Testen von Datenpipelines — Strategien und Werkzeuge

Das Testen von Pipelines ist entscheidend für die Zuverlässigkeit. Unit-Tests, Integrationstests und automatisierte Quality Checks in CI/CD.

Warum Pipelines testen¶

Ungetestete Pipelines führen zu stillen Fehlern — fehlerhafte Daten in Berichten.

Testpyramide¶

• Unit-Tests — einzelne Transformationen
• Integrationstests — gesamte Pipeline
• Data Quality Tests — Ausgabevalidierung
• Contract Tests — Übereinstimmung mit Verträgen

def test_removes_test_orders():
    input_data = [
        {"id": 1, "status": "confirmed"},
        {"id": 2, "status": "test"},
    ]
    result = run_model("stg_orders", input_data)
    assert len(result) == 1
    assert all(r["status"] != "test" for r in result)

CI/CD¶

# .github/workflows/data-ci.yml
jobs:
  test:
    steps:
      - run: pip install dbt-duckdb
      - run: dbt test
      - run: soda scan -d test checks/

Zusammenfassung¶

Das Testen von Pipelines verhindert stille Fehler. Unit-Tests, Quality Checks und CI/CD sind die Grundlage zuverlässiger Daten.