7 metode pengujian data, mengapa Anda membutuhkannya & kapan menggunakannya?

Pengujian data melibatkan verifikasi dan validasi kumpulan data untuk mengonfirmasi bahwa mereka mematuhi persyaratan tertentu. Tujuannya adalah untuk menghindari konsekuensi negatif pada operasi bisnis atau keputusan yang timbul dari kesalahan, inkonsistensi, atau ketidakakuratan. Di dunia di mana organisasi sangat bergantung pada observabilitas data untuk pengambilan keputusan yang tepat, metode pengujian data yang efektif sangat penting untuk memastikan standar berkualitas tinggi di semua tahap siklus hidup data—mulai dari pengumpulan dan penyimpanan data hingga pemrosesan dan analisis. Ini adalah bagian dari serangkaian artikel tentang kualitas data.

Cari tahu alasan mengapa penting untuk melakukan pengujian data.

1. Memastikan akurasi

Salah satu alasan utama pengujian data sangat penting adalah untuk memastikan keakuratan data. Data yang tidak akurat dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang salah, yang dapat memiliki konsekuensi berat bagi bisnis. Metode pengujian data membantu mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, inkonsistensi, dan ketidakakuratan dalam data, memastikan bahwa bisnis memiliki akses ke informasi yang akurat dan andal.

2. Menjaga integritas data

Integritas data mengacu pada konsistensi, akurasi, dan keandalan data selama siklus hidupnya. Menjaga integritas data sangat penting bagi bisnis karena memastikan bahwa data tetap akurat dan konsisten bahkan ketika digunakan, disimpan, atau diproses. Metode pengujian data memainkan peran penting dalam menjaga integritas data dengan mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah yang dapat membahayakan kualitas data.

3. Mengoptimalkan kinerja

Metode pengujian data juga penting untuk mengoptimalkan kinerja sistem data dan aplikasi. Dengan mengidentifikasi hambatan, inefisiensi, dan masalah kinerja, metode pengujian data memungkinkan bisnis untuk mengoptimalkan sistem data dan aplikasi mereka untuk memberikan kinerja yang optimal. Hasil ini adalah pemrosesan data yang lebih cepat, lebih efisien, penghematan biaya, dan pengalaman pengguna yang lebih baik.

Konten terkait: Pelajari tentang keandalan data

Berikut adalah beberapa metode pengujian data umum yang dapat Anda gunakan untuk meningkatkan kualitas dan integritas data Anda.

1. Pengujian kelengkapan data

Pengujian kelengkapan data adalah aspek penting dari jaminan kualitas data. Metode ini memastikan bahwa semua data yang diperlukan ada dalam sistem dan tidak ada informasi penting yang hilang. Pengujian kelengkapan data melibatkan pemeriksaan apakah semua catatan, bidang, dan atribut ada dan memverifikasi bahwa mereka diisi dengan nilai yang sesuai.

Langkah pertama dalam pengujian kelengkapan data adalah menentukan persyaratan untuk kumpulan data. Ini memerlukan identifikasi bidang wajib, catatan, dan atribut yang harus ada dalam sistem. Selanjutnya, Anda perlu membuat kasus uji dan data uji yang mencakup semua skenario yang mungkin di mana data mungkin hilang atau tidak lengkap. Terakhir, jalankan kasus uji dan analisis hasil untuk mengidentifikasi kesenjangan dalam data.

Kapan menggunakan metode ini: Pengujian kelengkapan data sangat penting ketika Anda memigrasikan data antar sistem, mengintegrasikan sumber data baru, atau menerapkan proses bisnis baru yang memerlukan data tambahan. Hal ini juga penting selama proyek pergudangan data dan pelaporan, di mana data yang tidak lengkap dapat menyebabkan insight dan pengambilan keputusan yang salah.

2. Pengujian konsistensi data

Pengujian konsistensi data berfokus pada memastikan bahwa data di berbagai sistem atau basis data konsisten dan mengikuti aturan dan standar yang sama. Data yang tidak konsisten dapat menyebabkan ketidakakuratan dan memengaruhi keandalan laporan dan proses pengambilan keputusan.

Untuk melakukan pengujian konsistensi data, Anda harus terlebih dahulu mengidentifikasi aturan dan standar yang harus diterapkan pada data. Ini mungkin termasuk format data, satuan ukuran, konvensi penamaan dan aturan khusus domain lainnya. Setelah aturan ditentukan, Anda dapat membuat kasus uji yang memeriksa apakah data mengikuti aturan dan standar ini.

Kapan menggunakan metode ini: Pengujian konsistensi data sangat penting ketika Anda bekerja dengan data dari berbagai sumber, mengintegrasikan sistem, atau mengonsolidasikan basis data. Hal ini juga penting selama proyek migrasi data, di mana data dipindah dari satu sistem ke sistem lain dan harus menjaga konsistensinya.

3. Pengujian akurasi data

Pengujian akurasi data memverifikasi bahwa data dalam sistem secara akurat mewakili entitas dunia nyata yang dimodelkannya. Data yang tidak akurat dapat menyebabkan analisis yang salah, pengambilan keputusan yang salah, dan ketidakpercayaan secara keseluruhan terhadap data.

Untuk melakukan pengujian akurasi data, Anda perlu menentukan persyaratan akurasi untuk kumpulan data. Ini mungkin termasuk tingkat kesalahan yang dapat diterima, toleransi dan ambang batas untuk elemen data yang berbeda. Selanjutnya, Anda perlu membuat kasus uji yang memeriksa apakah data memenuhi persyaratan akurasi ini. Anda dapat menggunakan berbagai teknik, seperti membandingkan data dengan sumber akurat yang diketahui, menggunakan metode statistik, atau menggunakan alat pembuatan profil data.

Kapan menggunakan metode ini: Pengujian akurasi data sangat penting bagi organisasi yang sangat bergantung pada data untuk pengambilan keputusan, seperti lembaga keuangan, penyedia layanan kesehatan, dan lembaga pemerintah. Hal ini juga penting ketika menerapkan sumber data baru, karena data yang tidak akurat dapat menyebabkan kesalahan berjenjang dan mengurangi nilai seluruh kumpulan data.

4. Pengujian integritas data

Pengujian integritas data bertujuan untuk memastikan bahwa data dalam sistem tetap tidak berubah dan mempertahankan konsistensi dan akurasinya sepanjang siklus hidupnya. Ini termasuk memverifikasi bahwa data dilindungi dari akses yang tidak sah, korupsi, dan kehilangan.

Untuk melakukan pengujian integritas data, Anda perlu menentukan batasan integritas dan persyaratan untuk kumpulan data. Ini mungkin termasuk integritas referensial, batasan unik, kunci utama dan asing dan business rules lainnya yang harus ditegakkan. Setelah persyaratan ditentukan, Anda dapat membuat kasus uji yang memeriksa apakah data mematuhi batasan dan persyaratan ini.

Kapan menggunakan metode ini: Pengujian integritas data sangat penting ketika menerapkan sistem baru, basis data, atau aplikasi yang berinteraksi dengan data. Hal ini juga penting selama proyek migrasi dan integrasi data, di mana data dipindahkan atau diubah dan harus menjaga integritasnya.

5. Pengujian validasi data

Pengujian validasi data memastikan bahwa data yang dimasukkan ke dalam sistem memenuhi aturan dan persyaratan yang telah ditentukan. Jenis pengujian ini berfokus pada verifikasi bahwa data sesuai dengan format, jangkauan, dan aturan lain yang diharapkan untuk memastikannya cocok untuk pemrosesan dan analisis lebih lanjut.

Untuk melakukan pengujian validasi data, Anda perlu menentukan aturan validasi dan persyaratan untuk kumpulan data. Ini mungkin termasuk pemeriksaan tipe data, batasan rentang, dan panjang serta validasi format. Selanjutnya, Anda perlu membuat kasus uji yang memeriksa apakah data valid sesuai dengan aturan dan persyaratan ini.

Kapan menggunakan metode ini: Pengujian validasi data sangat penting ketika mengembangkan sistem, aplikasi, atau basis data baru yang memerlukan input pengguna. Hal ini juga penting selama proyek migrasi dan integrasi data, di mana data dipindahkan atau diubah dan harus mematuhi aturan validasi tertentu.

6. Pengujian regresi data

Pengujian regresi data adalah proses pengujian ulang komponen terkait data dalam sistem atau aplikasi setelah perubahan dilakukan. Jenis pengujian ini bertujuan memastikan bahwa perubahan yang dilakukan tidak menimbulkan cacat baru atau membuat cacat yang sudah diperbaiki muncul kembali.

Untuk melakukan pengujian regresi data, Anda perlu mengidentifikasi komponen yang telah dipengaruhi oleh perubahan dan elemen data terkait. Kemudian, Anda perlu membuat kasus uji yang mencakup komponen dan elemen data ini, dengan fokus pada area yang paling mungkin terpengaruh oleh perubahan.

Kapan menggunakan metode ini: Pengujian regresi data sangat penting ketika menerapkan perubahan pada sistem, seperti pembaruan perangkat lunak, perbaikan bug, atau fitur baru. Hal ini juga penting selama proyek migrasi dan integrasi data, di mana perubahan pada data atau strukturnya dapat mempengaruhi perilaku sistem.

7. Pengujian kinerja data

Pengujian kinerja data berfokus pada memastikan bahwa sistem dapat secara efisien menangani volume dan kecepatan data yang diharapkan untuk diproses. Jenis pengujian ini memverifikasi bahwa sistem dapat memenuhi kriteria kinerja yang diperlukan, seperti waktu respons, throughput, dan sumber daya.

Untuk melakukan pengujian kinerja data, Anda perlu menentukan persyaratan kinerja untuk sistem, seperti jumlah maksimum pengguna bersamaan, waktu respons yang dapat diterima, dan volume data yang diharapkan. Selanjutnya, Anda perlu membuat kasus uji yang mensimulasikan skenario ini dan mengukur kinerja sistem dalam kondisi yang berbeda.

Kapan menggunakan metode ini: Pengujian kinerja data sangat penting ketika merancang dan menerapkan sistem yang menangani volume data yang besar atau memiliki persyaratan kinerja yang ketat. Hal ini juga penting selama proyek migrasi dan integrasi data, di mana perubahan pada data atau strukturnya dapat mempengaruhi kinerja sistem.

Pelajari lebih lanjut tentang platform observabilitas data berkelanjutan IBM® Databand dan bagaimana platform ini membantu mendeteksi insiden data lebih awal, menyelesaikannya lebih cepat, dan memberikan data yang lebih tepercaya kepada bisnis. Jika Anda siap untuk melihat lebih dalam, pesan demo hari ini.