数据测试清单:确保数据完整性的覆盖率和完整性

编者按:韦恩Yaddow是一个独立的顾问拥有超过20年的经验主要数据迁移/集成/ ETL测试项目在组织包括摩根大通(J.P. Morgan Chase)、瑞士信贷(Credit Suisse)、标准普尔,AIG,奥本海默基金、IBM和Achieve3000。此外,韦恩告诉IIST(国际软件测试研究所)课程188金宝搏官网登录app数据仓库,ETL,数据集成测试。他继续领导很多ETL测试和指导项目咨询的基础上。你可以联系他wyaddow@gmail.com。

数据仓库、集成和迁移不断增加的重要性随着组织试图改变现代数据爆炸到见解,改善客户体验,并提供对竞争优势。然而,数据质量问题在etl的不同阶段是一个主要的挑战的快速发展和实现数据集成的解决方案。

许多研究人员已经导致数据质量问题的理解,共同识别一般原因在数据集成计划和执行这些步骤:

• 模式设计和建模
• 数据源配置
• 数据暂存和etl
• 数据转换、净化和浓缩
• 数据报告

可用下面的PDF概述了类型的测试,本研究发现跨8数据质量维:识别数据缺乏准确性、完整性、符合性、一致性、完整性、准确性、及时性和独特性。我希望这些信息能够帮助开发人员和其他工作在数据集成解决方案暴露和停止数据不足之前释放。

PDF下载数据测试清单。

了解更多关于如何Tricentis自动化数188金宝搏app苹果下载软件据质量测试。