在數位化時代，企業正日益依賴數據來推進業務，但隨之而來的是數據管理的複雜性和成本的上升。Gartner的報告進一步證實了這一觀點，指出由於數據完整性問題，企業每年可能損失高達 1290萬美元。這些統計數據突顯了數據專家不僅要解決數據問題，更要關注如何從數據中創造價值。隨著年底的臨近，數據團隊應抓住機會，優化其策略，特別是在數據工程中加強自動化測試的應用。
數據工程最佳實踐
開展數據工程專案是一項細緻入微的工作。第一步是對固有風險和潛在成本進行全面評估。這種評估不僅是程式性的，而且是專案成功的基石。這一階段的重要組成部分包括：
缺陷報告：建立健全的缺陷識別和糾正機制。
事故和錯誤管理：整合各種系統，妥善處理不可預見的事故和錯誤。
配置測試：建立縝密的配置測試流程。
資源規劃：主動預測測試所需的資源，並劃分明確的角色和職責。
測試標準：為啟動和結束正式測試制定明確的基準。
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:
準確性：數據值的描述是否正確？
完整性：數據中是否存在空白？
一致性：數據是否符合規定的格式？
相同性：數據元素是否有衝突？
完整性：數據關係是否保留？
及時性：數據是否最新？
獨特性：數據冗餘是否最小化？
數據工程過程的最後階段需要對整個數據集進行徹底驗證，確保與所有依賴關係和修改同步。
人工數據集成測試的挑戰
在數據移轉的過程中，數據集成涉及多個層面。其中，數據複製是進行數據庫升級或從傳統部署轉向雲部署的核心環節。接下來是持續性的跨層測試。從數據的採集到最終報告，每個階段都有其特有的挑戰。如果沒有遵循最佳實踐，這些步驟可能會導致時間和成本的增加，同時也可能損害項目的最終效果。
公有雲以其成本效益和高速度而受到歡迎。但為了充分發揮其潛力，數據團隊需要更新並現代化他們的測試方法。考慮到雲環境的高速需求，測試也必須是迅速的。在雲生態中，團隊在努力平衡手動和自動測試時，需要考慮到以下幾個關鍵點：
敏捷和 DevOps 動態：這些團隊不斷發展的性質要求永久測試。
複雜轉型：從單體開發轉向反覆運算開發。
端到端測試：對所有數據倉庫和集成進行全面測試。
領域專長：行業的快速發展對測試管理能力提出了挑戰。
數據管理：強大的數據管理結構勢在必行。
成本影響：人工測試，尤其是商業智慧層的人工測試，成本高得令人望而卻步。
人工測試中固有的錯綜複雜的相互依存關係使其很容易出錯。這些錯誤不僅會危及最終的業務產出，還會產生連鎖反應，破壞數據的可信度。
自動化測試：數據團隊的關鍵
自動化測試已成為數據團隊追求高效和準確的核心工具。它不僅提高了工作效率，還確保了數據的準確性。在這個數位化不斷進步的時代，為了保持競爭力，數據團隊必須採納並優化自動化測試方法。
測試方法：:
回歸測試：確保最近的更改不會對現有功能造成不利影響。
性能測試：評估系統在不同條件下的性能。
負載測試：評估系統在特定預期負載下的行為。
壓力測試：確定系統在極端條件下的穩健性。
功能測試：驗證系統是否按照規定的要求運行。
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