Cách kiểm chứng data pipeline và migration để một job chạy thành công cũng đồng nghĩa dữ liệu nghiệp vụ là chính xác.
Job chạy thành công chỉ chứng minh quá trình thực thi đã hoàn tất, không chứng minh dữ liệu nghiệp vụ đúng. Vì vậy chất lượng dữ liệu phải kết hợp kiểm tra pipeline, business reconciliation, quản lý exception, bằng chứng restart và kiểm tra đầu cuối trên dữ liệu kết quả.
flowchart LR
A[Nguồn giao dịch] --> B[Event hoặc extract]
B --> C[Staging]
C --> D[Transformation]
D --> E[Data mart]
E --> F[Dashboard hoặc consumer]
A -. count field total .-> G[Bằng chứng reconciliation]
F -. so sánh kết quả .-> G
Cần kiểm tra schema compatibility, completeness, freshness, source-to-target mapping, transformation rule, null/default/duplicate/reject, incremental watermark, retry và idempotency, key integrity, row-level access, tổng báo cáo và batch window.
Input = xử lý thành công + bị từ chối có lý do + chủ động loại trừ
Chứng minh phương trình bằng count theo tenant/ngày/status/batch, financial control total, so sánh field critical, hash cho partition lớn không đổi và exception ledger có record ID, lý do, owner và cách xử lý.
flowchart LR
A[Discovery] --> B[Source profiling]
B --> C[Duyệt mapping]
C --> D[Dry run lặp lại]
D --> E[Test failure và restart]
E --> F[Dress rehearsal]
F --> G[Cutover và final delta]
G --> H[Stabilization]
H --> I[Business và technical reconciliation]
Mỗi source record phải kết thúc ở đúng một trạng thái đã biết: migration thành công, reject có lý do hoặc chủ động loại trừ có phê duyệt. Sampling chỉ bổ sung bằng chứng, không thay thế full-population reconciliation khi cần chứng minh mọi record đã được tính đến.
Bắt đầu thực hành với Microsoft Playwright cho một nhóm nhỏ hành trình test browser quan trọng, dễ bảo trì.
Một wiki thực hành, dựa trên rủi ro, cho việc kiểm thử phần mềm, dữ liệu, AI, bảo mật, hiệu năng và phát hành production.
Gắn kiểm thử hiệu năng, bảo mật và khả năng phục hồi với workload thực tế, mục tiêu rõ ràng và hành vi production quan sát được.