Sete métodos de testes de dados: por que você precisa deles e quando usá-los?

Os testes de dados envolvem a verificação e validação de conjuntos de dados para confirmar se eles atendem aos requisitos específicos. O objetivo é evitar quaisquer consequências negativas nas operações ou decisões comerciais decorrentes de erros, inconsistências ou imprecisões. Em um mundo em que as organizações dependem fortemente da observabilidade de dados para a tomada de decisão informada, métodos eficazes de teste de dados são essenciais para garantir padrões de alta qualidade em todos os estágios do ciclo de vida dos dados, desde a coleta e armazenamento de dados até o processamento e análise. Isso faz parte da uma série de artigos sobre qualidade de dados.

Descubra os motivos pelos quais é importante realizar testes de dados.

1. Garantir a precisão

Uma das principais razões pelas quais os testes de dados são essencial é garantir a precisão dos dados. Dados imprecisos podem levar à tomada de decisão falha, o que pode ter consequências graves para uma empresa. Os métodos de testes de dados ajudam a identificar e corrigir erros, inconsistências e imprecisões nos dados, garantindo que as empresas tenham acesso a informações precisas e confiáveis.

2. Manter a integridade dos dados

A integridade dos dados refere-se à consistência, precisão e confiabilidade dos dados ao longo de seu ciclo de vida. A manutenção da integridade dos dados é vital para as empresas, pois garante que os dados permaneçam precisos e consistentes mesmo quando são usados, armazenados ou processados. Os métodos de teste de dados desempenham um papel crucial na preservação da integridade dos dados, identificando e resolvendo problemas que podem comprometer a qualidade dos dados.

3. Otimização do desempenho

Os métodos de testes de dados também são essenciais para otimizar o desempenho dos sistemas e aplicações de dados. Ao identificar gargalos, ineficiências e problemas de desempenho, os métodos de testes de dados permitem que as empresas otimizem seus sistemas de dados e aplicações para oferecer o desempenho ideal. Isso resulta em um processamento de dados mais rápido e eficiente, economia de custos e uma melhor experiência do usuário.

Conteúdo relacionado: saiba mais sobre confiabilidade de dados

Aqui estão alguns métodos comuns de teste de dados que você pode usar para melhorar a qualidade e a integridade de seus dados.

1. Testes de integridade de dados

O teste de integridade de dados é um aspecto crucial da garantia de qualidade de dados. Esse método garante que todos os dados necessários estejam presentes no sistema e que não falte nenhuma informação crítica. O teste de integridade de dados envolve conferir se todos os registros, campos e atributos estão presentes e verificar se eles são preenchidos com os valores apropriados.

A primeira etapa nos testes de integridade de dados é definir os requisitos para o conjunto de dados. Isso envolve identificar os campos, registros e atributos obrigatórios que devem estar presentes no sistema. Em seguida, você precisa criar casos de teste e dados de teste que cubram todos os cenários possíveis em que os dados podem estar ausentes ou incompletos. Por fim, execute os casos de teste e analise os resultados para identificar as lacunas existentes nos dados.

Quando usar esse método: os testes de integridade de dados são essenciais ao migrar dados entre sistemas, integrar novas fontes de dados ou implementar novos processos de negócios que exijam dados adicionais. Também são vitais durante projetos de armazenamento de dados e relatórios, onde dados incompletos podem levar a insights e tomada de decisão incorretos.

2. Testes de consistência de dados

O teste de consistência de dados se concentra em garantir que os dados em diferentes sistemas ou bancos de dados sejam consistentes e sigam as mesmas regras e normas. Dados inconsistentes podem levar a imprecisões e afetar a confiabilidade dos relatórios e processos de tomada de decisão.

Para realizar testes de consistência de dados, primeiro é necessário identificar as regras e normas que devem ser aplicadas aos dados. Isso pode incluir formatos de dados, unidades de medida, convenções de nomenclatura e outras regras específicas do domínio. Depois que as regras forem definidas, você poderá criar casos de teste que verificam se os dados seguem essas regras e normas.

Quando usar esse método: os testes de consistência de dados são cruciais quando você está trabalhando com dados de várias fontes, integrando sistemas ou consolidando bancos de dados. Também são importantes durante projetos de migração de dados, onde os dados são migrados de um sistema para outro e devem manter sua consistência.

3. Testes de precisão de dados

Os testes de precisão de dados verificam se os dados no sistema representam com precisão as entidades do mundo real que ele modela. Dados imprecisos podem levar a análises incorretas, tomada de decisão falha e desconfiança geral nos dados.

Para realizar testes de precisão de dados, é necessário definir os requisitos de precisão para o conjunto de dados. Isso pode incluir taxas de erro aceitáveis, tolerâncias e limites para diferentes elementos de dados. Em seguida, você precisa criar casos de teste que verifiquem se os dados atendem a esses requisitos de precisão. Você pode usar várias técnicas, como comparar os dados com fontes precisas conhecidas, usar métodos estatísticos ou empregar ferramentas de criação de perfis de dados.

Quando usar este método: a precisão de dados é essencial para organizações que dependem fortemente de dados para Tomada de decisão, como instituições financeiras, prestadores de serviços de saúde e órgãos do governo. Também é crítico na implementação de novas fontes de dados, pois dados imprecisos podem levar a erros em cascata e diminuir o valor de todo o conjunto de dados.

4. Testes de integridade de dados

Os testes de integridade de dados visam garantir que os dados no sistema permaneçam inalterados e mantenham sua consistência e precisão durante todo o ciclo de vida. Isso inclui verificar se os dados estão protegidos contra acesso não autorizado, corrupção e perda.

Para realizar testes de integridade dos dados, é necessário definir as restrições e requisitos de integridade para o conjunto de dados. Isso pode incluir integridade referencial, restrições exclusivas, chaves primárias e externas e outras business rules que devem ser aplicadas. Depois que os requisitos forem definidos, você poderá criar casos de teste que verificam se os dados cumprem essas restrições e requisitos.

Quando usar esse método: os testes de integridade dos dados são essenciais ao implementar novos sistemas, bancos de dados ou aplicações que interagem com os dados. Também são importantes durante projetos de migração e integração de dados, onde os dados são migrados ou transformados e devem manter sua integridade.

5. Testes de validação de dados

O teste de validação de dados garante que os dados inseridos no sistema atendam às regras e requisitos predefinidos. Esse tipo de teste concentra-se em verificar se os dados estão em conformidade com o formato esperado, intervalo e outras regras para garantir que sejam adequados para processamento e análise adicionais.

Para realizar testes de validação de dados, é necessário definir as regras e requisitos de validação para o conjunto de dados. Isso pode incluir verificações de tipo de dados, restrições de intervalo e comprimento e validações de formato. Em seguida, você precisa criar casos de teste que verifiquem se os dados são válidos de acordo com essas regras e requisitos.

Quando usar este método: o teste de validação de dados é crucial ao desenvolver novos sistemas, aplicações ou bancos de dados que exigem entrada do usuário. Também é essencial durante projetos de migração e integração de dados, onde os dados são migrados ou transformados e devem aderir a regras de validação específicas.

6. Testes de regressão de dados

Testes de regressão de dados são o processo de retestar componentes relacionados a dados em um sistema ou aplicação após a realização de alterações. Esse tipo de teste visa garantir que as alterações não introduziram novos defeitos ou causaram o ressurgimento de defeitos existentes.

Para realizar testes de regressão de dados, é necessário identificar os componentes que foram afetados pelas alterações e os elementos de dados relacionados. Em seguida, você precisa criar casos de teste que cubram esses componentes e elementos de dados, focando nas áreas que têm maior probabilidade de serem afetadas pelas mudanças.

Quando usar esse método: os testes de regressão de dados são crítico aos implementar alterações no sistema, como atualizações de software, correções de bugs ou novas funcionalidades. Também são importantes durante projetos de migração e integração de dados, onde alterações nos dados ou em sua estrutura podem afetar o comportamento do sistema.

7. Testes de desempenho de dados

Os testes de desempenho de dados se concentram em garantir que o sistema possa lidar com eficiência com o volume e a velocidade dos dados que se espera que processe. Esse tipo de teste verifica se o sistema pode atender aos critérios de desempenho necessários, como tempos de resposta, rendimento e utilização de recursos.

Para realizar testes de desempenho de dados, você precisa definir os requisitos de desempenho do sistema, como o número máximo de usuários simultâneos, os tempos de resposta aceitáveis e os volumes de dados esperados. Em seguida, você precisa criar casos de teste que simulem esses cenários e meçam o desempenho do sistema em diferentes condições.

Quando usar esse método: os testes de desempenho dos dados são essenciais ao projetar e implementar sistemas que manipulam grandes volumes de dados ou têm requisitos de desempenho rigorosos. Também são críticos durante projetos de migração e integração de dados, onde alterações nos dados ou em sua estrutura podem afetar o desempenho do sistema.

Saiba mais sobre a plataforma contínua de observabilidade de dados IBM Databand e como ela ajuda a detectar incidentes de dados mais cedo, resolvê-los mais rapidamente e entregar dados mais confiáveis para os negócios. Se você está pronto para fazer uma análise mais detalhada, agende uma demonstração hoje mesmo.