Praktik Terbaik dalam Otomasi Pengujian Pipeline Data

Proses integrasi data mendapat manfaat dari pengujian otomatis seperti perangkat lunak lainnya. Namun menemukan proyek pipa data dengan serangkaian pengujian otomatis yang sesuai jarang terjadi. Bahkan ketika sebuah proyek memiliki banyak pengujian, mereka seringkali tidak terstruktur, tidak mengomunikasikan tujuan mereka, dan sulit dijalankan.

Sebuah karakteristik dari saluran data pengembangan adalah rilis data berkualitas tinggi yang sering dilakukan untuk mendapatkan umpan balik dan penerimaan pengguna. Di akhir setiap iterasi pipeline data, diharapkan data berkualitas tinggi untuk fase berikutnya. 

Pengujian otomatis sangat penting untuk pengujian integrasi pipa data. Pengujian manual tidak praktis dalam lingkungan pengembangan yang sangat iteratif dan adaptif.

Masalah Utama dengan Pengujian Data Manual

Pertama, ini memakan waktu terlalu lama dan merupakan penghambat kritis untuk seringnya pengiriman jaringan pipa. Tim yang terutama mengandalkan pengujian manual akhirnya menunda pengujian ke periode pengujian khusus, yang memungkinkan bug menumpuk. 

Kedua, pengujian pipa data manual tidak cukup dapat direproduksi untuk pengujian regresi. 

Mengotomatiskan pengujian pipa data memerlukan perencanaan awal dan ketekunan terus-menerus, tetapi begitu tim teknis menerapkan otomatisasi, kesuksesan proyek lebih terjamin.

Varian Pipa Data

• Ekstrak, ubah, dan muat (ETL)
• Ekstrak, muat, dan ubah (ELT)
• Danau data, jalur pipa gudang data
• Saluran pipa waktu-nyata
• Saluran pembelajaran mesin

Komponen Pipa Data untuk Pertimbangan Otomasi Pengujian

Pipa data terdiri dari beberapa komponen, masing-masing bertanggung jawab untuk tugas tertentu. Elemen-elemen dari pipa data meliputi:

• Sumber data: Asal data
• Penyerapan Data: Proses pengumpulan data dari sumber data
• Transformasi Data: Proses transformasi data yang dikumpulkan ke dalam format yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut
• Verifikasi/Validasi Data: Proses untuk memastikan bahwa data akurat dan konsisten
• Penyimpanan data: Proses menyimpan data yang diubah dan divalidasi dalam gudang data atau data lake
• Analisis data: Proses menganalisis data yang disimpan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan

Praktik Terbaik untuk Mengotomatiskan Pengujian Pipeline Data

Apa dan kapan mengotomatiskan (atau bahkan jika Anda memerlukan otomatisasi) adalah keputusan penting untuk tim pengujian (atau pengembangan). Pemilihan karakteristik produk yang sesuai untuk otomatisasi sangat menentukan keberhasilan otomatisasi. 

Saat mengotomatiskan pengujian untuk pipeline data, praktik terbaik meliputi:

• Tentukan tujuan tes yang jelas dan spesifik: Sebelum Anda memulai pengujian, penting untuk menentukan apa yang ingin Anda capai melalui pengujian. Melakukannya akan membantu Anda membuat pengujian yang efektif dan efisien yang memberikan wawasan berharga.
• Uji semua alur kerja pipa data: Pipa data biasanya terdiri dari beberapa komponen: penyerapan data, pemrosesan, transformasi, dan penyimpanan. Penting untuk menguji setiap komponen untuk memastikan aliran data yang tepat dan lancar melalui pipa.
• Gunakan data uji yang kredibel: Saat menguji alur data, penting untuk menggunakan data realistis yang meniru skenario dunia nyata. Ini akan membantu mengidentifikasi masalah apa pun yang mungkin terjadi saat menangani tipe data yang berbeda.
• Otomatiskan dengan alat yang efektif: Ini dapat dicapai dengan menggunakan kerangka kerja dan alat pengujian.
• Pantau pipa secara teratur: Bahkan setelah pengujian selesai, sangat penting untuk memantau pipa secara teratur untuk memastikannya berfungsi sebagaimana mestinya. Ini akan membantu mengidentifikasi masalah sebelum menjadi masalah kritis.
• Libatkan pemangku kepentingan: Libatkan pemangku kepentingan seperti analis data, insinyur data, dan pengguna bisnis dalam proses pengujian. Ini akan membantu memastikan bahwa tes tersebut relevan dan berharga bagi semua pemangku kepentingan.
• Memelihara dokumentasi: Mempertahankan dokumen yang menjelaskan pengujian, kasus pengujian, dan hasil pengujian adalah penting. Ini akan membantu memastikan tes dapat direplikasi dan dipertahankan dari waktu ke waktu.

Hati-hati; otomatisasi perubahan fitur yang tidak stabil harus dihindari. Saat ini, tidak ada alat bisnis atau serangkaian metode/proses yang dikenal yang dapat dianggap sebagai pengujian pipa data ujung ke ujung yang lengkap. 

Pertimbangkan Sasaran Otomasi Pengujian Anda

Otomatisasi pengujian jalur pipa data dijelaskan sebagai menggunakan alat untuk mengontrol 1) pelaksanaan pengujian, 2) perbandingan hasil aktual dengan hasil yang diprediksi, dan 3) penyiapan prakondisi pengujian dan fungsi kontrol pengujian dan pelaporan pengujian lainnya. 

Umumnya, otomatisasi pengujian melibatkan otomatisasi proses manual yang ada yang menggunakan proses pengujian formal.

Meskipun uji pipeline data manual dapat mengungkap banyak kekurangan data, namun hal itu melelahkan dan menghabiskan waktu. Selain itu, pengujian manual mungkin tidak efektif dalam mendeteksi cacat tertentu. 

Otomatisasi pipa data melibatkan pengembangan program pengujian yang seharusnya dilakukan secara manual. Setelah pengujian diotomatiskan, pengujian dapat diulangi dengan cepat. Ini seringkali merupakan metode yang paling hemat biaya untuk pipa data yang dapat memiliki masa pakai yang lama. Bahkan perbaikan atau peningkatan kecil selama masa pakai pipeline dapat menyebabkan fitur yang berfungsi sebelumnya rusak.

Mengintegrasikan pengujian otomatis dalam pengembangan pipa data menghadirkan serangkaian tantangan unik. Alat pengujian pengembangan perangkat lunak otomatis saat ini tidak mudah beradaptasi dengan proyek database dan data pipeline. 

Berbagai macam arsitektur pipa data semakin memperumit tantangan ini karena melibatkan banyak basis data yang memerlukan pengkodean khusus untuk ekstraksi data, transformasi, pemuatan, pembersihan data, agregasi data, dan pengayaan data.

Alat otomasi pengujian bisa mahal dan biasanya digunakan bersamaan dengan pengujian manual. Namun, mereka dapat menjadi hemat biaya dalam jangka panjang, terutama bila digunakan berulang kali dalam uji regresi.

Kandidat yang Sering untuk Otomasi Tes   

• pengujian laporan BI 
• Bisnis, kepatuhan pemerintah
• Pemrosesan agregasi data
• Pembersihan dan pengarsipan data
• Tes kualitas data
• Rekonsiliasi data (misalnya, sumber ke target)
• transformasi data
• Beban data tabel dimensi
• Pengujian ujung ke ujung
• ETL, ELT pengujian validasi dan verifikasi
• Data tabel fakta dimuat 
• Verifikasi pemuatan file/data
• Pengujian beban tambahan
• Pengujian beban dan skalabilitas
• File, catatan, bidang yang hilang
• Pengujian kinerja 
• Integritas referensial
• Pengujian regresi
• Pengujian keamanan
• Pengujian dan pembuatan profil data sumber
• Pementasan, validasi data ODS 
• Pengujian unit, integrasi, dan regresi

Mengotomatiskan pengujian ini mungkin diperlukan karena kerumitan pemrosesan dan jumlah sumber serta target yang harus diverifikasi. 

Untuk sebagian besar proyek, proses pengujian alur data dirancang untuk memverifikasi dan menerapkan kualitas data.

Keragaman Jenis Data yang Tersedia Saat Ini Menghadirkan Tantangan Pengujian

Ada berbagai macam tipe data yang tersedia saat ini, mulai dari tipe data terstruktur tradisional seperti teks, angka, dan tanggal hingga tipe data tidak terstruktur seperti audio, gambar, dan video. Selain itu, berbagai jenis data semi-terstruktur, seperti XML dan JSON, banyak digunakan dalam pengembangan web dan pertukaran data.

Dengan munculnya Internet of Things (IoT), telah terjadi ledakan berbagai jenis data, termasuk data sensor, data lokasi, dan data komunikasi mesin-ke-mesin. Saat tipe data ini diekstraksi dan diubah, pengujian bisa menjadi lebih rumit tanpa alat yang tepat. Ini telah mengarah pada teknologi manajemen data baru dan teknik analitik seperti pemrosesan aliran, komputasi tepi, dan analitik real-time.

Gambar 1 menampilkan contoh tipe data yang banyak digunakan saat ini. Jumlah yang sangat besar merupakan tantangan saat menguji apakah transformasi yang diperlukan dilakukan dengan benar. Akibatnya, profesional data harus berpengalaman dalam berbagai tipe data dan dapat beradaptasi untuk menguji tren dan teknologi yang muncul.

Mengevaluasi Komponen Pipa untuk Kemungkinan Pengujian Otomatis

Elemen kunci pengembangan tangkas dan modern lainnya adalah pengujian otomatis. Kami dapat menerapkan kesadaran ini ke saluran data.

Aspek penting dari pengujian pipa data adalah bahwa jumlah pengujian yang dilakukan akan terus meningkat untuk memeriksa fungsionalitas dan pemeliharaan tambahan. Gambar 2 menunjukkan banyak area di mana otomatisasi pengujian dapat diterapkan dalam saluran data.

Saat menerapkan otomatisasi pengujian, data dapat dilacak dari lapisan sumber, melalui pemrosesan jalur pipa data, hingga memuat di jalur data, lalu akhirnya ke aplikasi atau laporan front-end. Misalkan data yang rusak ditemukan di aplikasi atau laporan front-end. Dalam hal itu, eksekusi suite otomatis dapat membantu dengan lebih cepat menentukan apakah masalah individual terletak di sumber data, proses pipa data, database pipa data/data mart yang baru dimuat, atau laporan intelijen/analitik bisnis.

Penekanan pada identifikasi cepat masalah data dan kinerja dalam arsitektur jalur pipa data yang kompleks menyediakan alat utama untuk mendorong efisiensi pengembangan, memperpendek siklus pembangunan, dan memenuhi target kriteria rilis.

Putuskan Kategori Tes untuk Diotomatiskan

Triknya adalah menentukan apa yang harus diotomatisasi dan bagaimana menangani setiap tugas. Serangkaian pertanyaan harus dipertimbangkan saat mengotomatiskan tes, seperti:

• Berapa biaya mengotomatisasi tes?
• Siapa yang bertanggung jawab atas otomatisasi pengujian (misalnya, Dev., QA, teknisi data)?
• Alat pengujian mana yang harus digunakan (misalnya, open source, vendor)?
• Akankah alat yang dipilih memenuhi semua harapan?
• Bagaimana hasil tes akan dilaporkan?
• Siapa yang menginterpretasikan hasil tes?
• Bagaimana skrip pengujian dipertahankan?
• Bagaimana kami mengatur skrip untuk akses yang mudah dan akurat? 

Gambar 3 menunjukkan contoh durasi waktu (untuk pelaksanaan pengujian, identifikasi cacat, dan pelaporan) untuk kasus pengujian manual vs otomatis dari pengalaman proyek yang sebenarnya.

Pengujian pipeline data otomatis bertujuan untuk mencakup fungsi paling penting untuk memuat pipeline data – sinkronisasi dan rekonsiliasi data sumber dan target.

Manfaat dan Keterbatasan Pengujian Otomatis

 Uji Tantangan Otomasi

• Pengujian laporan: Menguji intelijen bisnis atau laporan analitik melalui otomatisasi
• Kompleksitas data: Pengujian pipa data sering kali melibatkan struktur dan transformasi data yang rumit yang dapat menjadi tantangan untuk diotomatisasi dan memerlukan keahlian khusus.
• Kompleksitas pipa: Jaringan pipa data bisa rumit dan mungkin melibatkan beberapa tahap pemrosesan, yang bisa jadi menantang untuk diuji dan di-debug. Selain itu, perubahan pada satu bagian pipa mungkin memiliki konsekuensi yang tidak diinginkan di hilir.

Manfaat Otomasi Uji

• Mengeksekusi test case lebih cepat: Otomasi dapat mempercepat penerapan skenario pengujian.
• Membuat rangkaian pengujian yang dapat digunakan kembali: Setelah skrip pengujian dijalankan dengan alat otomatisasi, skrip tersebut dapat dicadangkan agar mudah diingat dan digunakan kembali.
• Memudahkan pelaporan pengujian: Fitur menarik dari banyak alat otomatis adalah kemampuannya untuk menghasilkan laporan dan menguji file. Kemampuan ini secara akurat mewakili status data, mengidentifikasi kekurangan dengan jelas, dan digunakan dalam audit kepatuhan. 
• Mengurangi staf dan biaya pengerjaan ulang: Waktu yang dihabiskan untuk pengujian manual atau pengujian ulang setelah memperbaiki kerusakan dapat digunakan untuk inisiatif lain dalam departemen TI.

Keterbatasan Potensial

• Tidak dapat sepenuhnya menggantikan pengujian manual: Meskipun otomatisasi dapat digunakan untuk berbagai aplikasi dan uji kasus, itu tidak dapat sepenuhnya menggantikan pengujian manual. Kasus pengujian yang rumit akan tetap ada di mana otomatisasi tidak akan menangkap semuanya, dan untuk pengujian penerimaan pengguna, pengguna akhir seringkali harus melakukan pengujian secara manual. Oleh karena itu, memiliki kombinasi yang tepat antara pengujian otomatis dan manual dalam proses sangatlah penting. 
• Biaya alat: Alat pengujian komersial bisa mahal, tergantung pada ukuran dan fungsinya. Di permukaan, bisnis mungkin melihat ini sebagai biaya yang tidak perlu. Namun, penggunaan kembali saja dapat dengan cepat menjadikannya aset. 
• Biaya pelatihan: Penguji harus dilatih tidak hanya dalam pemrograman tetapi juga dalam penjadwalan tes otomatis. Alat otomatis dapat menjadi rumit untuk digunakan dan mungkin memerlukan pelatihan pengguna.
• Otomasi memerlukan perencanaan, persiapan, dan sumber daya khusus: Keberhasilan pengujian otomatis terutama bergantung pada persyaratan pengujian yang tepat dan pengembangan kasus pengujian yang cermat sebelum pengujian dimulai. Sayangnya, pengembangan test case masih merupakan proses manual. Karena setiap organisasi dan aplikasi pipa data bisa unik, banyak alat uji otomatis tidak akan membuat kasus uji.

Memulai Otomatisasi Uji Pipeline Data

Tidak semua pengujian pipeline data cocok untuk otomatisasi. Nilailah situasi di atas untuk menentukan jenis otomatisasi apa yang akan menguntungkan proses pengujian Anda dan berapa banyak yang dibutuhkan. Evaluasi persyaratan pengujian Anda dan identifikasi peningkatan efisiensi yang dapat dicapai melalui pengujian otomatis. Tim pipeline data yang mencurahkan banyak waktu untuk pengujian regresi akan mendapat manfaat paling besar. 

Kembangkan kasus bisnis untuk pengujian otomatis. TI pertama-tama harus membuat alasan untuk menyampaikan nilai bagi bisnis. 

Evaluasi pilihannya. Setelah menilai keadaan dan persyaratan saat ini dalam departemen TI, tentukan alat apa yang selaras dengan proses dan lingkungan pengujian organisasi. Opsi dapat mencakup vendor, sumber terbuka, internal, atau campuran alat. 

Kesimpulan

Karena otomatisasi pengujian dengan cepat menjadi alternatif penting untuk pengujian manual, semakin banyak bisnis yang mencari alat dan strategi untuk menerapkan otomatisasi dengan sukses. Hal ini menyebabkan pertumbuhan alat otomasi pengujian yang signifikan berdasarkan Appium, Selenium, Katalon Studio, dan banyak lainnya. Namun, pipa data dan insinyur data, BI, dan tim jaminan kualitas harus memiliki keterampilan pemrograman yang tepat untuk menggunakan alat otomasi ini sepenuhnya. 

Banyak pakar TI memprediksikan bahwa kesenjangan pengetahuan antara penguji dan pengembang harus dan akan terus dikurangi. Alat pengujian pipa data otomatis dapat secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk menguji kode dibandingkan dengan metode manual konvensional.

Karena kemampuan pengembangan pipa data terus meningkat, kebutuhan akan pengujian data otomatis yang lebih komprehensif dan modern juga meningkat.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/best-practices-in-data-pipeline-test-automation/