商业智能(BIBusiness Intelligence)是收集,分析和转换原始数据为准确,有效和有意义的信息的过程,可用于制定智能的业务决策和完善业务战略。
BI为组织提供了洞察力。商业智能测试计划可帮助公司获得更深入,更好的洞察力,以便他们可以根据实际情况或数据进行管理或制定决策。
在当今的市场中,这种做法已经发生了很大变化。曾经是离线报告,现在是实时业务集成。
image.png事件流:
用户事务数据(关系数据库或OLTP On-line Transaction Processing)文件,记录或其他格式的数据等 - > ETL - >数据仓库 - >数据集市 - > OLAP附加排序,分类,过滤等提供有意义的见解 - BI。
业务集成是指此分析对特定应用程序的工作方式的影响。
例如,您的信用卡可能无法在新位置工作,因为BI会警告应用程序它是一个不寻常的事务。这曾经发生在我身上。我参加了一个艺术展览,那里有来自美国各地的工匠。我用我的信用卡购买了一些东西,但它不能是哟国内,因为卖家是从美国的一部分注册的,我的信用卡从未使用过。这是BI集成的一个示例,用于防止欺诈。
亚马逊或其他零售网站上的推荐产品,视频网站上的相关视频等是商务智能商务集成的其他示例。
很明显ETL和存储系统对于成功的BI实现很重要。这就是为什么BI测试永远不是一个独立的事件。它涉及ETL和数据仓库测试作为整体元素。作为测试人员,了解和了解如何测试这些内容非常重要。
STH让你在那里。我们有文章谈论这些概念。我将提供下面的链接,以便我们可以解决这些问题并专注于BI。
商业智能测试专家几乎总是建议的另一件事是:测试整个流程,从数据从源头一直到结束。不要仅仅在最后测试报告和分析。
检查源的数据:
确保它发送的数据源和数据类型匹配。
比如学生的详细信息如果GPA显示为7,则显然超过5点系统。因此,这些数据可以在这里被丢弃或纠正,而不需要进行进一步处理。
这通常是ETL的“Extract”阶段。
检查数据转换:
源和目标数据类型应匹配。例如:您不能将日期存储为文本。主键,外键,null,默认值约束等应该是完整的。
应验证源和目标的ACID属性等。
检查数据加载
(进入数据仓库或数据集市或其永久定位的任何地方):
加载数据并测试它们的实际脚本包含ETL测试中。但是,必须对数据存储系统进行以下验证:
- 性能:复杂性通常会导致查询花费太长时间来检索结果。因此,性能测试在这里起着重要作用。
- 可扩展性:数据只会增加而不会减少。因此,必须进行测试以确保当前实现可以处理不断增长的业务和数据量的大小。这也包括测试档案策略。基本上,您正在尝试测试决策 - “旧数据会发生什么,如果需要,会怎样?”
计算能力,故障恢复,错误记录,异常处理等也在考虑中。
参考资料
- python测试开发项目实战-目录
- python工具书籍下载-持续更新
- python 3.7极速入门教程 - 目录
- 讨论qq群630011153 144081101
- 原文地址
- 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞!
- 本文相关海量书籍下载
- https://www.softwaretestinghelp.com/data-migration-testing/
- https://www.softwaretestinghelp.com/business-intelligence-bi-testing/
BI报告测试:
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生成的报告及其对业务的适用性
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能够自定义和个性化要包含在报告中的参数。排序,分类,分组等
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报告本身的外观。换句话说,可读性。
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如果BI元素是BI集成的,那么应用程序的相应功能将包含在端到端测试中。
BI测试策略:
- 测试计划
- 测试策略
- 测试设计(您的测试用例将是查询密集型而不是纯文本。这是典型测试项目与ETL /数据仓库/ BI测试项目之间的一个主要区别。)
- 测试执行(再次,您将需要一些查询界面,如TOAD来运行您的查询)
- 缺陷报告,关闭等
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