Big Data Testing: el aliado para asegurar la calidad de las decisiones

El Big Data Testing es clave en un contexto en el que los datos continúan creciendo en volumen y tomando un rol cada vez más importante en el éxito de los negocios.

Las cifras son tan grandes que se vuelven difíciles de abstraer. El tráfico mundial de datos en 2023, por ejemplo, fue de 59 exabits, un 23% más que el año anterior.

¿Cómo se puede cuantificar esa cifra de manera que sea comprensible para los seres humanos? Bueno, bastará decir que son equivalentes a 9.800 millones de videos de dos horas de duración cada uno.

Los sistemas transaccionales, las máquinas inteligentes, los sensores, las redes sociales, las videoconferencias… Las fuentes de datos se multiplican y crecen de manera exponencial año a año.

Y todos son fuentes de oportunidades para las empresas que saben gestionarlos, analizarlos y obtener conocimiento a partir de ellos. En este mundo gobernado por enormes volúmenes de datos, gana importancia el Big Data Testing.

¿Qué es el Big Data Testing y cuál es su objetivo?

Son pruebas de software especializadas ya no en encontrar bugs o errores en el código de programación, ni tampoco defectos funcionales.

Su objetivo es validar la precisión, la integridad, el rendimiento y la fiabilidad de los enormes y complejos conjuntos de datos y de los pipelines de procesamiento dentro de las aplicaciones.

Los elementos a probar en Big Data Testing

El Big Data Testing consta de numerosas pruebas y evaluaciones, incluyendo aspectos funcionales de cada elemento individual dentro de las aplicaciones que conectan con Big Data o las evaluaciones de integración que garantizan una colaboración armoniosa y una intercomunicación sin fricciones con aplicaciones de terceros.

En este paradigma también suele analizarse la compatibilidad de todas las tecnologías empleadas.

El análisis de rendimiento, por su parte, se enfoca en evaluar la latencia de acceso real, determinar los datos y las capacidades de procesamiento máximos o medir los tiempos de respuesta, considerando variaciones en el desempeño de la red.

Por otra parte, verifica el uso eficiente de recursos por parte de la aplicación y anticipa su capacidad de escalabilidad. 

Es común que se realicen pruebas de estrés para asegurar que todo seguirá funcionando aún cuando los accesos o los pedidos de datos simultáneos estén por encima de los umbrales permitidos.

Las pruebas de seguridad de los datos, validando estándares de cifrado para datos en tránsito y en reposo, verificando los sistemas de redundancia o detectando vulnerabilidades en la arquitectura son igualmente importantes.

Otros exámenes se hacen sobre el almacén de datos y la base de datos no relacional. Se analiza el ciclo de vida completa de los datos: ingestión, procesamiento, almacenamiento, migración.

Mejores prácticas en Big Data Testing

Entre las mejores prácticas para obtener resultados óptimos del Big Data Testing se cuentan la configuración de un entorno de prueba realista y adecuado que imite el de producción. Este elemento es fundamental para que los resultados de las pruebas sean lo más exactos posibles.

Podría no ser práctico, además, probar el conjunto de datos completo. En este sentido, el uso de técnicas de muestreo ayuda a seleccionar subconjuntos representativos para las pruebas, lo que permite ganar eficiencia y velocidad sin resignar precisión.

En algunos casos, se necesitan realizar pruebas exhaustivas que excedan los datos ya existentes. La generación de datos sintéticos es el camino para resolver este problema.

Adoptar herramientas y marcos de automatización agiliza el proceso de prueba. Esto permite reducir los errores humanos y acelerar los ciclos de testing.

En particular, la utilización cada vez más frecuente de algoritmos impulsados por la IA permite pruebas más robustas y completas.

El impacto directo del Big Data Testing en el negocio

La disciplina Big Data Testing tiene un impacto directo en los resultados del negocio. Es un eje fundamental para verificar la fiabilidad y precisión de los conocimientos derivados de los datos.

Imaginemos una decisión fundamentada en un dato defectuoso: podría tener un enorme impacto negativo, tanto en el plano reputacional como en el mismo bottom line.

Las pruebas de Big Data van un paso más allá: son aliadas clave para descubrir anomalías, patrones inesperados, errores o inconsistencias en los conjuntos de datos que pudieran afectar su calidad.

Recordemos que los datos inexactos pueden llevar a conclusiones incorrectas, lo que abre, como se mencionó, riesgos significativos para las empresas.

Por otra parte, los datos que carecen de una estructura adecuada o que están en condiciones subóptimas requieren un mayor almacenamiento, lo que implica también mayores costos.

Las pruebas de Big Data, por lo tanto, también permiten generar ahorros significativos.

Decisiones de mayor calidad. Riesgos morigerados. Costos vinculados a los datos bajo control.

El Big Data Testing es mucho más que una simple prueba de software. Es un aliado clave para mejorar la competitividad y la continuidad del negocio.

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¿Qué es el Big Data Testing?

La prueba de Big Data implica verificar el rendimiento y la funcionalidad de las aplicaciones que procesan grandes cantidades de datos.

Garantizar que estas aplicaciones funcionen según lo previsto es esencial, ya que la calidad, consistencia y precisión de los datos que manejan impactan directamente los resultados del análisis.

¿Big Data y ETL son lo mismo?

Las pruebas de Big Data y las pruebas de ETL no son lo mismo, aunque están relacionadas. En las pruebas de ETL (Extracción, Transformación y Carga), los ingenieros comparan grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes, a menudo implicando datos transformados a través de consultas SQL complejas. Las pruebas de Big Data, por otro lado, se centran en probar las capacidades de procesamiento de los datos, garantizando precisión y rendimiento, y están más orientadas a los datos en sí, en lugar de solo al proceso ETL.