在数字化时代，企业正日益依赖数据来推进业务，但随之而来的是数据管理的复杂性和成本的上升。Gartner的报告进一步证实了这一观点，指出由于数据完整性问题，企业每年可能损失高达 1290万美元。这些统计数据突显了数据专家不仅要解决数据问题，更要关注如何从数据中创造价值。随着年底的临近，数据团队应抓住机会，优化其策略，特别是在数据工程中加强自动化测试的应用。
数据工程最佳实践
开展数据工程项目是一项细致入微的工作。第一步是对固有风险和潜在成本进行全面评估。这种评估不仅是程序性的，而且是项目成功的基石。这一阶段的重要组成部分包括：
缺陷报告：建立健全的缺陷识别和纠正机制。
事故和错误管理：整合各种系统，妥善处理不可预见的事故和错误。
配置测试：建立缜密的配置测试流程。
资源规划：主动预测测试所需的资源，并划分明确的角色和职责。
测试标准：为启动和结束正式测试制定明确的基准。
However, the journey doesn’t halt post risk assessment. It’s imperative to architect a holistic strategy for automated data checks within the data pipeline. Such strategies empower organizations to commence their migration with assurance, ensuring data is migrated accurately and retains its contextual relevance. Migrating disorganized data is not just inefficient but costly, often leading to redundancies and necessitating re-runs. Subsequently, it’s pivotal to construct data dependencies and security matrices, focusing on data’s priority, relationships, integrity, consistency, size, and metadata. A salient feature here is the use of automated tests to validate metadata prior to migration. This validation, when automated, streamlines the intricate process, facilitating a more seamless migration. Further, teams should align their strategy with data mappings and environments, ensuring comprehensive coverage from foundational schema to top-tier reporting. We often advise clients to adopt a data testing report card, evaluating:
准确性：数据值的描述是否正确？
完整性：数据中是否存在空白？
一致性：数据是否符合规定的格式？
相同性：数据元素是否有冲突？
完整性：数据关系是否保留？
及时性：数据是否最新？
独特性：数据冗余是否最小化？
数据工程过程的最后阶段需要对整个数据集进行彻底验证，确保与所有依赖关系和修改同步。
人工数据集成测试的挑战
在数据迁移的过程中，数据集成涉及多个层面。其中，数据复制是进行数据库升级或从传统部署转向云部署的核心环节。接下来是持续性的跨层测试。从数据的采集到最终报告，每个阶段都有其特有的挑战。如果没有遵循最佳实践，这些步骤可能会导致时间和成本的增加，同时也可能损害项目的最终效果。
公有云以其成本效益和高速度而受到欢迎。但为了充分发挥其潜力，数据团队需要更新并现代化他们的测试方法。考虑到云环境的高速需求，测试也必须是迅速的。在云生态中，团队在努力平衡手动和自动测试时，需要考虑到以下几个关键点：
敏捷和 DevOps 动态：这些团队不断发展的性质要求永久测试。
复杂转型：从单体开发转向迭代开发。
端到端测试：对所有数据仓库和集成进行全面测试。
领域专长：行业的快速发展对测试管理能力提出了挑战。
数据管理：强大的数据管理结构势在必行。
成本影响：人工测试，尤其是商业智能层的人工测试，成本高得令人望而却步。
人工测试中固有的错综复杂的相互依存关系使其很容易出错。这些错误不仅会危及最终的业务产出，还会产生连锁反应，破坏数据的可信度。
自动化测试：数据团队的关键
自动化测试已成为数据团队追求高效和准确的核心工具。它不仅提高了工作效率，还确保了数据的准确性。在这个数字化不断进步的时代，为了保持竞争力，数据团队必须采纳并优化自动化测试方法。
测试方法：:
回归测试：确保最近的更改不会对现有功能造成不利影响。
性能测试：评估系统在不同条件下的性能。
负载测试：评估系统在特定预期负载下的行为。
压力测试：确定系统在极端条件下的稳健性。
功能测试：验证系统是否按照规定的要求运行。
为什么Datacube是数据工程的选择？
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总之，由于数据仍然是企业成功的关键，与像Datacube这样经验丰富的专家合作，可以大大改善数据工程的轨迹。凭借其创新的工具集和深厚的专业知识，Datacube成为企业的首选合作伙伴，旨在加强其数据战略，开创以数据为中心的未来。
