Pruebas de software: pruebas de Business Intelligence (BI) con casos de prueba de muestra

El procedimiento en el que se recopilan, limpian, integran, analizan y comparten datos para determinar las experiencias de acción que impulsan el desarrollo empresarial se conoce como Business Intelligence (BI). Business Intelligence Testing verifica la información de organización, el proceso ETL, los informes de BI y garantiza que la ejecución sea correcta. BI Testing garantiza la credibilidad de la información y la exactitud de las experiencias obtenidas del proceso de BI. Aquí, discutiremos los siguientes puntos:

1. Eventos en Business Intelligence.
2. Secuencia de Pruebas de Business Intelligence.
3. Etapas de la Inteligencia de Negocios.
4. Casos de prueba de inteligencia empresarial.
5. Estrategia de Pruebas de Inteligencia de Negocios.

Vamos a discutir cada uno de estos temas en detalle.

Eventos en Business Intelligence

El flujo de eventos de inteligencia de negocios son:

1. Datos transaccionales del cliente (Base de datos relacional, o OLTP) Base de datos de archivos planos, registros de datos: Es un tipo de datos que se registran a partir de las transacciones de los clientes. Estos datos se almacenan en forma de registros en una base de datos de archivo plano. Una base de datos de archivo plano es un tipo de base de datos que tiene un formato uniforme y no consta de ningún tipo de indexación o estructura. Es una base de datos en un formato de tabla. La mayoría de las veces se guarda en formato CSV.
2. Procesos ETL: el método de extraer datos de numerosos sistemas de origen, luego transformarlos y cargarlos en el almacén de datos se conoce como proceso ETL. La forma completa de ETL es Extraer, Transformar y Cargar. En este paso, se extraen los datos de la base de datos del archivo plano. La transformación es importante ya que involucra varias reglas comerciales y también tiene cierto riesgo de errores de cálculo. Este es uno de los pasos más vitales.
3. Almacén de datos: el proceso de manejo y recopilación de datos de diferentes fuentes para proporcionar una comprensión significativa de los datos comerciales es el almacén de datos. Construye el análisis de datos y la presentación de informes. Es un proceso de transformar los datos en información y ponerlos a disposición del usuario de forma periódica.
4. Data Mart: es un subconjunto de un almacén de datos donde se enfoca principalmente en una sola línea de negocios. Datamart recopila datos de algunas fuentes y es mucho más flexible que un almacén de datos. La comprensión de los datos se construye en este paso.
5. OLAP para generar conocimientos de BI significativos: este es un paso de cálculo que permite al usuario extraer los datos de forma selectiva y consultar datos para comprender los diferentes puntos de vista. La forma completa de OLAP es el procesamiento analítico en línea. Todos los datos en OLAP son datos resumidos previamente, por lo que se necesita mucho menos tiempo de consulta para ejecutarse. Aquí se encuentra una correlación entre varios datos.

Por ejemplo, elementos recomendados en sitios de comercio electrónico, videos recomendados en Youtube, etc. Las tecnologías/sistemas que se usan comúnmente para la inteligencia comercial son:

1. MIS: Sistema de Información Gerencial.
2. OLAP: Procesamiento Analítico en Línea y Análisis Multidimensional.
3. CRM: Gestión de la relación con el cliente.
4. EIS: Sistema de Información Ejecutivo.

Secuencia de prueba de Business Intelligence

La secuencia de prueba de Business Intelligence es:

1. Verifique los datos de origen: los datos comerciales generalmente no provienen de una fuente y en un solo formato. Asegúrese de que la fuente y el tipo de datos que envía coincidan. La validación básica se realiza aquí.

2. Verificar la transformación de los datos: este es el lugar donde los datos sin procesar se procesan en datos explícitos del negocio. Los tipos de datos de origen y destino deben ser iguales. La clave principal, la clave externa, el valor predeterminado y el valor nulo no deben modificarse. Las propiedades ACID de los tipos de datos de origen y destino deben verificarse.

3. Verifique la carga de datos: los datos que cargan y prueban los scripts se agregan para la prueba de ETL. El sistema de almacenamiento de datos debe verificarse para lo siguiente:

• Desempeño: Para sistemas complejos, surgen conexiones entre diferentes partes de los sistemas formando varias correlaciones. Aunque es bueno para el análisis de datos, se requiere mucho tiempo para recuperar datos. Por lo tanto, la prueba de rendimiento es el factor principal.
• Escalabilidad: Los datos aumentan día a día. Por lo tanto, se requiere probar los datos para decidir si la implementación actual puede manejar los datos del creciente volumen de negocios o no.

4. Pruebas de informes de BI: esto es lo que se considera Business Intelligence. Tenga en cuenta que si se rompen las capas anteriores, los informes nunca serán exactos, confiables o rápidos.

Los puntos importantes son:

• La utilización de los informes que se crean para el negocio.
• Los parámetros que se mencionan en los informes deben modificarse y personalizarse, como ordenar, agrupar, categorizar, etc.
• La presencia del informe real, es decir, la documentación.
• El uso comparativo de la aplicación debe incluirse en una prueba de extremo a extremo si los elementos de Business Intelligence se integran juntos.

Etapas de la Inteligencia de Negocios

Las pruebas de BI tienen dos etapas:

Etapa 1: Procesamiento y almacenamiento de los datos:

• Datos de origen: los datos en el sistema de origen podrían tener algunos problemas con respecto a cómo se ingresaron los datos. Los ingenieros de BI no pudieron administrar los datos de origen, lo que genera la posibilidad de influir en el informe de origen. Por esa razón, es vital validar la integridad de los datos de origen para garantizar la precisión.
• ETL: una vez que los datos se han recopilado del sistema de origen, se cambian y se transfieren al almacén de datos. Este cambio es esencial ya que incluye reglas comerciales, por lo que también existe una alta probabilidad de errores y errores de cálculo en esta etapa.
• Almacén de datos: independientemente de si no se encuentran errores en las pruebas de origen, el problema podría ser el almacén de datos. Existe la probabilidad de que se pierdan algunos pedidos en el almacén de datos que provoquen estos problemas. Los datos de estos pedidos se han perdido coincidentemente.

Etapa 2: Pruebas de BI:

• Capas de metadatos: proporciona objetos de alto nivel con acceso simple a clientes comerciales. Los datos aquí se recopilan de bases de datos y aquí se considera una transformación de datos.
• Informes: cada informe de BI se compone de consultas SQL, requests y filtros. Podrían surgir problemas en cualquiera de estas cosas debido a errores especializados o de desarrollo. La creación de estos informes es un esquema de mejora significativo, por lo que debe probarse para garantizar que todos los datos sean exactos.
• Tableros: los tableros en las pruebas de BI consolidan algunos informes con varios datos y gráficos. Estos dos posiblemente podrían estar asociados. Por regla general, los cuadros de mando son las últimas piezas didácticas utilizadas por las empresas, por lo que es necesario probarlo.

Casos de prueba de inteligencia empresarial

Los casos de prueba de BI son:

1. Verificación ETL:

• Confirme que los datos se planifiquen con precisión desde el sistema de origen hasta el de destino
• Confirme que todas las tablas y sus campos estén duplicados desde el origen hasta el destino
• Confirme que los campos no válidos, por ejemplo, valores nulos, no estén ocupados
• Confirme que la disposición de las claves se autoproduzca y se haga correctamente en el sistema de destino
• Confirme que los datos no se confundan ni se acorten
• Confirme que no hay información duplicada en el sistema de destino
• Confirme que el tipo de datos y la disposición en el sistema de destino sean precisos.
• Confirme que la precisión de los datos en los campos numéricos es precisa
• Confirme que los cambios se aplican con precisión
• Confirme que el manejo de excepciones es poderoso.

2. Datos de puesta en escena:

• Después de ejecutar las reglas de filtrado, el recuento de registros entre las tablas de preparación y las tablas de destino es igual.
• Inserte un registro que no esté presente en la tabla de destino en el caso de la combinación de teclas proporcionada.
• Si los registros están precargados, no se pueden duplicar ni enviar a las tablas de destino.
• Quite los registros de las tablas de destino de forma coherente.
• Los valores se cargan en las tablas de proceso
• Los valores se cargan en las tablas de referencia.
• En el momento en que se cargan los datos de day_02, actualice los registros de la clave.

3. Carga de datos de BI:

• Verifique que no haya problemas para acceder a los datos y que las bases de datos de origen y destino estén conectadas correctamente.
• Verifique la opción truncar si funciona correctamente o no para los datos cargados.
• Mientras carga los datos, verifique el rendimiento de la sesión.
• Busca errores que no sean mortales.
• Si el proceso del niño falla, asegúrese de que el proceso del padre también fallará.
• Asegúrese de que el registro se actualice regularmente.
• Asegúrese de que los parámetros del proceso de planificación y trabajo sean correctos.
• Asegúrese de que la cantidad de tablas en el sistema de origen y de destino sea indistinguible.
• Compare las propiedades de la tabla de etapa con las tablas de destino. Deberían ser equivalentes.

4. Informes de BI:

• Mostrar fecha y hora.
• Se requiere precisión del decimal para cifras significativas.
• En cada página, se debe mostrar el número de filas y columnas.
• En el informe, no hay características libres.
• Los valores nulos que se muestran tanto para los atributos como para las cifras importantes deben ser claros.
• Compruebe si la función de búsqueda de texto distingue entre mayúsculas y minúsculas o no.

Estrategia de Pruebas de Inteligencia de Negocios

Las diversas estrategias de las pruebas de Business Intelligence son:

• Organizar y planificar una prueba.
• La estrategia y la técnica para la prueba.
• Diseño de texto (por ejemplo, la mayoría de los casos de prueba se concentran en consultas en lugar de texto simple). Esta es la diferencia más importante entre los proyectos ETL/Data Warehouse y el proyecto de prueba tradicional.
• Implementación de prueba
• Informe de limitaciones y conclusión del proyecto.