Tests in DE fühlen sich im Vergleich zu traditionellem SWE hinterher

Samenvatting

Data Engineering-Teams hinken in hun testmethoden achter op die van traditionelle Softwareentwicklung, wat de kwaliteitsnormen ondermijnt.

Inkonsistente Testkultur

Eine Reddit-Diskussion hebt die Vielfalt der Testpraktiken innerhalb von Data Engineering-Teams hervor. Während einige Teams umfangreiche dbt-Test-Suiten und Great Expectations-Pipelines nutzen, verlassen sich viele auf eine einfachere Vorgehensweise, bei der lediglich Zeilen gezählt und weitere Kontrollen vermieden werden.

Die Markt-Auswirkungen

Für BI-Profis ist diese inkonsistente Testkultur besorgniserregend, da sie die Zuverlässigkeit von Datenflüssen und die allgemeine Datenqualität gefährdet. Diese Situation steht im krassen Gegensatz zu den strengen Testmethoden, die in der traditionellen Softwareentwicklung üblich sind und deutet darauf hin, dass ein Übergang zu einem standardisierten Ansatz in der Data Engineering notwendig ist. Wettbewerber, die in Qualitätssicherung investieren, werden von der erhöhten Zuverlässigkeit ihrer Daten profitieren.

Betonung der Qualitätssicherung

BI-Profis müssen die Dringlichkeit erkennen, Teststrategien zu implementieren und zu verstärken. Dies kann durch Investitionen in Tools und Frameworks erreicht werden, die automatisiertes Testen ermöglichen, wie dbt und Great Expectations, um eine solide Grundlage für die Datenqualität sicherzustellen.