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Methodik zur systematischen Prüfung von Datenqualität, Transformationen und Datenpipelines durch automatisierte Tests und Validierungen.
Data Testing ist eine methodische Herangehensweise zur systematischen Überprüfung von Datenqualität und Datenpipelines mit automatisierten Tests, Validierungen und Vertragsprüfungen. Sie identifiziert Inkonsistenzen, Regressionen und Integrationsfehler früh im Entwicklungszyklus. Die Methode umfasst Testdesign, Ausführung, Monitoring und Governance, um zuverlässige Datenprodukte sicherzustellen.
Anteil der getesteten Metriken/Transformationen gegenüber dem Gesamtumfang.
Anzahl gefundener Datenfehler pro Datenmenge oder Pipeline-Lauf.
Durchschnittliche Zeit vom Auftreten eines Fehlers bis zur Entdeckung.
Retail-Team führte Data Testing ein, um Preisberechnungen und Aggregationen während Deployments abzusichern.
Zwei Teams etablierten Vertragsprüfungen, um Breaking Changes bei gemeinsamen Datenflüssen zu verhindern.
PoC implementierte automatisierte Qualitätsregeln und reduzierte Datenbedingte Incidents signifikant.
Stakeholder identifizieren und Qualitätsziele definieren
Kritische Metriken und Testfälle priorisieren
Testinfrastruktur und Tools einführen (z. B. Great Expectations)
Tests in CI/CD integrieren und bei PRs ausführen
Monitoring und Alerts für Produktionsdaten einrichten
Regelmäßige Review- und Wartungsprozesse etablieren