Datenvalidierungstests: Was ist das und warum ist es wichtig?

Was ist Datenvalidierung?

Unter Datenvalidierung versteht man den Prozess der Überprüfung der Qualität und Genauigkeit einer Datenquelle vor der Verwendung, vor dem Import und vor der Verarbeitung der Informationen. So gesehen ist die Datenvalidierung die Grundlage der Datenbereinigung.

Es gibt unterschiedliche Arten der Datenvalidierung, wie z.B.:

• Testen der Datenmigration
• Testen der Datenintegrität
• Daten Training

Die passende Art der Datenvalidierung wird auf der Grundlage der Anforderungen, der Zielbeschränkungen und/oder der Ziele der Datenerfassung entschieden.

Kunden verlangen heute Zugang zu Big Data, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen - vorausgesetzt, die Daten sind genau und werden richtig ausgewertet. Allerdings nimmt der Umfang dieser Daten jede Sekunde zu, so dass es immer schwieriger wird, sie zu verwalten.

Zum Ausgleich der Komplexität ständig wachsender Daten werden neue Techniken, Geschäftsregeln und Analysen eingesetzt, um bestehende Systeme zu verbessern.

Allerdings ist dieser Prozess anspruchsvoll, mühsam und fehleranfällig. Die Datenvalidierung kann dazu beitragen, dass auf dem Weg dorthin keine Fehler auftreten.

Der Grund, warum Datenvalidierung wichtig ist

Bei der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen müssen alle Repositories kompatibel sein und den gleichen Regeln folgen, ohne Datenfelder zu verfälschen. Allerdings sind Inkonsistenzen sowohl beim Typ als auch beim Kontext der Daten keine Seltenheit.

Hier kommt das Testen der Datenvalidierung ins Spiel. Das Hauptziel ist es, sicherzustellen, dass die zusammengefassten Daten korrekt, konsistent, vollständig und Fehlerfrei sind.

Was ist ein Datenvalidierungstest?

Der Prozess der Datenvalidierung als Teil des Testens wird als Datenvalidierungstest bezeichnet.

Der Test wird an Datenbanken durchgeführt, nachdem diese transformiert wurden. Dadurch kann ein Endbenutzer, z.B. ein Business Intelligence Architect, überprüfen, ob die verfügbaren Daten gültig und die Datenbanken kompatibel sind und den Geschäftsregeln entsprechen.

Datenvalidierungstests stellen sicher, dass die Datenintegrität beim Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten nicht beeinträchtigt wird. In Form von Testfällen wird den Endbenutzern außerdem mitgeteilt, wie sie mit fehlerhaften und inkonsistenten Daten verfahren sollen.

Datenvalidierungstests für Unternehmen und ETL-Projekte

Große Unternehmen arbeiten mit großen Daten und müssen während der Datenerfassung Validierungstests durchführen, um sicherzustellen, dass sie nicht beschädigt sind und die Authentizität der Daten garantieren. Außerdem ist es wichtig, Datenvalidierungstests durchzuführen, wenn es um ETL geht.

ETL-Projekte umfassen die Extraktion von Daten, die Anwendung logischer Regeln sowie die Umwandlung und das Laden dieser Daten an den Zielort.

Für diesen Prozess sind Validierungstests erforderlich, um die Genauigkeit zu gewährleisten und die Ausbreitung von Fehlern in der Datenpipeline zu verhindern. Außerdem helfen Validierungstests, Datenverluste und Diskrepanzen zu vermeiden.

Datenvalidierungstests für Migrationsprojekte (Datenmigrationstests)

Wenn Projekte mit Migrationen verbunden sind, treten Datenvalidierungstests wieder in den Vordergrund. Bei solchen Projekten werden riesige Datenmengen von der Quelle auf den neuen Zielspeicher verschoben, der oft ein sehr benutzerfreundlicher, störungsfreier und unkomplizierter Ort ist.

Die Datenmigration kann aus vielen Gründen erfolgen, z.B. für Upgrades, zur Sicherstellung der Kompatibilität mit neuen Technologien oder zur Optimierung. Auf jeden Fall erfordern solche Projekte eine Datenvalidierung, um sicherzustellen, dass die Migration das System in keiner Weise beeinträchtigt hat.

Übliche Datenvalidierungstests bei Migrationsprojekten umfassen:

• Überprüfung der Anzahl der migrierten Zeilen
• Funktionstests, wie z.B. die Bereitstellung derselben Eingabe für mehrere Systeme und der Vergleich der Ergebnisse
• Leistung
• Sicherheit
• E2E
• Regressionstests

Schritte des Datenvalidierungstests

Datenvalidierungstests bestehen aus vier Schritten: detaillierte Planung, Datenbankvalidierung, Validierung der Datenformatierung und Stichproben. Schauen wir uns jeden einzelnen Schritt an.

Detaillierte Planung: Dieser Schritt umfasst die Erstellung eines Plans und einer Roadmap für den Validierungsprozess. Eine detaillierte Planung hilft den Testern auch, Probleme in der Datenquelle zu erkennen und die für die Validierung der Daten erforderlichen Iterationen auszuwählen.

Datenbank-Validierung: Dies trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die Daten von der Quelle bis zum Ziel verfügbar sind. Quell- und Zieldatenfelder werden in Bezug auf die Anzahl der Zeilen, die Datengröße und den allgemeinen Schemavergleich verglichen.

Datenformatierung - Validierung: Diese Phase konzentriert sich auf die Zieldaten, um sicherzustellen, dass der Benutzer sie verstehen kann und dass sie alle Geschäftserwartungen erfüllen.

Stichproben: Der letzte Schritt besteht darin, kleine Datensätze zu testen, bevor größere Datensätze verarbeitet und getestet werden. Mögliche Fehler können in den kleineren Sätzen frühzeitig erkannt werden, wodurch die Verschwendung von Rechenleistung reduziert wird.

Vorteile von Datenvalidierungstests

Datenvalidierung- und Migrationstests verbessern die Datenerfassung und die Datengenauigkeit, wodurch zuverlässigere quantitative Ergebnisse erzielt werden können.

Weitere Vorteile der Datenvalidierung und der damit verbundenen Testverfahren sind u.a. Verbesserungen:

• Erfüllung der geschäftlichen Anforderungen
• Genauigkeit der Daten
• Entscheidungsfindung
• Strategische Unternehmensführung
• Gewinne

Was ist ein Datenbank-Validierungstest?

Nicht nur die Datenvalidierung, sondern auch die Datenbankvalidierung ist wichtig. Das Testen der Datenbankvalidierung umfasst die Prüfung der gespeicherten Daten und der Metadaten. Die Prüfung erfolgt auf der Grundlage der Anforderungen an die Qualität und Leistung der Daten. Außerdem prüfen die Tester die Datenobjekte, die Funktionalität, die Typen und die Länge der Daten, bevor sie in den Echtbetrieb gehen und den Benutzern zur Verfügung stehen. Auch Indizes und die gesamte Umgebung, in der sich die Daten bewegen und entwickeln werden, werden anhand festgelegter Parameter überprüft.

Gängige Arten von Datenbankvalidierungstests sind:

• Data Mapping
• ACID-Validierung
• Prüfungen der Datenintegrität
• Tests zur Einhaltung von Geschäftsregeln
• Tests der Datengenauigkeit
• Tests der Datenvollständigkeit
• Tests zur Datentransformation
• Data Quality-Tests
• Datenbankvergleichstest (Vergleich zwischen Quelle und Ziel)
• End-to-End-Tests
• Data Warehouse-Tests

Diese Art von proaktiven und kontinuierlichen Tests kann helfen, Datenfehler zu vermeiden.

Schritte zur Einführung von Datenvalidierungstests

Mit den oben genannten Tests können Sie Datenvalidierungstests problemlos in Ihren Arbeitsablauf integrieren. Sie sind sehr arbeitsintensiv - die Datenvalidierung erfordert viel Aufwand.

• Tests zur Datengenauigkeit und Datenvollständigkeit stellen sicher, dass die Daten korrekt sind.
• Tests zur Datenumwandlung überprüfen, ob die Daten nach der Umwandlung nicht beschädigt sind.
• Tests zur Data Quality behandeln dann die fehlerhaften Daten.
• Tests zum Datenbankvergleich vergleichen die Quell- und die Zieldatenbank.
• Tests für End-to-End und Data Warehouse helfen bei der Datenvalidierung.

Unabhängig von der Anzahl der Schritte sind Validierungstests und Data Quality unerlässlich für eine korrekte Business Intelligence und eine optimale Investitionsrendite.

Welche Software wird zum Testen benötigt?

Für die Datenvalidierung ist keine spezielle Software notwendig. Sie kann mit Excel unter Verwendung von PivotTables und Power Query durchgeführt werden. Allerdings erfordern diese Prozesse dennoch erhebliche Überlegungen, Verarbeitungen und Anstrengungen, um die Daten in Form zu bringen.

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