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2019年5个比较好的ETL自动化测试工具介绍

ETL测试在数据转移到生产数据仓库系统之前执行。它也被称为表平衡或生产调节。ETL测试的主要目标是识别和减少数据缺陷。

考虑到数据量,使用工具进行ETL测试势在必行。以下是前5个ETL测试工具的列表,具有关键功能和下载链接:

1) QuerySurge

QuerySurge是RTTS开发的ETL测试解决方案。它是专门为自动化数据仓库和大数据的测试而建立的。它还确保从数据源提取的数据在目标系统中保持完整。

特点:

  • 改进数据质量和数据治理
  • 加快数据交付周期
  • 帮助自动化手工测试工作
  • 提供跨不同平台的测试,如Oracle、Teradata、IBM、Amazon、Cloudera等。
  • 它加快了高达1000倍的测试过程,并提供高达100%的数据覆盖
  • 它为大多数构建、ETL和QA管理软件集成了开箱即用的DevOps解决方案
  • 提供可共享的、自动化的电子邮件报告和数据健康指示板

2) Informatica Data Validation

Informatica数据验证是一种流行的ETL工具。它与PowerCenter存储库和集成服务集成。它使开发人员和业务分析师能够创建规则来测试映射的数据。

特点:

  • Informatica数据验证为数据验证和数据完整性提供了完整的解决方案
  • 由于直观的用户界面和内置的操作符,减少了编程工作
  • 识别和防止数据问题,并提供更高的业务生产力
  • 它有向导来创建测试查询,而不需要用户编写SQL
  • 该工具还提供了设计库和可重用查询片段
  • 它可以在几分钟内分析数百万行和列的数据
  • 它有助于将源文件和数据存储中的数据与目标数据仓库中的数据进行比较
  • 它可以生成信息丰富的报告、更新和自动电子邮件结果

下载链接:https://www.informatica.com/etl-testing.html

3) QualiDI

QualiDi使客户能够降低成本,实现更高的roi,并加快上市时间。这个ETL工具自动化了测试生命周期的各个方面。它使客户能够降低成本,实现更高的roi,并加快上市时间

特点:

  • 发现坏的和不兼容的数据
  • 数据集成测试
  • 跨平台测试
  • 通过仪表板和报告管理测试周期
  • 使用约束和引用完整性生成有意义的自动测试数据
  • 为直接映射自动生成测试用例
  • 中央测试用例存储库允许回归测试的测试计划
  • 为回归和重新测试分批维护测试执行
  • 测试执行结果在仪表板和报告中可单击
  • 内置缺陷跟踪和监视,与第三方缺陷跟踪工具接口

下载链接:http://www.bitwiseglobal.com/data-tools/qualidi/

4) ICEDQ

ICEDQ是一个ETL测试平台。它的目的是自动化数据迁移测试和生产数据监视。它帮助用户识别在ETL过程中生成的所有类型的数据问题。它提供了一个完整的自动化解决方案来审计、验证和协调数据。

特点:

  • ICEDQ从任何数据库或文件中读取数据
  • 它根据惟一列匹配内存中的数据
  • 它有助于转换或业务表达式
  • 它基于比较和表达式计算来识别不匹配的数据
  • 可以检查最多10000行来确定问题吗
  • 内存中的规则引擎
  • 它允许高级脚本
  • 用户和连接安全性
  • Jenkins集成(构建集成工具)
  • 惠普ALM集成
  • Web服务和命令行界面

下载链接:https://icedq.com/download-icedq-trial

5) Validator

Datagaps ETL验证器是一个数据仓库测试工具。它简化了数据集成、数据仓库和数据迁移项目的测试。它有一个内置的ETL引擎,能够比较数百万条记录。

特点:

  • 定义用于自动验证传入文件中每一列中的数据的规则
  • 比较目标和源数据的概要
  • 简化跨环境的数据库模式比较
  • 装配和安排测试计划的能力
  • 基线并比较数据以发现差异
  • 跨多个系统分析数据
  • 它允许基于web的报告
  • REST API和持续集成特性。
  • 它提供数据质量和数据集成测试
  • 基于向导的测试创建
  • 企业协作
  • 基于容器的安全
  • 它为用户提供调度功能
  • 它提供了基准测试功能
  • 减少与测试数据项目相关的成本

下载链接:http://www.datagaps.com/etl-testing-tools/etl-validator-download

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