες και σύγχρονες αυτοματοποιημένες δοκιμές δεδομένων.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/best-practices-in-data-pipeline-test-automation/