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データ統合QAを備えたデータウェアハウス（DW）テスター
スキルが求められています。

データウェアハウス 分野とアーキテクチャは十分に確立されており、マスコミ、本、会議で頻繁に議論されています。 それらは、ほとんどの現代の組織にとって標準的な必需品になっています。 多くの場合、各企業はXNUMXつ以上のデータウェアハウスシステムを使用して、会社の意思決定を毎日行っています。 つまり、データウェアハウスはビジネスインフラストラクチャの標準コンポーネントです。

新しいビジネスモデル、絶え間ない技術の進歩、および絶えず変化する法規制により、企業はビジネスアプリケーションを置き換える必要があります。 副作用として、既存のソースアプリケーションからターゲットアプリケーションにデータを統合する必要があります。多くの場合、データウェアハウスでサポートされています。 そうすることは厳しいことを要求します データ統合 明確に定義された品質保証手段と組み合わされたプロセスモデル。

毎年、企業は次の結果として数百万を失います
運用データベース内の不正確で欠落しているデータ。 この深刻な問題
データウェアハウスが破損し、データウェアハウスと依存アプリケーションが失敗する原因になります。

分野として、データウェアハウスの品質保証
テクノロジー以上のものをカバーしています。 役割と組織が含まれます
データウェアハウスの構造、監視、測定、レポート、および修復
問題。

データウェアハウステスターの技術スキル要件
ユニークで要求が厳しいですが、報酬はたくさんあります。 お楽しみの方へ
テスト、データ品質への強い関心、コーディングのコツ
クエリ、データウェアハウス、およびデータ統合、DWテストは重要な場合があります
キャリアステップ。

開始する、または必要なノウハウをさらに強化する
データウェアハウステスターとして、いくつかの学習段階が必要になる場合があります。 彼らです
必要な知識を得るための提案と以下にリストされています
経験。

データウェアハウジングの概念を理解する  

QAアナリストは、で使用される用語を理解する必要があります
データウェアハウジング、DWデータの基本的なフロー、および
ETLQAプロジェクト。 データモデルとデータマッピングドキュメントは、
DWの要件とアーキテクチャを表現します。 したがって、理解する能力
DW要件を作成してから、テストシナリオを作成する必要があります。 ラルフキンボールとジョー
Casertaの本「TheDataWarehouse ETL Toolkit」（Wiley Publishing）とAndy
Oppelの「データベース：初心者向けガイド」（McGraw Hill Publishing）は優れています
出発点。 これらの本は、概要と詳細を提供します。
関連するアーキテクチャと用語。 ラリーイングリッシュの「データウェアハウスとビジネス情報の品質の向上」（Wiley
公開）は、データ品質の評価と保証に関するいくつかの章を提供します。

図1は、基本的な代表を示しています データウェアハウス 実装–ソースデータの識別（左下）からレポートおよびポータルレポート（左上）まで。 その間に、ソース抽出からステージング、運用データストア（ODS）へのディメンションデータのロード、データウェアハウスへのファクトデータ、レポートとポータルなど、エンドツーエンドのデータウェアハウス開発プロセスのいくつかの典型的なフェーズが示されます。表示およびレポート用のデータを抽出する機能。 図1は、すべてのETLプログラムとデータ移動をエンドツーエンドのQAプロセス全体で検証する必要があることを示しています。

DWテストの課題の把握

テスターは、データの課題を理解する必要があります
倉庫テストは頻繁に発生します。

• 且つ
  モデルとデータマッピングドキュメントは、プロジェクトの多くの側面を表しています
  要件; これらのアーティファクトに精通していることは、データ統合に不可欠です
  テストの成功。
• あり
  Oracle、Microsoft、および
  IBM。 複数のデータベースを採用しているエンタープライズデータウェアハウスは少なくありません
  これらおよび他のベンダーからの製品。
• データベース
  多くの場合、データサンプリングに基づくテストを必要とするほど大きいです。 の選択
  データ選択の最良の方法は必要なスキルです。
• 少数の
  データ統合テストの多くのニーズをカバーするテストツールが存在します。
  特に、複雑なデータ変換のテストを支援するツール。 したがって、
  テスターは、学習および実装中に手動テストを行うことで創造性を発揮する必要があります
  可能な限り多くの利用可能なツール。 高い期待を持っていますが、資格があります
  スタッフが不足している場合、QAマネージャーは強力でありながら使いやすいツールを探す必要があります
  予算を見直しずに迅速に展開できます。
• An
  SQLクエリ、データプロファイリング方法、Excel、およびDBに関する幅広い理解
  編集者は不可欠です。 幸いなことに、eラーニング、書籍、クラスが利用可能です
  これらのニーズのために。
• 　
  テスト中およびテスト後のデータウェアハウステストの準備状況を評価する機能
  計画が完了しました。

もっとたくさんあります
課題とそれらの課題の解決策。 あなたはベンダーでそれらについて学ぶことができます
クラスまたはデータウェアハウステスタートレーニングを提供するクラスからオンラインで。

DWテストとテストケースの計画

データウェアハウスのテスト計画の開始と実装
プロセスは、DWテスト候補者にとって新しい経験になる可能性があります。 あなたはこれを和らげることができます
既存のデータウェアハウスの「テスト計画テンプレート」、「マスターテスト計画」、「テスト戦略/アプローチ」のレビューによる取り組み
またはデータ統合の「エンドツーエンド」テスト計画。 DWの観察を通して
計画テンプレートと関連するチェックリスト、データになりたい人
倉庫テスターはこれらから学び、彼らの効果的な戦略を作成します
自分の。 これらのドキュメントでは、テストトピックとテストシナリオ–データに固有
倉庫のQA–発見されます。

• コマンドと
  テストカバレッジのチェックリストとしてのETLの目標と目的
• 例
  ETLテスト中に頻繁に見つかる欠陥の数。 それらを見つけるためのテストケースを書く
• 推奨されます
  ETLテストシナリオとテストケース
• 見積もり
  DWテストのリソースとスケジュール
• ソース
  ターゲットデータプロファイリング–何を探すべきか
• 正式な
  データビルド展開のQA開始および終了基準
• 例
  ETLテストシナリオの
• 機能的な
  テスト（例：セキュリティ、パフォーマンス、ETLエラーログ、回帰テスト
  ガイドライン）
• 評価中
  テスト計画とテスト準備

図2は、データウェアハウジングを例として使用して、エンドツーエンドのデータ統合テストプロセスにおける主要なチェックポイント（テストポイント）を示しています。 この図は、データがソースから抽出され、ターゲットデータベースへのロード用に変換され、データマートへのロード用に集約されるときにデータを検証する方法を示しています。 データ所有者およびその他の利害関係者がデータ統合が成功したことを確認した後でのみ、プロセス全体が完了し、本番環境の準備ができていると見なすことができます。

テストデータの計画と管理

データウェアハウスのテストに不慣れな人は、その方法を学ぶ必要があります
計画時にしばしば遭遇する合併症に対処するのが最善であり、その後
データウェアハウスのQA作業のデータを選択してテストします。 さまざまな選択肢
データの選択、およびそれぞれに関連する課題については、そのように学ぶ必要があります
テスターは賢明な選択をすることができます。

特性
テストデータ管理戦略の概要

• 生成する
  すべてのデータソースからの十分な量の必要なテストデータ
• 合成を作成する
  欠落しているデータのデータ（たとえば、ネガティブテストに必要なデータ）
• 慎重に
  テストデータの抽出とロードプロセスをスケジュールする
• セキュリティを低下させる
  機密/個人コンテンツのテストデータのリスク
• テストを管理する
  テストデータの準備とクリーンアップのための環境–DBAと構成を取得します
  管理サポート
• アクセスを提供する
  複数のQAユーザーが消費するデータセットをテストするための制御

クリティカル
データ計画をテストするための課題

• 重要なテストデータの可用性
  すべてのビジネスユースケースとルールを検証および検証する
• すべてのソーステーブルのID、
  制約と依存関係
• の可能な値の範囲を理解する
  さまざまなフィールド（すべての境界値を含む）
• から大量のテストデータを作成する機能
  テスト環境で必要な異種データソース
• リソースの数（例：
  人、ツール）ビジネス要件のトレーサビリティを開発するà
  テストケースへà
  データをテストする

DWテストのテスタースキル

QAチームの人員配置とトレーニングは不可欠です
テスト計画プロセスのステップ。 テスターのスキルは、仕事ができるように開発することができます
説明は簡単に作成でき、候補者は効果的に面接されます。 クリティカル
DW QAのニーズ、スキル、および経験は、QAチームメンバーが
テストのすべての側面に合わせて選択および準備できます。

以下は、データウェアハウスのテストジョブです
組織が頻繁に求めているものを表す説明。

• 確かな理解
  データウェアハウジングの概念、アーキテクチャ、およびプロセスの概要
• の複数年
  大規模なデータベースをテストする専門的な経験
• 才能
  製品、プロジェクト、データエンジニアリング、分析チームと協力して、
  QAリソースのニーズとタイムラインに関する情報を提供する
• の経験
  リレーショナルおよびディメンションデータベース構造
• 経験
  ETL＆BIテスト計画とハンズオンテスト
• 理解する
  テストケースを開発するためのETLマッピングドキュメント
• 正式な訓練
  およびSQLクエリの経験：Oracle / SQL Server / DB2
• 露出
  データウェアハウスおよび/またはデータ統合プラットフォームのすべてのレイヤーにわたるテスト
• の経験
  ETLマッピングに基づくSQLクエリ開発およびクエリ実行スクリプト
  ドキュメント
• についての経験
  ソースからターゲットへのマッピングへのデータ変換のテスト
• 適性
  ETL問題の根本原因の調査とトラブルシューティング
• を使用する機能
  テストクエリ結果を分析するためのさまざまなDBエディター、Excel、およびMS Access
• ETLで固体
  データ検証プロセス（例：Informatica / DataStage / SSIS）
• の経験
  ETLおよびBIシステムのエンドツーエンドのデータ検証 
• 能力
  DWユニット、機能、統合、回帰、
  パフォーマンス、およびポストプロダクションテスト
• BIレポートに強い
  Cognos / Business Objects / Microstrategy / SSRSBI環境での検証
• 従事能力
  要件のギャップ/質問を解決するために対象分野の専門家と
• への願望
  問題解決につながるテストの失敗を再現する際に開発者を支援する
• コールテン
  OBIEEなどのビジネスインテリジェンス（BI）ダッシュボードツールの理解
• 体験
  データスチュワード、データアーキテクト、ソフトウェアエンジニアとの提携
• 使用法と
  レポートおよび分析ツール（OBIEE、Tableauなど）を使用したテストスキル
• の経験
  スクリプティングとデータテストの自動化  

結論

データウェアハウジングプロジェクトはリスクが高いことが知られています。 これらは多くの理由で失敗する可能性があります：不十分なデータアーキテクチャ、一貫性のない定義されたデータ、さまざまなデータソースからのデータを統合できない、欠落した不正確なデータ値、不十分なデータ変換テスト、一貫性のないデータフィールドの使用、許容できないクエリパフォーマンスなど。

DWプロジェクトのリスクが軽減されます
プロジェクトにサービスを提供する、十分に訓練された意欲的なテスターが配置されている場合
データウェアハウス開発の初期から全体を通して。

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ソース：https：//www.dataversity.net/becoming-a-prized-data-warehouse-and-data-integration-tester/