Automatisierte Qualitätssicherung im Kontext von Data Analytics

Produkte wie Tableau, Qlik oder auch Power BI von Microsoft kommen bei der Datenanalyse und Datenvisualisierung häufig zum Einsatz. Ein sehr wichtiges Thema hierbei ist die Qualitätssicherung. Denn es gibt kaum Schlimmeres, als wenn die aufgezeigten Daten nicht der Wirklichkeit entsprechen. Die automatisierte Qualitätssicherung in IT-Projekten ist bereits weit verbreitet, bei Visualisierungsprojekten bzw. Data Analytics Projekten ist dies aber bei weitem noch nicht der Fall. Das Ergebnis: nach jeder Änderung wird manuell geprüft, ob noch alle Daten korrekt sind, bzw. ob die Verständlichkeit der Dashboards noch gegeben ist. Um diesen aufwändigen Prozess zu automatisieren, gibt es unterschiedliche Tools mit den verschiedensten Funktionen. Einige dieser Tools sind jedoch lediglich auf ein Produkt anwendbar – nur wenige Anbieter decken Tableau, Qlik als auch Power BI ab. Doch welche Funktionen genau haben die unterschiedlichen Tools? Wir haben vier der verfügbaren Tools genauer unter die Lupe genommen.

Vier Data Analytics Tools mit unterschiedlichen Test-Funktionen

Im Test haben wir diesen vier Tools BI Validator, Power Tools, Kinesis und QuerySurge auf den Zahn gefühlt. Unterscheiden sich die Tools bei vielen Funktionen deutlich, haben sie eines gemeinsam: mit allen kann die Performance von Reports getestet werden. Werfen wir aber doch einen genaueren Blick darauf.

Hier Teil 1 der Data Analytics Reihe lesen: Ist eine Abgrenzung des Begriffs noch möglich?

BI Validator

BI-Validator: Automatische Testläufe
Abbildung 1: Eigener Screenshot aus dem BI-Validator – Automatische Testläufe

Der BI Validator beispielsweise bietet unterschiedliche Tests:

  • Regressionstest von Arbeitsmappen: Vergleich von Arbeitsmappen für die Identifikation von Daten- und Layoutunterschieden
  • Regressionstest von Ansichten: Vergleich von verschiedenen Ansichten zur Erkennung von visuellen als auch Datenunterschiede
  • Stresstest: Erfassung von Leistungsstatistiken durch eine Simulierung der Benutzerlast
  • Upgrade Test: Vergleich von Arbeitsmappen vor und nach dem Upgrade
  • Performance Test: Überwachung der Dashboards, Erstellung von Leistungsberichten der Produktionsumgebung
  • Funktionsprüfung: ermöglicht das Zuordnen und Vergleichen von Reportdaten zu Datenquellen, um Ansichten zu überprüfen
  • Migrationstest: Vergleich der Daten eines Reports, die von Tableau generiert wurden
  • Sicherheitstest: Vergleich der Zugriffsebenen der einzelnen Benutzer bzw. Gruppen
  • Unternehmenszusammenarbeit: Ergebnisse können gemeinsam genutzt oder per E-Mail versendet werden, da Testpläne im Unternehmens-Repository gespeichert werden können.

 

Unser Fazit: Der BI Validator ist übersichtlich und einfach zu bedienen (auch ohne Programmierkenntnisse), daher können die Tests intuitiv durchgeführt werden. Für die Testläufe stehen zwei Anwendungsmöglichkeiten offen: manuell oder automatisiert.

Power Tools Desktop

Power Tools Desktop_Best Practice Analyzer
Abbildung 2: Eigener Screenshot aus dem Power Tools Desktop – Best Practice Analyzer

Um die Funktionen von Power Tools genauer zu betrachten, haben wir uns auf Power Tools Desktop (PTD) konzentriert. Mit diesem ist es möglich, eine Übersicht aller Datenfelder bei der Überprüfung von Datenquellen zu erstellen, auch mit dem Vermerk in wie vielen Ansichten und Berechnung sie auftauchen. Möchte man sich die Datenfelder genauer ansehen, ist es möglich, die Ansichten und Berechnungen direkt anzeigen zu lassen oder als Excel-Datei bzw. PDF zu exportieren. Eine weitere nützliche Funktion, um einen Überblick über alle Datensätze, Felder oder Datentypen zu erhalten, ist die Ausgabe einer allgemeinen Statistik zu Datenquellen einzelner Arbeitsmappen. Zusätzlich bietet z.B. der Style Manger an, einzelne Formatierungen der Arbeitsmappen zu erfassen und Dashboards zusammenführen.

 

Unser Fazit: Das Augenmerk bei Power Tools Desktop liegt ganz klar auf der Überprüfung der Performance von Arbeitsmappen sowie der Dokumentation von Daten. Die graphische Oberfläche ermöglicht eine einfache Navigation und die Durchführung von Analysen. Die Tests sind jedoch ausschließlich manuell möglich.

Kinesis

Kinesis: Testtypen
Abbildung 3: Eigener Screenshot aus Kinesis – Testtypen

Wie schlägt sich Kinesis mit schlanken vier Test?

  • Funktionstest: Unter anderem ist eine Simulierung von Benutzerinteraktionen und Benutzerentscheidungen sowie das Schreiben von Testfällen möglich
  • Regressionstest: Vergleich von zwei Tableau-Ansichten und die Nachverfolgung von Änderungen
  • Cross-Environment Test: Vergleich von Ansichten in unterschiedlichen Umgebungen (z.B. Standorte oder Server)
  • Performance Test: Beurteilung der Serverleistung, z.B. Antwortzeiten

 

Unser Fazit: Obwohl die Benutzeroberfläche bei Kinesis sehr einfach ist, kommen hier und da Unklarheiten auf, da diverse Mitteilungen anfangs unverständlich aufgezeigt sind –  als Hilfestellung ist dringend die Dokumentation notwendig.

QuerySurge

QuerySurge_Startbildschirm
Abbildung 4: Eigener Screenshot aus QuerySurge – Startbildschirm

Last but not least nehmen wir QuerySurge unter die Lupe. Hier wird über den Internet Explorer zugegriffen –  so sind mehre User möglich. Die Navigation funktioniert über eine graphische Oberfläche. Eine Auswertung der Testdaten erfolgt in Form von Paretodiagrammen und Korrelationsdiagrammen. Informationsmeldungen (z.B. Fehlermeldungen) werden praktischerweise direkt sichtbar auf dem Bildschirm ausgegeben. Die Ausgabe von einzelnen Reports oder Fehlersammellisten ist über Excel, CSV oder XML möglich. Mit dem BI Tester Add-On wird ergänzend eine große Bandbreite an Bereichen abgedeckt:

  • Geschäftsvalidierung von Berichten
  • Vollständiger Regressionstest der BI-Daten
  • Migrationstest von einem BI-Anbieter zu einem anderen
  • Aktualisierung von Tests von einer Version auf die andere
  • Vergleich von Berichten zwischen Servern
  • Übergabe von Parametern an einen Bericht
  • Abfragen von Berichtsmetadaten

 

Unser Fazit: Ist bei QuerySurge die Bedienbarkeit anfangs etwas schwierig, wird sie nach mehrmaliger Anwendung selbstverständlich. Diverse Tutorials sind aber sehr hilfreich. Ein Must-have zur Nutzung des Tools: Programmierkenntnisse.

Lust auf eine kleine Geschichte? Die Top 3 Business Intelligence Tools – eine Kurzgeschichte

Fazit

Die Automatisierung der Qualitätssicherung im Bereich der Datenanalyse und Datenvisualisierung birgt viele positive Aspekte – aber die Umsetzung mit passenden Tools ist ebenso wichtig, damit sie funktioniert. Umso wichtiger ist es, die Mitarbeiter bei der Überprüfung von Daten zu unterstützen, indem man ihnen das passende Tool an die Hand gibt. Natürlich hat jedes Tool seine Stärken und Schwächen. Um das passende Tool für die eigenen Verwendungszwecke zu finden, ist es daher wichtig klare Anforderungen an das Tool zu definieren. Nur so lässt sich der richtige Anbieter finden. Unser Favorit ist das Tool Query Surge: Es sind zwar SQL-Kenntnisse notwendig, wenn man jedoch hinter die Logik des Tools kommt, versteht man auch schnell die Funktionsweise. Hinzu kommt, dass die Entwickler gerade dabei sind, das Tool auch für Microsoft Power BI und Qlik kompatibel zu machen.

 

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Quellen:

Gudivada, Venkat N. (2017): DATA ANALYTICS: FUNDAMENTALS. In: Mashrur Chowdhury, Amy Apon und Kakan Dey (Hg.): Data Analytics for Intelligent Transportation Systems. Niederlande, Großbritanien, USA: Elsevier, S. 44–80.

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