6 款最佳 ETL 自动化测试工具 (2025)
David Carter 
ETL 测试是在将数据迁移到生产数据仓库系统之前执行的。它也称为表平衡或生产对账。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，为您带来前 7 名。这份精心研究且值得信赖的指南突出了关键功能、优缺点和定价。要全面了解这些工具，请阅读完整文章。我的专业见解提供了您做出明智决策所需的可靠信息。
最佳 ETL 自动化测试工具：热门精选
1) iceDQ
iceDQ 是一个数据测试和监控的数据运营平台。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。它可能对您的项目有所帮助。
功能
- 规则创建： 我可以创建规则来测试转换、重复项、模式和 Type II Dimension。这确保了数据完整性。
- 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）生成有见地的报告。这可能有助于更好的决策。
- DataOps 集成： 它通过允许用户与任何调度、GIT 或 DevOps 工具集成来实现 DataOps。我从使用这种无缝集成中受益。
- 可扩展性： 高度可扩展的内存引擎可以高效地评估数十亿条记录。它允许我令人信服地处理海量数据集。
- 连接性： 它允许我连接到数据库、文件、API 和 BI 报告，提供 50 多个可用连接器。这提供了广泛的集成选项。
- 企业产品集成： 该工具与 Slack、Jira、ServiceNow、Alation 和 Manta 等不同的企业产品顺利集成。它非常适合增强协作。
- 安全性： 它配备了单点登录、高级 RBAC 和加密功能，确保强大的数据安全。
- 部署灵活性： 随时随地部署，无论是在本地、AWS、Azure 还是 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 天免费试用
- 现场演示： 提供
2) BiG EVAL
BiG EVAL 自动化数据项目中的测试任务，例如数据分析、数据仓库、ETL/ELT 和数据迁移。我特别欣赏其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。根据我的审查，它非常适合快速获得高效的成果。
功能
- 自动驾驶测试： 利用由元数据驱动的自动驾驶测试功能，我能够大规模利用测试覆盖率，确保全面的评估。
- 可定制的测试算法： 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。我能够根据我的要求定制测试。
- 最佳实践模板： 一个包含数百个最佳实践测试用例模板的库已准备就绪，可简化设置过程。我可以通过使用这些项目模板节省大量时间。
- 有见地的仪表板： 深入的洞察分析和清晰的仪表板及警报流程会告知您所有关键指标。它为我提供了一种轻松跟踪进度的绝佳方式。
- 工具集成： 它与数百种工具（例如 Jira、ServiceNow、Slack、Teams）的集成确保了无缝的工作流程和协作。
- DataOps 和 DevOps 集成： 可嵌入 DataOps 流程和 DevOps CI/CD 流，它支持持续集成和交付管道。
- 数据连接器： 它拥有数百个连接到各种数据源（RDBMS、API、平面文件、业务应用程序、SaaS）的连接器。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 天免费试用
3) QuerySurge
QuerySurge 是 RTTS 开发的 ETL 测试解决方案。在分析它之后，我注意到它是为了自动化数据仓库和大数据测试而构建的。根据我的审查，它确保提取的数据在目标系统中保持完整。
集成： Jira、Azure Devops、ALM 和 RQM
实时报告： 是
支持平台： Windows 和 Linux
免费试用：15 天免费试用
功能
- 数据质量和治理： 我可以改进数据质量和治理，以获得更可靠和准确的数据集。
- 数据交付周期： 它允许我加速数据交付周期，显着缩短上市时间。
- 自动化测试： 该工具帮助我自动化手动测试工作，提高效率并减少错误。
- 平台测试： 它提供跨不同平台（如 Oracle、Teradata、IBM、Amazon 和 Cloudera）的测试，确保兼容性。
- 测试速度和覆盖率： QuerySurge 将测试过程速度提高了 1000 倍，提供高达 100% 的数据覆盖率。
- DevOps 集成： 该工具集成了大多数构建、ETL 和 QA 管理软件的现成 DevOps 解决方案。
- 电子邮件报告和仪表板： 它提供可共享的自动化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： 全用户订阅 5,747 美元
- 免费试用： 15 天免费试用
4) Informatica 数据验证
Informatica 数据验证是一个流行的 ETL 工具。我审查并发现它是一个顶尖的数据测试工具，可与 PowerCenter Repository 和 Integration Services 配合使用。它允许开发人员和分析人员创建规则来测试映射的数据。
功能
- 全面验证： Informatica 数据验证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运算符减少了我整体的编程工作量。
- 提高生产力： 它使我能够识别和预防数据问题，从而提高业务生产力。
- 无 SQL 测试： 该工具允许向导在不编写 SQL 的情况下创建测试查询，我认为这非常有帮助。
- 设计库： 这个自动化 ETL 测试工具提供了一个设计库和可重用的查询片段。
- 快速分析： 它可以几分钟内分析数百万行和列的数据，我从中受益匪浅。
- 数据比较： Informatica 有助于将源文件和数据存储中的数据与目标数据仓库进行比较。
- 信息丰富的报告： 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 天免费试用
下载链接： https://www.informatica.com/in/products/cloud-data-integration.html
5) QualiDI
QualiDi 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。
功能
- 数据质量和集成： 它可以帮助您有效地查找坏的和不合规的数据。QualiDL 允许我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，为我提供了宝贵的见解。我发现测试过程在多个平台之间无缝运行。
- 自动化测试用例生成： 可以为直接映射生成自动化测试用例。
- 集中式测试用例存储库： 中央测试用例存储库允许进行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监控界面与第三方缺陷跟踪工具的集成给我留下了深刻的印象。
优点
缺点
定价方案
- 价格： 联系支持团队以获得最佳报价
- 免费试用： 不可用
下载链接： https://www.bitwiseglobal.com/in/
6) ETL Validator
Datagaps ETL Validator 是一个数据仓库测试工具。在评估它时，我发现它是数据迁移、数据集成和数据仓库项目测试的顶级工具。它通过其内置的 ETL 引擎来比较数百万条记录，帮助了我。
功能
- 数据比较： 该工具允许我创建基线以准确比较数据以识别任何差异。因此，我可以访问精确的数据差异。
- 自动数据验证： 它允许我定义规则，以自动验证传入文件每列中的数据。
- 数据库模式比较： ETL 简化了不同环境之间的数据库模式比较。
- 测试计划组装和调度： 它使我能够轻松地组装和调度测试计划。
- 基于 Web 的报告： 我会将其评为最好的数据仓库测试工具之一，用于基于 Web 的报告。
- REST API 和 CI 功能： 该工具包括 REST API 和持续集成功能，以简化流程。
- 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。
- 基准测试功能： ETL 提供全面的基准测试功能以进行性能分析。
优点
缺点
定价方案
- 免费试用： 15 天免费试用
- 现场演示： 提供
下载链接： https://www.datagaps.com/etl-testing-tools/etl-validator-download/
什么是 ETL 测试？
ETL 测试是一个软件测试过程，它确保在业务转换后将准确的数据从源加载到目标。它还涉及验证源和目标之间使用的各个中间阶段的数据。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，您可能需要探索一些市场上最好的 ETL 工具。
为什么需要 ETL 测试？
在数据从提取到加载的传输过程中，存在人为或系统错误的可能，这可能导致整个系统中传输的信息质量低下。ETL 测试有助于确保此类错误的发生，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此过程并提高准确性。
如何选择最好的 ETL 自动化测试工具？
选择最好的 ETL 自动化测试工具对于高效的数据集成至关重要。它有助于确保数据的准确性和一致性。请考虑以下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很有帮助。
- 易用性： 争取选择一个具有直观界面的工具。这可能有助于减少团队的学习曲线。
- 自动化功能： 寻找可以简化测试流程的自动化功能。功能越多越好。
- 可扩展性： 考虑该工具如何随着您不断增长的数据需求而扩展很重要。注意负载下的性能。
- 集成： 选择一个能够与您现有的 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。
- 成本： 牢记您的预算和总体拥有成本。最好将功能与价格进行权衡。
如何进行 ETL 测试？
以下是如何进行 ETL 测试的过程
- 第 1 步） 识别数据源和要求
- 第 2 步） 数据采集
- 第 3 步） 实现业务逻辑和维度建模
- 第 4 步） 构建和填充数据
- 第 5 步） 构建报告
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结论
如果您正在决定最好的 ETL 自动化测试工具，请查看我的评价。根据我的经验，解决问题并确保顺利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。
- BiG EVAL：该工具是 ETL 测试的可定制且经济高效的解决方案。它提供了一个强大的框架，并确保数据管理的一致性。
- QuerySurge：它是 RTTS 开发的 ETL 测试解决方案。它是为了自动化数据仓库和大数据测试而构建的。
