遇见数据仓库如何测试数据仓库

什么是数据仓库

/view/19711.htm?fr=aladdin 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。 为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 [1]

如何测试数据仓库

在数据仓库环境下进行测试时如何处理需求与质量的关系?虽然数据仓库的测试是一个惊奇而神秘的过程，但实际上它与其它测试项目并无多大区别。基本的系统分析和测试过程在这里仍然有效。我们来看一下其中的几个步骤，并研究如何在数据仓库环境中应用。分析源文件与其它项目一样，测试数据仓库部署时，通常都会有一份相关的说明文件。虽然这些文件对于创建基本的测试策略非常有用，但经常会缺少一些关于测试开发与执行的详细资料。有时会有一些其它文件解释技术上的细节问题，即从源到目标的转化的测试方式和基于查询(analysis-based)的测试方式的选择。纯基于分析的方法是让测试分析师通过分析目标数据和相关标准计算出预期结果。基于查询的方法有相同的基本分析步骤，但更进一步，用SQL查询语言编写预期结果。这为将来建立回归测试过程节省了很大精力。如果测试是一次性的，那么用基于分析的方式就足够了，因为通常这种方式较快一些。反之，如果企业对回归测试有持续的需求，那么基于查询的方式会更为合适。测试的开发与执行不管在测试执行过程之前还是之后进行测试的开发，要根据上行需求的稳定性和分析过程决定。如果情况变动比较频繁，那么早期进行的测试开发可能大部分都会被废弃。这种场合，实时进行的整合的测试开发和执行过程通常会更有效果。不管怎样，在设计测试开发和执行过程的框架时，参考一下测试分类总是有用的。比如，一些数据仓库的测试分类可能有：记录计数(预期与实际对比) 副本记录 参考数据有效性 参照完整性 错误与异常逻辑 增量过程与历史过程 控制栏值与默认值 除这些分类外，还可以参考缺陷分类学，比如Larry Greenfield的分类。测试执行时，准确的状态报告过程是经常被忽略的一个方面。在确定团队里的其他人明白你的方法的前提下，测试分类和测试进度可以保证他们对测试状态也有一个清楚的概念。有了详细的规划并坚持到底，以及良好的沟通，就能建立一个数据仓库测试过程，帮助项目团队取得满意的成果。