要测试数据仓库系统或BI应用程序，需要采用以数据为中心的方法。 ETL测试最佳实践有助于最大程度地减少执行测试的成本和时间。它提高了要加载到目标系统的数据的质量，该系统生成了高质量的仪表板和最终用户报告。

我们在这里列出了一些可用于ETL测试的最佳实践-

分析数据

为了建立正确的数据模型，分析数据以了解需求非常重要。花时间了解需求并为目标系统建立正确的数据模型可以减少ETL的挑战。研究源系统，数据质量并为ETL模块建立正确的数据验证规则也很重要。应基于源和目标系统的数据结构来制定ETL策略。

修复源系统中的错误数据

最终用户通常知道数据问题，但是他们不知道如何解决它们。重要的是找到这些错误，并在它们到达ETL系统之前纠正它们。解决此问题的常用方法是在ETL执行时，但是最佳实践是在源系统中发现错误并采取措施在源系统级别进行纠正。

查找兼容的ETL工具

常见的ETL最佳实践之一是选择与源系统和目标系统最兼容的工具。 ETL工具能够为源系统和目标系统生成SQL脚本，从而可以减少处理时间和资源。它允许人们在环境中最合适的任何地方进行转换。

监视ETL作业

ETL实施期间的另一个最佳实践是调度，审核和监视ETL作业，以确保按预期执行负载。

整合增量数据

有时，数据仓库表的大小较大，因此无法在每个ETL周期内刷新它们。增量负载可确保仅将自上次更新以来已更改的记录引入ETL流程，这对可伸缩性和刷新系统所花费的时间产生了巨大影响。

通常，源系统没有时间戳或主键来轻松识别更改。如果在项目的后期阶段发现此类问题，那么代价可能会非常高昂。 ETL最佳实践之一是在初始源系统研究中涵盖这些方面。这些知识可帮助ETL团队确定更改的数据捕获问题并确定最合适的策略。

可扩展性

最佳实践是确保提供的ETL解决方案可扩展。在实施时，需要确保ETL解决方案可根据业务需求及其未来的潜在增长进行扩展。