Melhores práticas em automação de teste de pipeline de dados

Os processos de integração de dados se beneficiam de testes automatizados como qualquer outro software. No entanto, encontrar um projeto de pipeline de dados com um conjunto adequado de testes automatizados é raro. Mesmo quando um projeto tem muitos testes, eles geralmente não são estruturados, não comunicam seu propósito e são difíceis de executar.

Uma característica de pipeline de dados desenvolvimento é a liberação frequente de dados de alta qualidade para obter feedback e aceitação do usuário. Ao final de cada iteração do pipeline de dados, espera-se que os dados sejam de alta qualidade para a próxima fase. 

O teste automatizado é essencial para o teste de integração de pipelines de dados. O teste manual é impraticável em ambientes de desenvolvimento altamente iterativos e adaptativos.

Principais problemas com o teste manual de dados

Primeiro, leva muito tempo e é um inibidor crítico para a entrega frequente de dutos. As equipes que dependem principalmente de testes manuais acabam adiando os testes para períodos de teste dedicados, permitindo que os bugs se acumulem. 

Em segundo lugar, o teste manual de pipeline de dados é insuficientemente reproduzível para testes de regressão. 

Automatizar os testes de pipeline de dados requer planejamento inicial e diligência contínua, mas uma vez que as equipes técnicas adotam a automação, o sucesso do projeto é mais garantido.

Variantes de pipelines de dados

• Extrair, transformar e carregar (ETL)
• Extrair, carregar e transformar (ELT)
• Data lake, pipelines de data warehouse
• Pipelines em tempo real
• Pipelines de aprendizado de máquina

Componentes de pipeline de dados para consideração de automação de teste

Os pipelines de dados consistem em vários componentes, cada um responsável por uma tarefa específica. Os elementos de um pipeline de dados incluem:

• Fontes de dados: A origem dos dados
• Ingestão de dados: O processo de coleta de dados da fonte de dados
• Transformação de dados: O processo de transformar os dados coletados em um formato que pode ser usado para análise posterior
• Verificações/validações de dados: O processo para garantir que os dados sejam precisos e consistentes
• Armazenamento de dados: O processo de armazenar os dados transformados e validados em um data warehouse ou data lake
• Análise de dados: O processo de analisar os dados armazenados para identificar padrões, tendências e insights

Práticas recomendadas para automatizar o teste de pipeline de dados

O que e quando automatizar (ou mesmo se você precisa de automação) são decisões cruciais para a equipe de teste (ou desenvolvimento). A seleção de características de produto adequadas para automação determina em grande parte o sucesso da automação. 

Ao automatizar testes para um pipeline de dados, as práticas recomendadas incluem:

• Defina objetivos de teste claros e específicos: Antes de iniciar o teste, é essencial definir o que você deseja alcançar por meio do teste. Isso ajudará você a criar testes eficazes e eficientes que fornecem informações valiosas.
• Teste todos os fluxos de trabalho do pipeline de dados: Um pipeline de dados geralmente consiste em vários componentes: ingestão, processamento, transformação e armazenamento de dados. É importante testar cada componente para garantir o fluxo adequado e suave de dados por meio do pipeline.
• Use dados de teste confiáveis: Ao testar um pipeline de dados, é importante usar dados realistas que imitem cenários do mundo real. Isso ajudará a identificar quaisquer problemas que possam ocorrer ao lidar com diferentes tipos de dados.
• Automatize com ferramentas eficazes: Isso pode ser alcançado usando estruturas e ferramentas de teste.
• Monitore o pipeline regularmente: Mesmo após a conclusão do teste, é essencial monitorar a tubulação regularmente para garantir que ela esteja funcionando conforme o esperado. Isso ajudará a identificar problemas antes que eles se tornem problemas críticos.
• Envolver as partes interessadas: Envolva as partes interessadas, como analistas de dados, engenheiros de dados e usuários de negócios no processo de teste. Isso ajudará a garantir que os testes sejam relevantes e valiosos para todas as partes interessadas.
• Manter a documentação: É importante manter documentos que descrevam os testes, os casos de teste e os resultados dos testes. Isso ajudará a garantir que os testes possam ser replicados e mantidos ao longo do tempo.

Tome cuidado; A automação da alteração de recursos instáveis ​​deve ser evitada. Hoje, nenhuma ferramenta de negócios conhecida ou conjunto de métodos/processos pode ser considerada um teste completo de ponta a ponta do pipeline de dados. 

Considere seus objetivos de automação de teste

A automação de teste de pipeline de dados é descrita como o uso de ferramentas para controlar 1) execução de teste, 2) comparações de resultados reais com resultados previstos e 3) configuração de pré-condições de teste e outras funções de controle de teste e relatório de teste. 

Geralmente, a automação de teste envolve a automação de um processo manual existente que usa um processo de teste formal.

Embora os testes manuais de pipeline de dados possam revelar muitas falhas de dados, eles são trabalhosos e demorados. Além disso, o teste manual pode ser ineficaz na detecção de certos defeitos. 

A automação do pipeline de dados envolve o desenvolvimento de programas de teste que, de outra forma, teriam que ser executados manualmente. Uma vez que os testes são automatizados, eles podem ser repetidos rapidamente. Geralmente, esse é o método mais econômico para um pipeline de dados que pode ter uma longa vida útil. Mesmo pequenas correções ou aprimoramentos durante a vida útil do pipeline podem causar a interrupção de recursos que estavam funcionando anteriormente.

A integração de testes automatizados no desenvolvimento de pipeline de dados apresenta um conjunto único de desafios. As atuais ferramentas automatizadas de teste de desenvolvimento de software não são facilmente adaptáveis ​​a projetos de banco de dados e pipeline de dados. 

A grande variedade de arquiteturas de pipeline de dados complica ainda mais esses desafios porque envolvem vários bancos de dados que requerem codificação especial para extração de dados, transformações, carregamento, limpeza de dados, agregações de dados e enriquecimento de dados.

As ferramentas de automação de teste podem ser caras e geralmente são usadas junto com testes manuais. No entanto, eles podem se tornar econômicos a longo prazo, especialmente quando usados ​​repetidamente em testes de regressão.

Candidatos frequentes para automação de teste   

• teste de relatório de BI 
• Conformidade empresarial, governamental
• Processamento de agregação de dados
• Limpeza e arquivamento de dados
• Testes de qualidade de dados
• Reconciliação de dados (por exemplo, origem para destino)
• Transformações de dados
• Carregamentos de dados da tabela de dimensões
• Teste de ponta a ponta
• ETL, ELT testes de validação e verificação
• Carregamentos de dados da tabela de fatos 
• Verificação de carregamento de arquivo/dados
• Teste de carga incremental
• Teste de carga e escalabilidade
• Arquivos, registros, campos ausentes
• Teste de performance 
• Integridade referencial
• Teste de regressão
• Testes de segurança
• Teste de dados de origem e criação de perfil
• Preparação, validações de dados ODS 
• Testes de unidade, integração e regressão

A automatização desses testes pode ser necessária devido à complexidade do processamento e ao número de origens e destinos que devem ser verificados. 

Para a maioria dos projetos, os processos de teste de pipeline de dados são projetados para verificar e implementar a qualidade dos dados.

A variedade de tipos de dados disponíveis hoje apresenta desafios de teste

Há uma grande variedade de tipos de dados disponíveis atualmente, desde tipos de dados estruturados tradicionais, como texto, números e datas, até tipos de dados não estruturados, como áudio, imagens e vídeo. Além disso, vários tipos de dados semiestruturados, como XML e JSON, são amplamente utilizados no desenvolvimento da Web e na troca de dados.

Com o advento da Internet das Coisas (IoT), houve uma explosão em vários tipos de dados, incluindo dados de sensores, dados de localização e dados de comunicação máquina a máquina. À medida que esses tipos de dados são extraídos e transformados, os testes podem se tornar mais complicados sem as ferramentas apropriadas. Isso levou a novas tecnologias de gerenciamento de dados e técnicas analíticas, como processamento de fluxo, computação de ponta e análise em tempo real.

A Figura 1 mostra exemplos de tipos de dados amplamente usados ​​atualmente. O grande número representa desafios ao testar se as transformações necessárias são executadas corretamente. Como resultado, os profissionais de dados devem ser versados ​​em uma ampla gama de tipos de dados e ser adaptáveis ​​para testar tendências e tecnologias emergentes.

Avalie os componentes do pipeline para possíveis testes automatizados

Um elemento-chave do desenvolvimento ágil e de outros desenvolvimentos modernos é o teste automatizado. Podemos aplicar essa consciência ao pipeline de dados.

Um aspecto essencial do teste de pipeline de dados é que o número de testes realizados continuará a aumentar para verificar a funcionalidade e a manutenção adicionadas. Figura 2 mostra muitas áreas onde a automação de teste pode ser aplicada em um pipeline de dados.

Ao implementar a automação de teste, os dados podem ser rastreados das camadas de origem, por meio do processamento do pipeline de dados, para carregamentos no pipeline de dados e, finalmente, para os aplicativos ou relatórios de front-end. Suponha que dados corrompidos sejam encontrados em um aplicativo ou relatório front-end. Nesse caso, a execução de conjuntos automatizados pode ajudar a determinar mais rapidamente se os problemas individuais estão localizados em fontes de dados, um processo de pipeline de dados, um banco de dados/data mart de pipeline de dados recém-carregado ou relatórios de inteligência/análise de negócios.

Uma ênfase na identificação rápida de dados e problemas de desempenho em arquiteturas complexas de pipeline de dados fornece uma ferramenta essencial para promover eficiências de desenvolvimento, encurtar os ciclos de construção e atender às metas dos critérios de lançamento.

Decidir categorias de testes para automatizar

O truque é determinar o que deve ser automatizado e como lidar com cada tarefa. Um conjunto de perguntas deve ser considerado ao automatizar testes, como:

• Qual é o custo de automatizar os testes?
• Quem é responsável pela automação de teste (por exemplo, Dev., QA, engenheiros de dados)?
• Quais ferramentas de teste devem ser usadas (por exemplo, código aberto, fornecedor)?
• As ferramentas escolhidas atenderão a todas as expectativas?
• Como os resultados do teste serão relatados?
• Quem interpreta os resultados do teste?
• Como os scripts de teste serão mantidos?
• Como organizaremos os scripts para um acesso fácil e preciso? 

A Figura 3 mostra exemplos de durações de tempo (para execução de teste, identificação de defeitos e relatórios) para casos de teste manuais versus automatizados de uma experiência de projeto real.

O teste automatizado de pipeline de dados visa cobrir as funções mais críticas para carregar um pipeline de dados – sincronização e reconciliação de dados de origem e destino.

Benefícios e limitações dos testes automatizados

 Desafios da Automação de Testes

• Teste de relatório: Teste de inteligência de negócios ou relatórios analíticos por meio de automação
• Complexidade dos dados: O teste de pipeline de dados geralmente envolve estruturas de dados complexas e transformações que podem ser desafiadoras para automatizar e exigem conhecimento especializado.
• Complexidade do pipeline: Os pipelines de dados podem ser complexos e envolver vários estágios de processamento, o que pode ser desafiador para testar e depurar. Além disso, mudanças em uma parte da tubulação podem ter consequências não intencionais a jusante.

Benefícios da automação de teste

• Executa casos de teste mais rapidamente: A automação pode acelerar a implementação de cenários de teste.
• Cria um conjunto de testes reutilizável: Depois que os scripts de teste são executados com as ferramentas de automação, eles podem ser copiados para fácil recuperação e reutilização.
• Facilita a geração de relatórios de teste: Uma característica interessante de muitas ferramentas automatizadas é a capacidade de produzir relatórios e arquivos de teste. Esses recursos representam com precisão o status dos dados, identificam claramente as deficiências e são usados ​​em auditorias de conformidade. 
• Reduz os custos de pessoal e retrabalho: O tempo gasto em testes manuais ou novos testes após a correção de defeitos pode ser gasto em outras iniciativas dentro do departamento de TI.

Potenciais Limitações

• Não pode substituir completamente o teste manual: Embora a automação possa ser usada para vários aplicativos e casos de teste, ele não pode substituir completamente o teste manual. Casos de teste intrincados ainda existirão onde a automação não capturará tudo e, para testes de aceitação do usuário, os usuários finais geralmente precisam realizar testes manualmente. Portanto, é vital ter a combinação certa de testes automatizados e manuais no processo. 
• Custo das ferramentas: As ferramentas de teste comerciais podem ser caras, dependendo de seu tamanho e funcionalidade. Superficialmente, uma empresa pode ver isso como um custo desnecessário. No entanto, a reutilização por si só pode rapidamente torná-lo um ativo. 
• Custo do treinamento: Os testadores devem ser treinados não apenas em programação, mas também em agendamento de testes automatizados. As ferramentas automatizadas podem ser complicadas de usar e podem precisar de treinamento do usuário.
• A automação precisa de planejamento, preparação e recursos dedicados: O sucesso do teste automatizado depende principalmente de requisitos de teste precisos e do desenvolvimento cuidadoso de casos de teste antes do início do teste. Infelizmente, o desenvolvimento de casos de teste ainda é basicamente um processo manual. Como cada organização e aplicativo de pipeline de dados pode ser único, muitas ferramentas de teste automatizadas não criarão casos de teste.

Introdução à automação de teste de pipeline de dados

Nem todos os testes de pipeline de dados são adequados para automação. Avalie as situações acima para determinar quais tipos de automação beneficiariam seu processo de teste e quanto é necessário. Avalie seus requisitos de teste e identifique os ganhos de eficiência que podem ser alcançados por meio de testes automatizados. As equipes de pipeline de dados que dedicam um tempo considerável ao teste de regressão serão as mais beneficiadas. 

Desenvolva um caso de negócios para testes automatizados. A TI deve primeiro fazer o caso para transmitir o valor para o negócio. 

Avalie as opções. Depois de avaliar o estado atual e os requisitos do departamento de TI, determine quais ferramentas se alinham aos processos e ambientes de teste da organização. As opções podem incluir fornecedores, código aberto, interno ou uma combinação de ferramentas. 

Conclusões

Como a automação de teste se tornou rapidamente uma alternativa essencial ao teste manual, mais e mais empresas estão procurando ferramentas e estratégias para implementar a automação com sucesso. Isso levou a um crescimento significativo de ferramentas de automação de teste baseadas em Appium, Selenium, Katalon Studio e muitos outros. No entanto, o pipeline de dados e os engenheiros de dados, BI e equipes de garantia de qualidade devem ter as habilidades de programação corretas para usar essas ferramentas de automação totalmente. 

Muitos especialistas em TI previram que a lacuna de conhecimento entre testadores e desenvolvedores deve e será reduzida continuamente. As ferramentas automatizadas de teste de pipeline de dados podem reduzir significativamente o tempo gasto no teste de código em comparação com os métodos manuais convencionais.

À medida que os recursos de desenvolvimento de pipeline de dados continuam a aumentar, a necessidade de testes de dados automatizados mais abrangentes e modernos também aumenta.

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