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Tests de calidad, talón de Aquiles de Business Intelligence

Publicado el 5/12/17 12:22

Las técnicas de Business Intelligence encuentran un habitual hándicap en el enorme y conocido volumen de datos que deben manejar para lograr sus objetivos. Pero hay otros retos, quizás menos evidentes, que tienen que ver con la gran diversidad, que no cantidad, de los reportes, queries o análisis que puede solicitar el usuario, algunos incluso más exhaustivos de lo previsto por el propio desarrollador. Así surge la necesidad de incorporar herramientas de testeo, que aseguren la correcta ejecución de las soluciones, de forma global, eficaz y rápida, en toda circunstancia, incluso las más existentes. Y no hay otro camino, para evitar riesgos y pérdidas económicas, que el basado en diferentes versiones de tests de calidad.

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Las labores de Business Intelligence están directamente afectadas por este tema, ya que las pruebas deben realizarse todas las herramientas y sistemas centrales que intervienen en su proceso. La complejidad de plantear cuestiones a diferentes sistemas datawarehouse y bases de datos, de muy distinta tipología y funcionalidad, requiere un esfuerzo de integración que sólo puede garantizarse, con rigurosos tests que podemos resumir en los siguientes:

Tests unitarios: sirven para validar cada uno de los componentes de una solución y se llevan a cabo en la etapa de desarrollo, nunca después. Se aplican a los elementos más críticos y, al menos, deben afectar a la lógica ETL, a las reglas de negocio y cálculos implementados en la capa OLAP y a la lógica de KPIs. Se aplican de forma ocasional, a lo largo del proyecto, y pueden automatizarse.

Tests del sistema de integración: complementan los anteriores y tienen el doble objetivo de garantizar que el proyecto se puede construir y desplegar con éxito y de que no surgirán problemas, durante la ejecución del trabajo. Se trata de pruebas de acumulación del sistema y deben realizarse, una vez implementados y configurados todos los trabajos. La adopción de este tipo de pruebas, en el ciclo de desarrollo del datawarehouse y de las bases de datos, es un paso de gigante que permite confirmar que el sistema actúa del modo esperado, una vez que todas las partes de la solución se han añadido.

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Tests de validación de datos: mediante este proceso, se prueban los datos, dentro del datawarehouse. Una forma habitual de hacerlo se apoya en una herramienta de consulta ad-hoc (Excel), que permite recuperar datos, en un formato similar a los informes operativos existentes. Cuando se detecta la existencia de un vínculo entre el datawarehouse y el informe operativo, se demuestra que los datos son válidos. Esta prueba ha de ser llevada a cabo por un representante del negocio, ya que es quien mejor conoce los datos y puede validarlos con más garantías.

Tests de aceptación de usuario: su objetivo es asegurar que los datos y herramientas que se proporcionan al usuario final cumplen con sus expectativas.

Tests de rendimiento: se ocupan de validar adecuadamente el rendimiento de la solución, en condiciones de trabajo reales. Se consideran factores como la arquitectura de datos, la configuración del hardware, la escalabilidad del sistema o la complejidad de las consultas.

Test de regresión: este tipo de prueba vuelve a examinar la funcionalidad, para garantizar que el desarrollo del datawarehouse y de las bases de datos no ha causado desperfectos en otras funcionalidades y aplicaciones. Todas las categorías definidas anteriormente deben someterse a tests de regresión.

Entre las herramientas de testing más populares, destaca la propuesta de Motio, especialmente indicada en plataformas IBM Cognos. Esta alternativa, empleada por Logicalis en sus proyectos, ha sido bien valorada también por analistas, como Gartner, que la han incluido entre sus preferidas, especialmente para pruebas globales de rendimiento y para comprobar si algún reporte o análisis presenta  error, tras realizar los cambios. Incluso admite pruebas de regresión y comprobación de los cambios realizados, por si han provocado algún reporte o análisis con problemas de vínculo de datos.

Todas estas herramientas deben ser utilizadas por el testeador, cuando un desarrollador realice algún cambio, principalmente aquéllos que afectan a la estructura.

Si bien es cierto que las pruebas que se realizan con estas herramientas no son automatizables (requieren intervención de un experto), dan un buen resumen de aquellas cosas que se puedan ver afectadas, facilitando muchísimo las tareas de verificación de la calidad, en cualquier entorno.

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