डेटा पाइपलाइन टेस्ट ऑटोमेशन में सर्वोत्तम अभ्यास

डेटा एकीकरण प्रक्रियाएँ किसी भी अन्य सॉफ़्टवेयर की तरह ही स्वचालित परीक्षण से लाभान्वित होती हैं। फिर भी स्वचालित परीक्षणों के उपयुक्त सेट के साथ डेटा पाइपलाइन प्रोजेक्ट ढूंढना दुर्लभ है। यहां तक ​​कि जब किसी प्रोजेक्ट में कई परीक्षण होते हैं, तो वे अक्सर असंरचित होते हैं, अपने उद्देश्य के बारे में नहीं बताते हैं और उन्हें चलाना कठिन होता है।

की एक विशेषता डेटा पाइपलाइन विकास उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया और स्वीकृति प्राप्त करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा को लगातार जारी करना है। प्रत्येक डेटा पाइपलाइन पुनरावृत्ति के अंत में, यह उम्मीद की जाती है कि डेटा अगले चरण के लिए उच्च गुणवत्ता का हो। 

डेटा पाइपलाइनों के एकीकरण परीक्षण के लिए स्वचालित परीक्षण आवश्यक है। अत्यधिक पुनरावृत्तीय और अनुकूली विकास परिवेश में मैन्युअल परीक्षण अव्यावहारिक है।

मैन्युअल डेटा परीक्षण के साथ प्राथमिक मुद्दे

सबसे पहले, इसमें बहुत अधिक समय लगता है और यह पाइपलाइनों की लगातार डिलीवरी में एक महत्वपूर्ण अवरोधक है। जो टीमें मुख्य रूप से मैन्युअल परीक्षण पर भरोसा करती हैं, वे परीक्षण को समर्पित परीक्षण अवधि तक स्थगित कर देती हैं, जिससे बग जमा हो जाते हैं। 

दूसरा, प्रतिगमन परीक्षण के लिए मैन्युअल डेटा पाइपलाइन परीक्षण अपर्याप्त रूप से प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य है। 

डेटा पाइपलाइन परीक्षणों को स्वचालित करने के लिए प्रारंभिक योजना और निरंतर परिश्रम की आवश्यकता होती है, लेकिन एक बार जब तकनीकी टीमें स्वचालन अपना लेती हैं, तो परियोजना की सफलता अधिक सुनिश्चित हो जाती है।

डेटा पाइपलाइनों के प्रकार

• निकालें, रूपांतरित करें और लोड करें (ईटीएल)
• निकालें, लोड करें और रूपांतरित करें (ईएलटी)
• डेटा लेक, डेटा वेयरहाउस पाइपलाइन
• वास्तविक समय पाइपलाइन
• मशीन लर्निंग पाइपलाइन

परीक्षण स्वचालन विचार के लिए डेटा पाइपलाइन घटक

डेटा पाइपलाइनों में कई घटक शामिल होते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक विशिष्ट कार्य के लिए जिम्मेदार होता है। डेटा पाइपलाइन के तत्वों में शामिल हैं:

• डाटा के स्रोत: डेटा की उत्पत्ति
• डेटा अंतर्ग्रहण: डेटा स्रोत से डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया
• डेटा परिवर्तन: एकत्रित डेटा को एक प्रारूप में बदलने की प्रक्रिया जिसका उपयोग आगे के विश्लेषण के लिए किया जा सकता है
• डेटा सत्यापन/सत्यापन: यह सुनिश्चित करने की प्रक्रिया कि डेटा सटीक और सुसंगत है
• आधार सामग्री भंडारण: परिवर्तित और मान्य डेटा को डेटा वेयरहाउस या डेटा लेक में संग्रहीत करने की प्रक्रिया
• डेटा विश्लेषण: पैटर्न, रुझान और अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए संग्रहीत डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया

डेटा पाइपलाइन परीक्षण को स्वचालित करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

क्या और कब स्वचालित करना है (या यदि आपको स्वचालन की आवश्यकता है तो भी) परीक्षण (या विकास) टीम के लिए महत्वपूर्ण निर्णय हैं। स्वचालन के लिए उपयुक्त उत्पाद विशेषताओं का चयन काफी हद तक स्वचालन की सफलता को निर्धारित करता है। 

डेटा पाइपलाइन के लिए परीक्षण स्वचालित करते समय, सर्वोत्तम प्रथाओं में शामिल हैं:

• स्पष्ट और विशिष्ट परीक्षण उद्देश्य परिभाषित करें: परीक्षण शुरू करने से पहले, यह परिभाषित करना आवश्यक है कि आप परीक्षण के माध्यम से क्या हासिल करना चाहते हैं। ऐसा करने से आपको प्रभावी, कुशल परीक्षण बनाने में मदद मिलेगी जो मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं.
• डेटा पाइपलाइन के सभी वर्कफ़्लो का परीक्षण करें: एक डेटा पाइपलाइन में आमतौर पर कई घटक होते हैं: डेटा अंतर्ग्रहण, प्रसंस्करण, परिवर्तन और भंडारण। पाइपलाइन के माध्यम से डेटा के उचित और सुचारू प्रवाह को सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक घटक का परीक्षण करना महत्वपूर्ण है।
• विश्वसनीय परीक्षण डेटा का उपयोग करें: डेटा पाइपलाइन का परीक्षण करते समय, वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की नकल करने वाले यथार्थवादी डेटा का उपयोग करना महत्वपूर्ण है। इससे विभिन्न डेटा प्रकारों को संभालते समय होने वाली किसी भी समस्या की पहचान करने में मदद मिलेगी।
• प्रभावी उपकरणों के साथ स्वचालित करें: इसे परीक्षण ढाँचे और उपकरणों का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है।
• नियमित आधार पर पाइपलाइन की निगरानी करें: परीक्षण पूरा होने के बाद भी, यह सुनिश्चित करने के लिए पाइपलाइन की नियमित रूप से निगरानी करना आवश्यक है कि यह अपेक्षा के अनुरूप काम कर रही है। इससे मुद्दों को गंभीर समस्या बनने से पहले पहचानने में मदद मिलेगी।
• हितधारकों को शामिल करें: परीक्षण प्रक्रिया में डेटा विश्लेषकों, डेटा इंजीनियरों और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं जैसे हितधारकों को शामिल करें। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि परीक्षण सभी हितधारकों के लिए प्रासंगिक और मूल्यवान हैं।
• दस्तावेज़ीकरण बनाए रखें: परीक्षणों, परीक्षण मामलों और परीक्षण परिणामों का वर्णन करने वाले दस्तावेज़ों को बनाए रखना महत्वपूर्ण है। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि परीक्षणों को समय के साथ दोहराया और बनाए रखा जा सकता है।

ध्यान से; अस्थिर सुविधाओं को बदलने के स्वचालन से बचना चाहिए। आज, किसी भी ज्ञात व्यावसायिक उपकरण या विधियों/प्रक्रियाओं के सेट को डेटा पाइपलाइन का संपूर्ण एंड-टू-एंड परीक्षण नहीं माना जा सकता है। 

अपने परीक्षण स्वचालन लक्ष्यों पर विचार करें

डेटा पाइपलाइन परीक्षण स्वचालन को 1) परीक्षण निष्पादन को नियंत्रित करने के लिए उपकरणों का उपयोग करने के रूप में वर्णित किया गया है। 2) अनुमानित परिणामों के साथ वास्तविक परिणामों की तुलना, और 3) परीक्षण पूर्व-स्थितियों और अन्य परीक्षण नियंत्रण और परीक्षण रिपोर्टिंग कार्यों की स्थापना। 

आम तौर पर, परीक्षण स्वचालन में मौजूदा मैन्युअल प्रक्रिया को स्वचालित करना शामिल होता है जो औपचारिक परीक्षण प्रक्रिया का उपयोग करता है।

हालाँकि मैन्युअल डेटा पाइपलाइन परीक्षण कई डेटा दोषों को उजागर कर सकते हैं, लेकिन वे श्रमसाध्य और समय लेने वाले हैं। इसके अलावा, कुछ दोषों का पता लगाने में मैन्युअल परीक्षण अप्रभावी हो सकता है। 

डेटा पाइपलाइन स्वचालन में परीक्षण कार्यक्रम विकसित करना शामिल है जिन्हें अन्यथा मैन्युअल रूप से निष्पादित करना होगा। एक बार परीक्षण स्वचालित हो जाने पर, उन्हें शीघ्रता से दोहराया जा सकता है। डेटा पाइपलाइन के लिए यह अक्सर सबसे अधिक लागत प्रभावी तरीका है जिसकी सेवा जीवन लंबा हो सकता है। यहां तक ​​कि पाइपलाइन के जीवनकाल में मामूली सुधार या संवर्द्धन के कारण भी वे सुविधाएं टूट सकती हैं जो पहले काम कर रही थीं।

डेटा पाइपलाइन विकास में स्वचालित परीक्षण को एकीकृत करना चुनौतियों का एक अनूठा सेट प्रस्तुत करता है। वर्तमान स्वचालित सॉफ़्टवेयर विकास परीक्षण उपकरण डेटाबेस और डेटा पाइपलाइन परियोजनाओं के लिए आसानी से अनुकूलनीय नहीं हैं। 

डेटा पाइपलाइन आर्किटेक्चर की विस्तृत विविधता इन चुनौतियों को और जटिल बनाती है क्योंकि उनमें डेटा निष्कर्षण, परिवर्तन, लोडिंग के लिए विशेष कोडिंग की आवश्यकता वाले कई डेटाबेस शामिल होते हैं। डेटा सफाई, डेटा एकत्रीकरण, और डेटा संवर्धन।

परीक्षण स्वचालन उपकरण महंगे हो सकते हैं और आमतौर पर मैन्युअल परीक्षण के साथ उपयोग किए जाते हैं। हालाँकि, वे लंबे समय में लागत प्रभावी हो सकते हैं, खासकर जब प्रतिगमन परीक्षणों में बार-बार उपयोग किया जाता है।

टेस्ट ऑटोमेशन के लिए बारंबार उम्मीदवार   

• बीआई रिपोर्ट परीक्षण 
• व्यवसाय, सरकारी अनुपालन
• डेटा एकत्रीकरण प्रसंस्करण
• डेटा की सफाई और संग्रह करना
• डेटा गुणवत्ता परीक्षण
• डेटा मिलान (जैसे, स्रोत से लक्ष्य तक)
• डेटा परिवर्तन
• आयाम तालिका डेटा लोड होता है
• एंड-टू-एंड परीक्षण
• ईटीएल, ईएलटी सत्यापन और सत्यापन परीक्षण
• तथ्य तालिका डेटा लोड होता है 
• फ़ाइल/डेटा लोडिंग सत्यापन
• वृद्धिशील भार परीक्षण
• लोड और स्केलेबिलिटी परीक्षण
• गुम फ़ाइलें, रिकॉर्ड, फ़ील्ड
• प्रदर्शन का परीक्षण 
• निर्देशात्मक अखंडता
• प्रतिगमन परीक्षण
• सुरक्षा परीक्षण
• स्रोत डेटा परीक्षण और प्रोफ़ाइलिंग
• स्टेजिंग, ओडीएस डेटा सत्यापन 
• इकाई, एकीकरण और प्रतिगमन परीक्षण

प्रसंस्करण की जटिलता और सत्यापित किए जाने वाले स्रोतों और लक्ष्यों की संख्या के कारण इन परीक्षणों को स्वचालित करना आवश्यक हो सकता है। 

अधिकांश परियोजनाओं के लिए, डेटा पाइपलाइन परीक्षण प्रक्रियाएं डेटा गुणवत्ता को सत्यापित और कार्यान्वित करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं।

आज उपलब्ध विभिन्न प्रकार के डेटा प्रकार परीक्षण संबंधी चुनौतियाँ प्रस्तुत करते हैं

आज विभिन्न प्रकार के डेटा प्रकार उपलब्ध हैं, जिनमें पारंपरिक संरचित डेटा प्रकार जैसे पाठ, संख्या और दिनांक से लेकर ऑडियो, चित्र और वीडियो जैसे असंरचित डेटा प्रकार शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, विभिन्न प्रकार के अर्ध-संरचित डेटा, जैसे XML और JSON, का व्यापक रूप से वेब विकास और डेटा विनिमय में उपयोग किया जाता है।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) के आगमन के साथ, सेंसर डेटा, स्थान डेटा और मशीन-टू-मशीन संचार डेटा सहित विभिन्न डेटा प्रकारों में विस्फोट हुआ है। जैसे-जैसे इन डेटा प्रकारों को निकाला और रूपांतरित किया जाता है, उपयुक्त उपकरणों के बिना परीक्षण अधिक जटिल हो सकता है। इससे नई डेटा प्रबंधन तकनीकों और स्ट्रीम प्रोसेसिंग, एज कंप्यूटिंग और रीयल-टाइम एनालिटिक्स जैसी विश्लेषणात्मक तकनीकों को बढ़ावा मिला है।

चित्र 1 आज व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले डेटा प्रकारों के उदाहरण प्रदर्शित करता है। यह बड़ी संख्या चुनौतियों का प्रतिनिधित्व करती है जब परीक्षण किया जाता है कि आवश्यक परिवर्तन सही ढंग से किए गए हैं या नहीं। परिणामस्वरूप, डेटा पेशेवरों को डेटा प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला से अच्छी तरह वाकिफ होना चाहिए और उभरते रुझानों और प्रौद्योगिकियों का परीक्षण करने के लिए अनुकूल होना चाहिए।

संभावित स्वचालित परीक्षण के लिए पाइपलाइन घटकों का मूल्यांकन करें

चुस्त और अन्य आधुनिक विकासों का एक प्रमुख तत्व स्वचालित परीक्षण है। हम इस जागरूकता को डेटा पाइपलाइन पर लागू कर सकते हैं।

डेटा पाइपलाइन परीक्षण का एक अनिवार्य पहलू यह है कि अतिरिक्त कार्यक्षमता और रखरखाव की जांच के लिए किए गए परीक्षणों की संख्या में वृद्धि जारी रहेगी। चित्र 2 कई क्षेत्रों को दिखाता है जहां परीक्षण स्वचालन को डेटा पाइपलाइन में लागू किया जा सकता है.

परीक्षण स्वचालन लागू करते समय, डेटा को स्रोत परतों से, डेटा पाइपलाइन प्रसंस्करण के माध्यम से, डेटा पाइपलाइन में लोड करने के लिए, फिर अंत में फ्रंट-एंड एप्लिकेशन या रिपोर्ट तक ट्रैक किया जा सकता है। मान लीजिए कि किसी फ्रंट-एंड एप्लिकेशन या रिपोर्ट में भ्रष्ट डेटा पाया जाता है। उस स्थिति में, स्वचालित सुइट्स का निष्पादन अधिक तेजी से यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि क्या व्यक्तिगत समस्याएं डेटा स्रोतों, डेटा पाइपलाइन प्रक्रिया, नए लोड किए गए डेटा पाइपलाइन डेटाबेस/डेटा मार्ट, या बिजनेस इंटेलिजेंस/एनालिटिक्स रिपोर्ट में स्थित हैं।

जटिल डेटा पाइपलाइन आर्किटेक्चर में डेटा और प्रदर्शन समस्याओं की तेजी से पहचान पर जोर विकास दक्षता को बढ़ावा देने, निर्माण चक्र को छोटा करने और रिलीज मानदंड लक्ष्यों को पूरा करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण प्रदान करता है।

स्वचालित करने के लिए परीक्षणों की श्रेणियाँ तय करें

चाल यह निर्धारित कर रही है कि क्या स्वचालित होना चाहिए और प्रत्येक कार्य को कैसे संभालना है। परीक्षणों को स्वचालित करते समय प्रश्नों के एक सेट पर विचार किया जाना चाहिए, जैसे:

• परीक्षणों को स्वचालित करने की लागत क्या है?
• परीक्षण स्वचालन के लिए कौन जिम्मेदार है (जैसे, डेव., क्यूए, डेटा इंजीनियर)?
• कौन से परीक्षण उपकरण का उपयोग किया जाना चाहिए (जैसे, खुला स्रोत, विक्रेता)?
• क्या चुने गए उपकरण सभी अपेक्षाओं पर खरे उतरेंगे?
• परीक्षण के परिणाम कैसे रिपोर्ट किए जाएंगे?
• परीक्षण के परिणामों की व्याख्या कौन करता है?
• परीक्षण स्क्रिप्ट का रखरखाव कैसे किया जाएगा?
• हम आसान और सटीक पहुंच के लिए स्क्रिप्ट को कैसे व्यवस्थित करेंगे? 

चित्र 3 वास्तविक परियोजना अनुभव से मैन्युअल बनाम स्वचालित परीक्षण मामलों के लिए समय अवधि (परीक्षण निष्पादन, दोष पहचान और रिपोर्टिंग के लिए) के उदाहरण दिखाता है।

स्वचालित डेटा पाइपलाइन परीक्षण का उद्देश्य डेटा पाइपलाइन लोड करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण कार्यों को कवर करना है - स्रोत और लक्ष्य डेटा का सिंक्रनाइज़ेशन और सामंजस्य।

स्वचालित परीक्षण के लाभ और सीमाएँ

 परीक्षण स्वचालन चुनौतियाँ

• रिपोर्ट परीक्षण: स्वचालन के माध्यम से व्यावसायिक बुद्धिमत्ता या विश्लेषणात्मक रिपोर्ट का परीक्षण करना
• डेटा जटिलता: डेटा पाइपलाइन परीक्षण में अक्सर जटिल डेटा संरचनाएं और परिवर्तन शामिल होते हैं जिन्हें स्वचालित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है और इसके लिए विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
• पाइपलाइन जटिलता: डेटा पाइपलाइन जटिल हो सकती हैं और इसमें कई प्रसंस्करण चरण शामिल हो सकते हैं, जिनका परीक्षण और डीबग करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। इसके अलावा, पाइपलाइन के एक हिस्से में बदलाव से डाउनस्ट्रीम में अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं।

परीक्षण स्वचालन लाभ

• परीक्षण मामलों को तेजी से निष्पादित करता है: स्वचालन परीक्षण परिदृश्यों के कार्यान्वयन को गति दे सकता है।
• एक पुन: प्रयोज्य परीक्षण सूट बनाता है: एक बार परीक्षण स्क्रिप्ट को स्वचालन उपकरण के साथ चलाने के बाद, उन्हें आसानी से याद करने और पुन: उपयोग के लिए बैकअप लिया जा सकता है।
• परीक्षण रिपोर्टिंग को आसान बनाता है: कई स्वचालित उपकरणों की एक दिलचस्प विशेषता रिपोर्ट और परीक्षण फ़ाइलें तैयार करने की उनकी क्षमता है। ये क्षमताएं डेटा स्थिति का सटीक प्रतिनिधित्व करती हैं, स्पष्ट रूप से कमियों की पहचान करती हैं और अनुपालन ऑडिट में उपयोग की जाती हैं। 
• स्टाफिंग और पुनः कार्य लागत कम करता है: दोषों को ठीक करने के बाद मैन्युअल परीक्षण या पुन: परीक्षण पर बिताया गया समय आईटी विभाग के भीतर अन्य पहलों पर खर्च किया जा सकता है।

संभावित सीमाएँ

• मैन्युअल परीक्षण को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता: हालाँकि स्वचालन का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों और परीक्षण मामलों के लिए किया जा सकता है, यह मैन्युअल परीक्षण को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं कर सकता। जटिल परीक्षण मामले अभी भी मौजूद होंगे जहां स्वचालन सब कुछ कैप्चर नहीं करेगा, और उपयोगकर्ता स्वीकृति परीक्षण के लिए, अंतिम-उपयोगकर्ताओं को अक्सर मैन्युअल रूप से परीक्षण करना होगा। इसलिए, प्रक्रिया में स्वचालित और मैन्युअल परीक्षण का सही संयोजन होना महत्वपूर्ण है। 
• उपकरणों की लागत: व्यावसायिक परीक्षण उपकरण उनके आकार और कार्यक्षमता के आधार पर महंगे हो सकते हैं। सतही तौर पर, कोई व्यवसाय इसे अनावश्यक लागत के रूप में देख सकता है। हालाँकि, अकेले पुन: उपयोग से ही यह शीघ्र ही एक संपत्ति बन सकती है। 
• प्रशिक्षण की लागत: परीक्षकों को न केवल प्रोग्रामिंग में बल्कि स्वचालित परीक्षणों को शेड्यूल करने में भी प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। स्वचालित उपकरणों का उपयोग करना जटिल हो सकता है और उपयोगकर्ता प्रशिक्षण की आवश्यकता हो सकती है।
• स्वचालन के लिए योजना, तैयारी और समर्पित संसाधनों की आवश्यकता होती है: स्वचालित परीक्षण की सफलता मुख्य रूप से सटीक परीक्षण आवश्यकताओं और परीक्षण शुरू होने से पहले परीक्षण मामलों के सावधानीपूर्वक विकास पर निर्भर है। दुर्भाग्य से, टेस्ट केस विकास अभी भी मुख्य रूप से एक मैन्युअल प्रक्रिया है। क्योंकि प्रत्येक संगठन और डेटा पाइपलाइन एप्लिकेशन अद्वितीय हो सकते हैं, कई स्वचालित परीक्षण उपकरण परीक्षण मामले नहीं बनाएंगे।

डेटा पाइपलाइन परीक्षण स्वचालन के साथ शुरुआत करना

सभी डेटा पाइपलाइन परीक्षण स्वचालन के लिए उपयुक्त नहीं हैं। यह निर्धारित करने के लिए उपरोक्त स्थितियों का आकलन करें कि किस प्रकार के स्वचालन से आपकी परीक्षण प्रक्रिया को लाभ होगा और इसकी कितनी आवश्यकता है। अपनी परीक्षण आवश्यकताओं का मूल्यांकन करें और उन दक्षता लाभों की पहचान करें जिन्हें स्वचालित परीक्षण के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है। डेटा पाइपलाइन टीमें जो प्रतिगमन परीक्षण के लिए काफी समय समर्पित करती हैं, उन्हें सबसे अधिक लाभ होगा। 

स्वचालित परीक्षण के लिए एक व्यावसायिक मामला विकसित करें। व्यवसाय को मूल्य बताने के लिए आईटी को पहले मामला बनाना होगा। 

विकल्पों का मूल्यांकन करें. आईटी विभाग के भीतर वर्तमान स्थिति और आवश्यकताओं का आकलन करने के बाद, निर्धारित करें कि कौन से उपकरण संगठन की परीक्षण प्रक्रियाओं और वातावरण के साथ संरेखित हैं। विकल्पों में विक्रेता, खुला स्रोत, आंतरिक, या उपकरणों का मिश्रण शामिल हो सकता है। 

निष्कर्ष

चूंकि परीक्षण स्वचालन तेजी से मैन्युअल परीक्षण का एक आवश्यक विकल्प बन गया है, अधिक से अधिक व्यवसाय स्वचालन को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए टूल और रणनीतियों की तलाश कर रहे हैं। इससे एपियम, सेलेनियम, कैटलोन स्टूडियो और कई अन्य पर आधारित परीक्षण स्वचालन उपकरणों की महत्वपूर्ण वृद्धि हुई है। हालाँकि, डेटा पाइपलाइन और डेटा इंजीनियरों, बीआई और गुणवत्ता आश्वासन टीमों के पास इन स्वचालन उपकरणों का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए सही प्रोग्रामिंग कौशल होना चाहिए। 

कई आईटी विशेषज्ञों ने भविष्यवाणी की है कि परीक्षकों और डेवलपर्स के बीच ज्ञान का अंतर लगातार कम होना चाहिए। स्वचालित डेटा पाइपलाइन परीक्षण उपकरण पारंपरिक मैन्युअल तरीकों की तुलना में परीक्षण कोड में लगने वाले समय को काफी कम कर सकते हैं।

जैसे-जैसे डेटा पाइपलाइन विकास क्षमताएं बढ़ती जा रही हैं, अधिक व्यापक और आधुनिक स्वचालित डेटा परीक्षण की आवश्यकता भी बढ़ती जा रही है।

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• स्रोत: https://www.dataversity.net/best-practices-in-data-pipeline-test-automation/