Beschreibung
Daten ohne Vertrauen sind wertlos. Dieses Webinar zeigt, wie strukturiertes Testen chaotische Data-Warehouse-Projekte in zuverlässige, geschäftsbereite Lösungen verwandelt. Erfahre, warum Tests beginnen müssen, bevor auch nur eine einzige Zeile Code geschrieben wird, was das Testen von Data Warehouses besonders herausfordernd macht und wie eine solide Teststrategie Qualität, Stabilität und Compliance sicherstellt. Von der Bewältigung von Data Drift und komplexen ETL-Prozessen bis hin zum Aufbau von Vertrauen zwischen IT und Fachbereichen – du lernst, wie strukturiertes Testen Zeit, Geld und Reputation spart. Nimm teil und erhalte praxisnahe Einblicke, die deinen Testansatz schärfen und datengetriebene Entscheidungen stärken.
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Anmeldung
Experten
Dr. Lukas Eschmann
Agenda
Vorstellung und Begrüßung
Warum strukturiertes Testen im Data Warehousing wichtig ist
- Testen als Grundlage für Vertrauen, Qualität und Compliance
- Vermeidung teurer Datenfehler und fehlerhafter Berichte
Test-Basics: von Fehlern zu Ursachen
- Unterschied zwischen Fehlern, Defekten und Ausfällen
- Ursachenanalyse für langfristige Stabilität
Anforderungen: Testen beginnt vor dem Coding
- Bedeutung klarer, testbarer Anforderungen
- Vorbeugung von nachgelagerten Defekten bereits im Vorfeld
Besondere Herausforderungen im DWH-Testing
- Umgang mit Data Drift und wachsenden Datenvolumina
- Management komplexer ETL-Pipelines
- Erkennung von „stillen Fehlern“ und verborgenen Inkonsistenzen
Elemente einer effektiven DWH-Teststrategie
- Risikobasierte Planung und Priorisierung
- Standardisierung, Compliance und Dokumentation
- Sicherstellung der Stabilität durch Regressionstests und revisionssicheres Testen
Testebenen erklärt
- Unit-Tests: Validierung von Tabellen und Transformationen
- Integrationstests: Sicherstellung der Konsistenz über Pipelines hinweg
- Systemtests: End-to-End-Performance und Zuverlässigkeit
- User Acceptance: Validierung von Geschäftsregeln und Vertrauen
Kurzinformation
Grundlegendes Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten, vertraut mit ETL-Prozessen und Reporting-Umgebungen; keine vorherige Testerfahrung erforderlich.
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Data Engineers, Tester, Analysten und alle, die sich im Spannungsfeld zwischen Fachanforderungen und ETL-Pipelines bewegen – keine vorherige Testerfahrung erforderlich.
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