6 meilleurs outils de test d’automatisation ETL (2025)

Les tests ETL sont effectués avant de déplacer les données vers un système d'entrepôt de données de production. On l’appelle également équilibrage de table ou rapprochement de production. L'objectif principal des tests ETL est d'identifier et d'atténuer les défauts des données.

J'ai passé plus de 85 heures à rechercher 47 outils de test d'automatisation ETL pour vous proposer les 7 meilleurs. Ce guide bien documenté et fiable met en évidence les fonctionnalités clés, les avantages et les inconvénients, ainsi que les prix. Pour une compréhension complète de ces outils, lisez l'article complet. Mes connaissances professionnelles offrent les informations crédibles dont vous avez besoin pour prendre une décision éclairée.

Meilleurs outils de test d'automatisation ETL : meilleurs choix

1) glaceDQ

glaceDQ est une plateforme DataOps pour les tests et la surveillance des données. J'ai testé son audit basé sur des règles, qui vous permet d'automatiser les tests ETL, les tests de migration des données cloud et la surveillance des données de production. Il pourrait être utile de se pencher sur cela pour vos projets.

Caractéristiques :

• Création de règles : Je pourrais créer des règles pour tester les transformations, les doublons, les schémas et les dimensions de type II. Cela garantit l'intégrité des données.
• Reporting: Il me permet d'utiliser le tableau de bord intégré ou les outils de reporting d'entreprise tels que Tableau, Power BI et Qlik pour générer des rapports perspicaces. Cela peut aider à une meilleure prise de décision.
• Intégration DataOps : Il permet à DataOps de s'intégrer à n'importe quel outil de planification, GIT ou DevOps. J'ai bénéficié de l'utilisation de cette intégration transparente.
• Évolutivité: Le moteur en mémoire hautement évolutif évalue efficacement des milliards d'enregistrements. Il m'a permis de gérer des ensembles de données massifs de manière convaincante.
• Connectivité: Il me permet de me connecter à des bases de données, des fichiers, des API et des rapports BI avec plus de 50 connecteurs disponibles. Cela offre des options d’intégration étendues.
• Intégration de produits d'entreprise : L'outil s'intègre facilement à différents produits d'entreprise tels que Slack, Jira, ServiceNow, Alation et Manta. C’est parfait pour améliorer la collaboration.
• Sécurité : Il est doté de fonctionnalités d'authentification unique, de RBAC avancées et de chiffrement, garantissant une sécurité robuste des données. 
• Flexibilité de déploiement : Déployez-le n'importe où, que ce soit sur site, sur AWS, Azure, ou GCP. Cela m'a permis de choisir l'environnement le plus adapté.

Plans tarifaires:

• Essai gratuit: Essai gratuit 30-day
• Live Demo: Disponible

Visitez iceDQ >>

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2) BiG EVAL

BiG EVAL automatise les tâches de test dans les projets de données tels que l'analyse de données, les entrepôts de données, ETL/ELT et les migrations de données. J'apprécie particulièrement l'approche d'automatisation unique et l'interface utilisateur simple qui garantissent des résultats rapides. Selon mon avis, il est parfait pour obtenir rapidement des résultats efficaces.

Caractéristiques :

• Test du pilote automatique : Grâce à la fonction de test du pilote automatique pilotée par les métadonnées, j'ai pu exploiter massivement la couverture des tests, garantissant ainsi des évaluations complètes.
• Test personnalisable Algorithms: Il propose des algorithmes de test, des règles et un comportement de test entièrement personnalisables, s'adaptant à vos besoins spécifiques. Je pourrais adapter les tests à mes besoins.
• Modèles de meilleures pratiques : Une galerie contenant des centaines de modèles de cas de test de bonnes pratiques est prête à être utilisée, simplifiant ainsi le processus de configuration. Je pourrais gagner une grande partie de mon temps en utilisant ces modèles de projet. 
• Tableaux de bord perspicaces : Une analyse approfondie avec des tableaux de bord clairs et des processus d'alerte vous informe de toutes les mesures critiques. Cela m’a offert un excellent moyen de suivre facilement les progrès.
• Intégration d'outils : Son intégration avec des centaines d'outils (par exemple, Jira, ServiceNow, Slack, Teams) garantit un flux de travail et une collaboration fluides.
• Intégration DataOps et DevOps : Intégrable aux processus DataOps et aux flux DevOps CI/CD, il prend en charge les pipelines d’intégration et de livraison continues.
• Connecteurs de données : Il dispose de centaines de connecteurs vers diverses sources de données (RDBMS, API, Flatfiles, Applications métiers, SaaS). Ces connecteurs garantissent une flexibilité dans la gestion de différents types de données.

Plans tarifaires:

• Le prix : BiG EVAL Le forfait mensuel LAUNCH commence à 89 $
• Essai gratuit: Essai gratuit 14-day

Rendez nous visite BiG EVAL >>

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3) RequêteSurge

RequêteSurge est une solution de test ETL développée par RTTS. Après l'avoir analysée, j'ai remarqué qu'elle avait été conçue pour automatiser les tests des entrepôts de données et du big data. Selon mon évaluation, elle garantit que les données extraites restent intactes dans les systèmes cibles.

Caractéristiques :

• Qualité des données et gouvernance : Je pourrais améliorer la qualité et la gouvernance des données pour des ensembles de données plus fiables et plus précis.
• Cycles de livraison des données : Cela me permet d’accélérer mes cycles de livraison de données, réduisant ainsi considérablement les délais de mise sur le marché.
• Tests automatisés : L'outil m'a aidé à automatiser les efforts de tests manuels, augmentant ainsi l'efficacité et réduisant les erreurs.
• Test de plateforme : Il fournit des tests sur différentes plates-formes telles que Oracle, Teradata, IBM, Amazon, et Cloudera, garantissant la compatibilité.
• Vitesse et couverture des tests : QuerySurge accélère le processus de test jusqu'à 1,000 100 fois, offrant une couverture de données jusqu'à %.
• Intégration DevOps : L'outil intègre une solution DevOps prête à l'emploi pour la plupart des logiciels de gestion de build, ETL et QA.
• Rapports et tableaux de bord par e-mail : Il fournit des rapports par courrier électronique automatisés et partageables ainsi que des tableaux de bord sur l'état des données pour de meilleures informations.

Plans tarifaires:

• Le prix : ABONNEMENT utilisateur complet pour 5,747  $
• Essai gratuit: Essai gratuit 15-day

Visitez QuerySurge >>

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4) Validation des données Informatica :

Validation des données Informatica est un outil ETL populaire. Je l'ai examiné et j'ai trouvé qu'il s'agissait d'un outil de test de données de premier ordre qui fonctionne avec le référentiel PowerCenter et les services d'intégration. Il permet aux développeurs et aux analystes de créer des règles pour tester les données mappées.

Caractéristiques :

• Validation complète : Informatica Data Validation m’a fourni une solution complète de validation et d’intégrité des données.
• Effort de programmation réduit : L’interface utilisateur intuitive de l’outil et les opérateurs intégrés ont réduit mes efforts de programmation globaux.
• Augmentation de la productivité : Il me permet d’identifier et de prévenir les problèmes de données, augmentant ainsi la productivité de l’entreprise.
• Tests sans SQL : L'outil permet aux assistants de créer des requêtes de test sans écrire SQL, que j'ai trouvé incroyablement utile.
• Bibliothèque de conception : Cet outil de test ETL automatisé propose une bibliothèque de conception et des extraits de requête réutilisables.
• Analyse rapide : Il peut analyser des millions de lignes et de colonnes de données en quelques minutes, ce dont j'ai grandement bénéficié.
• Comparaison des données: Informatica permet de comparer les données des fichiers sources et des magasins de données avec l'entrepôt de données cible.
• Rapports informatifs : L'outil peut produire efficacement des rapports informatifs, des mises à jour et des résultats par courrier électronique automatique.

Plans tarifaires:

• Le prix : Contactez l'équipe commerciale et support
• Essai gratuit: Essai gratuit 30-day

Lien de téléchargement: https://www.informatica.com/in/products/cloud-data-integration.html

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5) QualiDI

QualiDi aide les clients à réduire leurs coûts, à augmenter leur retour sur investissement et à accélérer leur mise sur le marché. J'ai trouvé que cet outil ETL automatise toutes les parties du cycle de vie des tests. D'après mon expérience, il s'agit de l'un des meilleurs outils d'automatisation ETL qui aide les clients à réduire les coûts, à augmenter le retour sur investissement et à accélérer la mise sur le marché.

Caractéristiques :

• Qualité et intégration des données : Il vous aide à trouver efficacement les données incorrectes et non conformes. QualiDL m'a permis d'effectuer des tests complets d'intégration de données sur différents systèmes.
• Gestion du cycle de test : La gestion des cycles de test via des tableaux de bord et des rapports a été facilitée, ce qui m'a permis d'obtenir de précieuses informations. J'ai constaté que le processus de test fonctionnait de manière transparente sur plusieurs plateformes. 
• Génération automatisée de cas de test : La génération automatisée de cas de test est disponible pour les mappages directs.
• Référentiel de cas de test centralisé : Un référentiel central de cas de test permet de planifier des tests pour les tests de régression.
• Rapports du tableau de bord : Les résultats d'exécution des tests sont disponibles dans des tableaux de bord et des rapports en un clic.
• Suivi des défauts : Ses interfaces intégrées de suivi et de surveillance des défauts avec un outil de suivi des défauts tiers m'ont impressionné.

Plans tarifaires:

• Le prix : Contactez l'équipe d'assistance pour obtenir les meilleurs devis
• Essai gratuit: Indisponible

Lien de téléchargement: https://www.bitwiseglobal.com/in/

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6) Validateur ETL

Validateur ETL Datagaps est un outil de test d'entrepôt de données. En l'évaluant, j'ai trouvé qu'il s'agissait d'un outil de premier ordre pour tester les projets de migration de données, d'intégration de données et d'entrepôt de données. Il m'a aidé grâce à son moteur ETL intégré qui peut comparer des millions d'enregistrements.

Caractéristiques :

• Comparaison des données: L'outil me permet de créer une base de référence pour comparer avec précision les données afin d'identifier les différences. En conséquence, j’ai pu accéder à des écarts de données précis.
• Validation automatique des données : Cela me permet de définir des règles pour valider automatiquement les données dans chaque colonne du fichier entrant.
• Comparaison des schémas de base de données : ETL simplifie la comparaison des schémas de base de données dans différents environnements.
• Plan de test Assembly et planification : Cela m'a permis d'assembler et de planifier facilement des plans de test.
• Rapports basés sur le Web : Je le considérerais comme l’un des meilleurs outils de test d’entrepôt de données pour les rapports sur le Web.
• API REST et fonctionnalités CI : L'outil comprend API REST et des fonctionnalités d'intégration continue pour rationaliser les processus.
• Tests de qualité et d'intégration des données : Il offre de solides capacités de test de qualité des données et d’intégration des données.
• Capacités d'analyse comparative : ETL fournit des capacités d'analyse comparative complètes pour l'analyse des performances.

Plans tarifaires:

• Essai gratuit: Essai gratuit 15-day
• Live Demo: Disponible

Lien de téléchargement: https://www.datagaps.com/etl-testing-tools/etl-validator-download/

Qu'est-ce que le test ETL?

Les tests ETL sont un processus de test logiciel qui garantit que des données précises sont chargées d'une source à la destination après la transformation de l'entreprise. Cela implique également de vérifier les données à différentes étapes intermédiaires utilisées entre la source et la destination. ETL signifie Extract-Transform-Load. Si vous recherchez des solutions pour rationaliser ce processus, vous pourriez être intéressé à explorer certaines des meilleurs outils ETL disponibles sur le marché.

Pourquoi les tests ETL sont-ils requis ?

Lors du transport des données, de l'extraction au chargement, il existe des risques d'erreurs humaines ou système pouvant entraîner un transfert d'informations médiocres dans tout le système. Les tests ETL permettent de garantir que de telles erreurs ne se produisent pas et d'éliminer les défauts susceptibles de nuire à l'ensemble du système. Utiliser outils de test automatisés peut rationaliser davantage ce processus et améliorer la précision.

Comment choisir le meilleur outil de test d’automatisation ETL ?

Choisir le meilleur outil de test d’automatisation ETL est essentiel pour une intégration efficace des données. Il vous aide à garantir l’exactitude et la cohérence des données. Tenez compte de ces facteurs pour prendre une décision éclairée.

• Compatibilité: Assurez-vous que l'outil est compatible avec vos sources de données et vos systèmes cibles. Il peut être utile de vérifier la prise en charge des bases de données, des services cloud et des plateformes Big Data.
• Usabilité: Essayez de choisir un outil avec une interface intuitive. Cela peut aider à réduire la courbe d’apprentissage de votre équipe.
• Fonctionnalités d'automatisation : Recherchez des fonctionnalités d'automatisation qui rationalisent les processus de test. Plus il y a de fonctionnalités, mieux c'est.
• Évolutivité: Il est important de tenir compte de la capacité de l'outil à s'adapter à vos besoins croissants en matière de données. Faites attention aux performances sous charge.
• Intégration: Sélectionnez un outil qui s'intègre bien à vos pipelines CI/CD existants. Ceci est généralement requis pour les tests continus.
• Assistance et Documentation : L’un des moyens les plus simples d’éviter les problèmes consiste à choisir un outil doté d’un support robuste et d’une documentation complète.
• Prix: Gardez à l’esprit votre budget et le coût total de possession. Il est préférable de peser les fonctionnalités par rapport au prix.

Comment faire des tests ETL ?

Vous trouverez ci-dessous un processus permettant d'effectuer des tests ETL :

• Étape 1) Identification des sources de données et des besoins
• Étape 2) L'acquisition des données
• Étape 3) Implémenter la logique métier et la modélisation dimensionnelle
• Étape 4) Construire et remplir des données
• Étape 5) Créer des rapports

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Verdict

Si vous décidez des meilleurs outils de test d'automatisation ETL, vérifiez mon verdict. D'après mon expérience, la meilleure façon de résoudre les problèmes et d'assurer une intégration fluide des données consiste à tirer parti d'outils ETL robustes et fiables.

• glaceDQ : Il s'agit d'un outil de test ETL idéal offrant des solutions complètes de validation et de test des données. Ses fonctionnalités robustes et ses performances stables en font une option fiable pour les projets d'intégration de données au niveau de l'entreprise.
• BiG EVAL: Cet outil est une solution personnalisable et rentable pour les tests ETL. Il fournit un cadre puissant et garantit la cohérence de la gestion des données.
• QuerySurge : Il s'agit d'une solution de test ETL développée par RTTS. Elle a été conçue pour automatiser les tests des entrepôts de données et du Big Data.