7 个最佳 ETL 自动化测试工具（2025 年）
大卫卡特
ETL 测试是在将数据移入生产数据仓库系统之前执行的。它也被称为表平衡或生产协调。ETL 测试的主要目标是识别和缓解数据缺陷。
我花了 85 多个小时研究 47 种 ETL 自动化测试工具，为您带来排名前 7 位的工具。这份经过深入研究且值得信赖的指南重点介绍了主要功能、优缺点和定价。要全面了解这些工具，请阅读全文。我的专业见解为您提供做出明智决策所需的可靠信息。
最佳 ETL 自动化测试工具：精选
1) 冰DQ
冰DQ 是一个用于数据测试和监控的 DataOps 平台。我测试了它的基于规则的审计，它允许您自动化 ETL 测试、云数据迁移测试和生产数据监控。这对您的项目来说可能会有所帮助。
特色：
- 规则创建： 我可以创建规则来测试转换、重复、架构和 II 型维度。这可确保数据完整性。
- 报告： 它允许我使用内置仪表板或企业报告工具（如 Tableau、Power BI 和 Qlik）来生成有见地的报告。这可能有助于做出更好的决策。
- DataOps 集成： 它允许用户与任何调度、GIT 或 DevOps 工具集成，从而实现 DataOps。使用这种无缝集成让我受益匪浅。
- 可扩展性： 高度可扩展的内存引擎可高效评估数十亿条记录。它让我能够令人信服地处理海量数据集。
- 连接： 它允许我使用超过 50 个可用连接器连接到数据库、文件、API 和 BI 报告。这提供了广泛的集成选项。
- 企业产品集成： 该工具可以与不同的企业产品顺利集成，例如 Slack、Jira、ServiceNow、Alation 和 Manta。它非常适合增强协作。
- 安全性： 它具有单点登录、高级 RBAC 和加密功能，确保强大的数据安全。
- 部署灵活性： 将其部署在任何地方，无论是本地、AWS， Azure或 GCP。它允许我选择最合适的环境。
优点
缺点
定价方案：
- 免费试用： 30-day免费试用
- 现场演示： 可提供
2) 数据信任
在评估过程中，我发现 RightData 的 DataTrust 平台提供了信任数据以进行决策的工具。作为无代码数据可观察性平台，它可以检测异常、生成业务规则并验证数据。它既适用于一次性迁移，也适用于持续的数据操作。
特色：
- 数据核对： 它允许我无缝地协调单个或多个来源的数据，以增强数据完整性和一致性。
- 机器学习业务规则： 我可以使用高级 ML 算法轻松生成业务规则。它允许我根据自己的需求无缝地接受、修改或丢弃它们。
- 表比较： DataTrust 在架构级别比较多个表的行数和校验和。它帮助我确保了数据的准确性。
- 批量数据验证： 它使用源计算（无需提取）跨表提供优化的验证。使用此功能处理大型数据集让我受益匪浅。
- 执行报告： DataTrust 提供具有质量见解和个性化深入过滤功能的交互式执行报告。
优点
缺点
定价方案：
- 价格： 联系销售人员
- 免费试用： 30-day免费试用
3) BiG EVAL
BiG EVAL 自动执行数据分析、数据仓库、ETL/ELT 和数据迁移等数据项目中的测试任务。我特别欣赏独特的自动化方法和简单的用户界面，可确保快速获得结果。根据我的评论，它非常适合快速实现高效的结果。
特色：
- 自动驾驶仪测试： 使用由元数据驱动的自动驾驶测试功能，我可以充分利用测试覆盖率，确保全面的评估。
- 可定制测试 Algorithms: 它提供完全可定制的测试算法、规则和测试行为，以适应您的特定需求。我可以根据自己的要求定制测试。
- 最佳实践模板： 包含数百个最佳实践测试用例模板的图库可供使用，简化了设置过程。使用这些项目模板我可以节省大量时间。
- 富有洞察力的仪表板： 清晰的仪表板和警报流程的深度洞察分析可让您了解所有关键指标。它为我提供了一种轻松跟踪进度的好方法。
- 工具集成： 它与数百种工具集成（例如 Jira、ServiceNow、 Slack、团队）确保无缝的工作流程和协作。
- DataOps 和 DevOps 集成： 可嵌入到 DataOps 流程和 DevOps CI/CD 流程中，它支持持续集成和交付管道。
- 数据连接器： 它有数百个连接器可连接各种数据源（RDBMS、API、平面文件、业务应用程序、SaaS）。这些连接器确保了处理不同类型数据的灵活性。
优点
缺点
定价方案：
- 价格： BiG EVAL LAUNCH 月度计划起价为 89 美元
- 免费试用： 14-day免费试用
4) 查询激增
查询激增 是 RTTS 开发的 ETL 测试解决方案。经过分析，我发现它是为了自动化数据仓库和大数据的测试而构建的。根据我的审查，它确保提取的数据在目标系统中保持完整。
特色：
- 数据质量与治理： 我可以改善数据质量和管理以获得更可靠、更准确的数据集。
- 数据传输周期： 它让我加快了数据传输周期，大大缩短了产品上市时间。
- 自动化测试： 该工具帮助我实现手动测试工作的自动化，提高了效率并减少了错误。
- 平台测试： 它提供跨不同平台的测试，例如 Oracle、Teradata、 IBM, Amazon和 Cloudera，确保兼容性。
- 测试速度和覆盖范围： QuerySurge 将测试过程速度提高了 1,000 倍，提供了高达 100% 的数据覆盖率。
- 开发运营集成： 该工具为大多数 Build、ETL 和 QA 管理软件集成了开箱即用的 DevOps 解决方案。
- 电子邮件报告和仪表板： 它提供可共享的自动电子邮件报告和数据健康仪表板，以获得更好的洞察。
优点
缺点
定价方案：
- 价格： 完整用户订阅价格为 5,747 美元
- 免费试用： 15-day免费试用
5）Informatica数据验证：
Informatica 数据验证 是一款流行的 ETL 工具。我查看后发现，它是一款可与 PowerCenter 存储库和集成服务配合使用的顶级数据测试工具。它允许开发人员和分析师创建测试映射数据的规则。
特色：
- 综合验证： Informatica Data Validation 为我提供了完整的数据验证和完整性解决方案。
- 减少编程工作量： 该工具直观的用户界面和内置操作符减少了我的整体编程工作量。
- 生产力提升： 它让我识别和预防数据问题，从而提高业务生产力。
- 无 SQL 测试： 该工具允许向导创建测试查询而无需编写 SQL，我发现它非常有用。
- 设计库： 这个自动化的 ETL 测试工具提供了一个设计库和可重复使用的查询片段。
- 快速分析： 它可以在几分钟内分析数百万行和列的数据，使用后我受益匪浅。
- 数据比较： Informatica 有助于将源文件和数据存储与目标数据仓库中的数据进行比较。
- 信息报道： 该工具可以有效地生成信息报告、更新和自动电子邮件结果。
优点
缺点
定价方案：
- 价格： 联系销售和支持团队
- 免费试用： 30-day免费试用
下载链接： https://www.informatica.com/in/products/cloud-data-integration.html
6）QualiDI
质量 帮助客户降低成本、提高投资回报率并加快上市时间。我发现这个 ETL 工具可以自动化测试生命周期的所有部分。根据我的经验，它是最好的 ETL 自动化工具之一，可以帮助客户降低成本、提高投资回报率并加快上市时间。
特色：
- 数据质量和集成： 它可以帮助您高效地找到不良和不合规的数据。QualiDL 让我能够跨各种系统执行全面的数据集成测试。
- 测试周期管理： 通过仪表板和报告管理测试周期变得更加容易，为我提供了很好的见解。我发现测试流程在多个平台上无缝运行。
- 自动测试用例生成： 自动测试用例生成可用于直接映射。
- 集中测试用例存储库： 中央测试用例库允许制定回归测试的测试计划。
- 仪表板报告： 只需单击一下即可在仪表板和报告中获得测试执行结果。
- 缺陷跟踪： 其内置的缺陷跟踪和与第三方缺陷跟踪工具的监控接口给我留下了深刻的印象。
优点
缺点
定价方案：
- 价格： 联系支持团队获取最佳报价
- 免费试用： 不可用
下载链接： https://www.bitwiseglobal.com/in/
7）ETL 验证器
Datagap ETL 验证器 是一款数据仓库测试工具。在评估它时，我发现它是用于测试数据迁移、数据集成和数据仓库项目的顶级工具。它的内置 ETL 引擎可以比较数百万条记录，这对我帮助很大。
特色：
- 数据比较： 该工具让我可以创建一个基准，以便准确地比较数据并识别任何差异。因此，我可以访问精确的数据差异。
- 自动数据验证： 它让我定义规则来自动验证传入文件中每一列的数据。
- 数据库架构比较： ETL 简化了跨不同环境的数据库模式比较。
- 测试计划 Assembly 和调度： 它使我能够轻松地制定和安排测试计划。
- 基于网络的报告： 我认为它是最好的基于网络报告的数据仓库测试工具之一。
- REST API 和 CI 功能： 该工具包括 REST API 并持续集成功能来简化流程。
- 数据质量和集成测试： 它提供强大的数据质量和数据集成测试功能。
- 基准测试能力： ETL 为性能分析提供了全面的基准测试功能。
优点
缺点
定价方案：
- 免费试用： 15-day免费试用
- 现场演示： 可提供
下载链接： https://www.datagaps.com/etl-testing-tools/etl-validator-download/
什么是 ETL 测试？
ETL 测试是一种软件测试过程，可确保在业务转换后将准确的数据从源加载到目标。它还涉及在源和目标之间使用的各个中间阶段验证数据。ETL 代表提取-转换-加载。如果您正在寻找简化此过程的解决方案，您可能有兴趣探索一些 市场上最好的 ETL 工具。
为什么需要进行 ETL 测试？
在从提取到加载的数据传输过程中，可能会出现人为或系统错误，从而导致整个系统传输的信息不准确。ETL 测试有助于确保不会发生此类错误，并消除可能损害整个系统的缺陷。利用 自动化测试工具 可以进一步简化这一流程并提高准确性。
如何选择最佳的 ETL 自动化测试工具？
选择最佳的 ETL 自动化测试工具对于高效的数据集成至关重要。它可以帮助您确保数据的准确性和一致性。考虑这些因素以做出明智的决定。
- 兼容性： 确保该工具与您的数据源和目标系统兼容。检查对数据库、云服务和大数据平台的支持可能会有所帮助。
- 可用性： 尽量选择具有直观界面的工具。这可能有助于减少团队的学习曲线。
- 自动化特点： 寻找能够简化测试流程的自动化功能。功能越多越好。
- 可扩展性： 考虑该工具如何能够随着您不断增长的数据需求而扩展是很重要的。注意负载下的性能。
- 集成化： 选择能够与现有 CI/CD 管道良好集成的工具。这通常是持续测试所必需的。
- 支持和文档： 避免问题的最简单方法之一是选择具有强大支持和全面文档的工具。
- 收费标准： 记住你的预算和总拥有成本。最好权衡一下功能和价格。
如何进行 ETL 测试？
以下是如何进行 ETL 测试的过程：
- 步骤1） 确定数据来源和要求
- 步骤2） 数据采集
- 步骤3） 实现业务逻辑和维度建模
- 步骤4） 构建并填充数据
- 步骤5） 生成报告
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总结
如果您正在决定选择最佳的 ETL 自动化测试工具，请查看我的结论。根据我的经验，解决问题和确保顺利进行数据集成的最佳方法是利用强大而可靠的 ETL 工具。
- iceDQ： 它是一款理想的 ETL 测试工具，提供全面的数据验证和测试解决方案。强大的功能和稳定的性能使其成为企业级数据集成项目的可靠选择。
- 数据信任： DataTrust 是一款可靠且安全的 ETL 测试工具，具有出色的数据质量保证功能。它对持续集成的出色支持使其成为确保数据完整性的最佳工具。
- BiG EVAL: 该工具是一种可定制且经济高效的 ETL 测试解决方案。它提供了强大的框架并确保了数据管理的一致性。
