7 つのベスト ETL 自動テスト ツール (2025)

ETL テストは、データを本番データ ウェアハウス システムに移動する前に実行されます。これは、テーブル バランシングまたは本番調整とも呼ばれます。ETL テストの主な目的は、データの欠陥を特定して軽減することです。

私は 85 時間以上かけて 47 個の ETL 自動化テスト ツールを調査し、上位 7 個を選出しました。綿密に調査されたこの信頼できるガイドでは、主な機能、長所と短所、価格について説明しています。これらのツールを総合的に理解するには、記事全文をお読みください。私の専門的な洞察は、情報に基づいた決定を下すために必要な信頼できる情報を提供します。

最高の ETL 自動テスト ツール: おすすめ

1) アイスDQ

アイスDQ は、データテストとモニタリングのための DataOps プラットフォームです。ルールベースの監査をテストしました。これにより、ETL テスト、クラウド データ移行テスト、本番環境データ モニタリングを自動化できます。プロジェクトでこれを検討すると役立つかもしれません。

機能と特徴：

• ルールの作成: 変換、重複、スキーマ、およびタイプ II ディメンションをテストするためのルールを作成できます。これにより、データの整合性が保証されます。
• レポート： 組み込みのダッシュボードや、Tableau、Power BI、Qlik などのエンタープライズ レポート ツールを使用して、洞察に富んだレポートを生成できます。これにより、より適切な意思決定が可能になります。
• DataOps 統合: ユーザーが任意のスケジューリング、GIT、または DevOps ツールと統合できるようにすることで、DataOps が可能になります。私はこのシームレスな統合を使用することでメリットを得ました。
• スケーラビリティ： 非常にスケーラブルなインメモリ エンジンは、数十億のレコードを効率的に評価します。これにより、大規模なデータセットを確実に処理できるようになりました。
• 接続： 50 を超えるコネクタを使用して、データベース、ファイル、API、BI レポートに接続できます。これにより、広範な統合オプションが提供されます。
• エンタープライズ製品統合: このツールは、次のようなさまざまなエンタープライズ製品とスムーズに統合されます。 Slack、Jira、ServiceNow、Alation、Manta など。コラボレーションを強化するのに最適です。
• セキュリティ： シングル サインオン、高度な RBAC、暗号化機能が搭載されており、強力なデータ セキュリティが保証されます。 
• 導入の柔軟性: オンプレミス、AWS、 Azure、または GCP です。これにより、最も適切な環境を選択できるようになりました。

料金プラン：

• 無料トライアル： 30日無料トライアル
• デモライブ： 利用できます

iceDQ を訪問 >>

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2) データトラスト

評価中に次のことが分かりました。 RightData の DataTrust プラットフォームは、意思決定のためにデータを信頼するためのツールを提供します。コード不要のデータ観測プラットフォームとして、異常を検出し、ビジネス ルールを生成し、データを検証します。1 回限りの移行と継続的なデータ操作の両方で機能します。

機能と特徴：

• データ調整: これにより、単一または複数のソース間でデータをシームレスに調整し、データの整合性と一貫性を強化できるようになりました。
• 機械学習のビジネスルール: 高度な ML アルゴリズムを使用して、ビジネス ルールを簡単に生成できました。要件に応じて、ビジネス ルールをシームレスに受け入れ、変更、または破棄することができました。
• 表の比較: DataTrust は、スキーマ レベルで複数のテーブル間の行数とチェックサムを比較します。これにより、データの正確性を確保できました。
• 一括データ検証: 取り込みなしでソースコンピューティングを使用して、テーブル全体で最適化された検証を提供します。大規模なデータセットにこの機能を使用することでメリットが得られました。
• エグゼクティブレポート: DataTrust は、質の高い洞察とパーソナライズされたドリルダウン フィルターを備えたインタラクティブなエグゼクティブ レポートを提供します。

料金プラン：

• 価格： 営業担当者に問い合わせる
• 無料トライアル： 30日無料トライアル

DataTrust にアクセス >>

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3) BiG EVAL

BiG EVAL データ分析、データ ウェアハウス、ETL/ELT、データ移行などのデータ プロジェクトのテスト タスクを自動化します。迅速な結果を保証する独自の自動化アプローチとシンプルなユーザー インターフェイスが特に気に入っています。私のレビューによると、効率的な結果を迅速に達成するのに最適です。

機能と特徴：

• 自動操縦テスト: メタデータによって駆動される自動操縦テスト機能を使用することで、テスト範囲を大幅に活用し、包括的な評価を保証できました。
• カスタマイズ可能なテスト Algorithms: 完全にカスタマイズ可能なテスト アルゴリズム、ルール、テスト動作が提供され、特定のニーズに適応します。テストを自分の要件に合わせて調整できます。
• ベスト プラクティス テンプレート: 何百ものベスト プラクティス テスト ケース テンプレートを含むギャラリーがすぐに使用できるため、セットアップ プロセスが簡素化されます。これらのプロジェクト テンプレートを使用することで、多くの時間を節約できました。 
• 洞察力に富んだダッシュボード: わかりやすいダッシュボードとアラート プロセスによる詳細な分析により、すべての重要な指標が通知されます。これにより、進捗状況を簡単に追跡できる優れた方法が得られました。
• ツールの統合: 数百のツール（Jira、ServiceNowなど）との統合 Slack、Teams により、シームレスなワークフローとコラボレーションが保証されます。
• DataOps と DevOps の統合: DataOps プロセスと DevOps CI/CD フローに組み込むことができ、継続的な統合と配信パイプラインをサポートします。
• データコネクタ： さまざまなデータソースへのコネクタが数百個あります（RDBMS、API、フラットファイル、ビジネス アプリケーション、SaaS)。これらのコネクタにより、さまざまな種類のデータを柔軟に処理できるようになります。

料金プラン：

• 価格： BiG EVAL LAUNCH月額プランは89ドルから
• 無料トライアル： 14日無料トライアル

訪問 BiG EVAL >>

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4) クエリサージ

クエリサージ RTTS が開発した ETL テスト ソリューションです。分析してみると、データ ウェアハウスとビッグ データのテストを自動化するために構築されていることがわかりました。私のレビューによると、抽出されたデータがターゲット システムにそのまま残ることを保証します。

機能と特徴：

• データ品質とガバナンス: データの品質とガバナンスを改善して、より信頼性が高く正確なデータセットを実現できました。
• データ配信サイクル: これにより、データ配信サイクルが加速され、市場投入までの時間が大幅に短縮されます。
• 自動テスト: このツールは手動テスト作業を自動化し、効率を高め、エラーを削減するのに役立ちました。
• プラットフォームテスト: さまざまなプラットフォームでのテストを提供します。 Oracle、テラデータ、 IBM, Amazon、Cloudera と連携し、互換性を確保します。
• テスト速度と範囲: QuerySurge はテスト プロセスを最大 1,000 倍高速化し、最大 100% のデータ カバレッジを提供します。
• DevOpsの統合: このツールは、ほとんどのビルド、ETL、QA 管理ソフトウェア向けにすぐに使用できる DevOps ソリューションを統合します。
• 電子メールレポートとダッシュボード: 共有可能な自動メールレポートとデータヘルスダッシュボードを提供し、より優れた洞察を提供します。

料金プラン：

• 価格： フルユーザーサブスクリプションは5,747ドル
• 無料トライアル： 15日無料トライアル

QuerySurge にアクセス >>

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5) Informatica データ検証:

インフォマティカのデータ検証 は人気の ETL ツールです。レビューしたところ、PowerCenter リポジトリおよび統合サービスと連携するトップクラスのデータ テスト ツールであることがわかりました。開発者やアナリストは、マップされたデータをテストするためのルールを作成できます。

機能と特徴：

• 包括的な検証: Informatica Data Validation は、完全なデータ検証および整合性ソリューションを提供しました。
• プログラミングの労力の削減: このツールの直感的なユーザー インターフェイスと組み込み演算子により、全体的なプログラミング作業が軽減されました。
• 生産性の向上: データの問題を特定して防止できるため、ビジネスの生産性が向上します。
• SQLフリーのテスト: このツールを使用すると、ウィザードはコードを書かずにテストクエリを作成できます。 SQL、これは非常に役立つと感じました。
• デザイン ライブラリ: この自動 ETL テスト ツールは、設計ライブラリと再利用可能なクエリ スニペットを提供します。
• 迅速な分析: 数分で数百万行と数列のデータを分析できるため、使用して大きなメリットを得ました。
• データ比較： Informatica は、ソース ファイルとデータ ストアのデータをターゲット データ ウェアハウスと比較するのに役立ちます。
• 有益なレポート: このツールは、有益なレポート、更新、および自動電子メールの結果などを効率的に生成できます。

料金プラン：

• 価格： 営業およびサポートチームにお問い合わせください
• 無料トライアル： 30日無料トライアル

リンクをダウンロード： https://www.informatica.com/in/products/cloud-data-integration.html

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6) クオリディ

クオリディ クライアントのコスト削減、ROIの向上、市場投入までの時間の短縮に役立ちます。このETLツールはテストライフサイクルのすべての部分を自動化することがわかりました。私の経験では、これはクライアントのコスト削減、ROIの向上、市場投入までの時間の短縮に役立つ最高のETL自動化ツールの1つです。

機能と特徴：

• データの品質と統合: 不良データや非準拠データを効率的に見つけるのに役立ちます。QualiDL を使用すると、さまざまなシステムにわたって包括的なデータ統合テストを実行できます。
• テストサイクル管理: ダッシュボードとレポートによるテスト サイクルの管理が容易になり、優れた洞察が得られました。テスト プロセスは複数のプラットフォームでシームレスに機能することがわかりました。 
• 自動テストケース生成: 直接マッピングでは自動テスト ケース生成が利用できます。
• 集中テストケースリポジトリ: 中央テスト ケース リポジトリにより、回帰テストのテスト スケジュールが可能になります。
• ダッシュボードレポート: テスト実行結果は、クリックするだけでダッシュボードとレポートに表示されます。
• 欠陥追跡: サードパーティの欠陥追跡ツールと連携した、組み込みの欠陥追跡および監視インターフェースに感銘を受けました。

料金プラン：

• 価格： 最良の見積もりを得るにはサポートチームにお問い合わせください
• 無料トライアル： 無し

リンクをダウンロード： https://www.bitwiseglobal.com/in/

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7) ETL バリデーター

Datagaps ETL バリデーター はデータ ウェアハウス テスト ツールです。評価してみると、データ移行、データ統合、データ ウェアハウス プロジェクトのテストに最適なツールであることがわかりました。何百万ものレコードを比較できる組み込みの ETL エンジンが役立ちました。

機能と特徴：

• データ比較： このツールを使用すると、データを正確に比較して差異を特定するためのベースラインを作成できます。その結果、正確なデータの不一致にアクセスできるようになりました。
• 自動データ検証: 受信ファイルのすべての列のデータを自動的に検証するためのルールを定義できます。
• データベース スキーマの比較: ETL は、異なる環境間でのデータベース スキーマの比較を簡素化します。
• テスト計画 Assembly スケジュール: これにより、テスト計画を簡単に作成してスケジュールできるようになりました。
• Webベースのレポート: 私はこれを、Web ベースのレポート作成に最適なデータ ウェアハウス テスト ツールの 1 つと評価します。
• REST API と CI 機能: このツールには以下が含まれます REST API プロセスを効率化するための継続的インテグレーション機能も備えています。
• データ品質と統合テスト: 堅牢なデータ品質とデータ統合テスト機能を提供します。
• ベンチマーク機能: ETL は、パフォーマンス分析のための包括的なベンチマーク機能を提供します。

料金プラン：

• 無料トライアル： 15日無料トライアル
• デモライブ： 利用できます

リンクをダウンロード： https://www.datagaps.com/etl-testing-tools/etl-validator-download/

ETLテストとは何ですか?

ETLテストは、ビジネス変革後にソースから宛先に正確なデータがロードされることを保証するソフトウェアテストプロセスです。また、ソースと宛先の間で使用されるさまざまな中間段階でのデータの検証も含まれます。ETLは、抽出、変換、ロードの略です。このプロセスを合理化するソリューションを探している場合は、次のいくつかの方法を検討することをお勧めします。 市場で入手可能な最高の ETL ツール。

ETL テストが必要な理由は何ですか?

抽出から読み込みまでのデータ転送中に、人為的またはシステムエラーが発生し、システム全体に情報が適切に転送されない可能性があります。ETLテストは、そのようなエラーが発生しないようにし、システム全体に害を及ぼす可能性のある欠陥を排除するのに役立ちます。 自動テストツール このプロセスをさらに合理化し、精度を向上させることができます。

最適な ETL 自動テスト ツールを選択するにはどうすればよいでしょうか?

最適な ETL 自動化テスト ツールを選択することは、効率的なデータ統合に不可欠です。これにより、データの正確性と一貫性を確保できます。情報に基づいた決定を下すには、これらの要素を考慮してください。

• 互換性： ツールがデータ ソースおよびターゲット システムと互換性があることを確認します。データベース、クラウド サービス、ビッグ データ プラットフォームのサポートを確認すると役立つ場合があります。
• ユーザビリティ： 直感的なインターフェースを備えたツールを選択するようにしてください。これにより、チームの学習曲線が短縮される可能性があります。
• 自動化機能: テスト プロセスを効率化する自動化機能を探してください。機能が多ければ多いほど良いです。
• スケーラビリティ： 増大するデータのニーズに合わせてツールがどれだけ拡張できるかを考慮することが重要です。負荷がかかったときのパフォーマンスに注意してください。
• 統合： 既存の CI/CD パイプラインと適切に統合できるツールを選択します。これは通常、継続的なテストに必要です。
• サポートとドキュメント: 問題を回避する最も簡単な方法の 1 つは、強力なサポートと包括的なドキュメントを備えたツールを選択することです。
• 費用： 予算と総所有コストを念頭に置いてください。機能と価格を比較検討するのが最善です。

ETL テストを実行するにはどうすればいいですか?

ETL テストを実行する方法のプロセスを以下に示します。

• ステップ1） データソースと要件の特定
• ステップ2） データ収集
• ステップ3） ビジネスロジックとディメンションモデリングを実装する
• ステップ4） データの構築と入力
• ステップ5） レポートの作成

なぜGuru99を信頼するのでしょうか?

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評決

最適な ETL 自動化テスト ツールを決定している場合は、私の判断を確認してください。私の経験では、問題を解決し、スムーズなデータ統合を確実にする最善の方法は、堅牢で信頼性の高い ETL ツールを活用することです。

• アイスDQ: これは、包括的なデータ検証およびテスト ソリューションを提供する理想的な ETL テスト ツールです。堅牢な機能と安定したパフォーマンスにより、エンタープライズ レベルのデータ統合プロジェクトにとって信頼できるオプションとなります。
• データトラスト: DataTrust は、データ品質保証の優れた機能を備えた、信頼性が高く安全な ETL テスト ツールとして際立っています。継続的統合に対する優れたサポートにより、データの整合性を保証するための最高のツールとなっています。
• BiG EVAL: このツールは、ETL テスト用のカスタマイズ可能でコスト効率の高いソリューションです。強力なフレームワークを提供し、データ管理の一貫性を保証します。