Als Controller oder BI-Entwickler kennt man das: Ein Bericht zeigt eigenartige Zahlen an. Die Daten hatten wir aber schon getestet! Warum passen die Zahlen jetzt nicht mehr?
Nun kann es natürlich sein, dass das Bauchgefühl trügt. Aber oft genug zeigt sich: Änderungen in den darunterliegenden Datenflussprozessen hatten ungeplante Auswirkungen auf den Bericht. Katastrophe!
Auch durch noch so sorgsame manuelle Prüfungen lassen sich manche Fehler nicht vermeiden, die sich durch Anpassungen ergeben.
Eine hohe Qualitätssicherung lässt sich mit Hilfe des automatisierten Testens erreichen, was sehr regelmäßig laufen sollte. Schlägt ein Test fehl, habe ich sofort die Möglichkeit zu schauen, woran es liegt und merke es nicht erst nach einer Produktivstellung. Oder schlimmer: Nicht ich merke es, sondern erst der Berichtsempfänger.
Bei Ceteris nutzen wir NBi als Testwerkzeug, um automatisiert BI-Projekte zu testen. Wir haben uns dafür entschieden, weil es unseren Anforderungen entspricht, frei verfügbar ist und ständig weiterentwickelt wird. In der Vergangenheit gab es ähnliche, sehr gute Ansätze wie BI Quality von Oraylis.
NBi bietet Kernfunktionalitäten. Bei Ceteris haben wir um NBi wiederum ein Framework gebaut, welches das Erstellen von Tests massiv vereinfacht und die Ergebnisse übersichtlich darstellt. Ich werde in nächster Zeit weitere Einträge veröffentlichen, die dieses Framework beschreiben.
Was bringt uns das automatisierte Testen nun? In diversen Projekten bei verschiedenen Kunden war zunächst die Skepsis groß, ein zusätzliches Werkzeug einzuführen. Mittlerweile stellt sich bei jedem der großen oder kleinen Projekte heraus, dass die kontinuierliche Abfrage von Erwartungen an das System sowie das einfache Hinzufügen von Tests unglaublich viel Ärger erspart und Fragen frühzeitig in den Raum gestellt werden. Anforderungen bleiben für uns und den Berichtsempfänger deutlich vor Augen oder können ggf. in Frage gestellt werden.
Weitere Teile der Blogserie:
Automatisiertes Testen von BI-Projekten Teil 2: Kleine aber feine Fehler
Automatisiertes Testen von BI-Projekten Teil 3: Testframework mit NBi
Automatisiertes Testen von BI-Projekten Teil 4: Sinnvolle Tests erstellen
Automatisiertes Testen von BI-Projekten Teil 5: Ergebnisse zweier Abfragen müssen gleich sein
Automatisiertes Testen von BI-Projekten Teil 6: Ergebnisse zweier Abfragen dürfen innerhalb bestimmter Toleranzen abweichen
Automatisiertes Testen von BI-Projekten Teil 7: Performancetests
Automatisiertes Testen von BI-Projekten Teil 8: Felder sollen nicht mehr als einen bestimmten Anteil eines Werts enthalten
Automatisiertes Testen von BI-Projekten Teil 10: Namenskonventionen prüfen