Cómo ha entrado el control de calidad en la ingeniería de datos
Más allá del frontend y el backend
La garantía de calidad tradicional en la ingeniería de software se centraba en las interacciones front-end y las API back-end, pasando normalmente de la interfaz de usuario a la API y a la base de datos. Pero las arquitecturas basadas en eventos y plataformas como Kafka han ampliado el alcance de la garantía de calidad a un nivel casi irreconocible. Los encargados de las pruebas verifican ahora que los productores envíen mensajes válidos con los esquemas correctos, que los consumidores procesen los eventos en el orden correcto, que se controlen los retrasos y los reintentos, y que la persistencia posterior dé como resultado registros utilizables. Estas preocupaciones son el trabajo diario de los ingenieros de datos, y está claro que la garantía de calidad ya se ha adentrado en ese campo.
Garantía de calidad en el ecosistema de AWS
Las plataformas en la nube son ahora una parte esencial de la garantía de calidad. En Amazon Web Serviceslos probadores validan la ingestión, la creación de objetos y las reglas del ciclo de vida en S3. Confirman la entrega correcta de mensajes en SQS, comprueban que las funciones Lambda producen los resultados correctos y realizan las transformaciones adecuadas, y validan la persistencia y los resultados de las consultas en DynamoDB. También se basan en CloudWatch para detectar fallos o retrasos a través de métricas y registros. Cada uno de estos servicios forma parte de la historia más amplia de la corrección de datos: entrega, transformación y observabilidad en cada paso.
Control de calidad en lagos de datos, almacenes y canalizaciones
La garantía de calidad moderna se extiende a todo el ciclo de vida de los datos. En los lagos de datos, valida la ingestión desde múltiples fuentes, la conformidad del esquema y la partición. En las canalizaciones ETL/ELT, garantiza que las transformaciones son correctas, idempotentes y libres de corrupción. En los almacenes de datos, comprueba que los resultados agregados y estructurados cumplan las expectativas.
Incluso las cadenas de extracción y carga aparentemente sencillas pueden fallar cuando se producen transformaciones ocultas. El cifrado puede producir resultados ilegibles si las claves o los formatos no se gestionan correctamente. La compresión y descompresión pueden romper la integridad si los algoritmos difieren. Los desajustes de codificación pueden introducir errores sutiles. Por tanto, la garantía de calidad debe validar no sólo el movimiento de los datos, sino también su integridad en cada punto de transformación.
Reconceptualizar la GC como ingeniería de calidad de datos
Las pruebas funcionales como pruebas de datos
Mi afirmación es que las pruebas funcionales siempre han tenido que ver con la corrección de los datos. Mírelo de esta manera: todas las instrucciones de software se reducen a las cuatro operaciones CRUD: Crear, Leer, Actualizar, Borrar. Un formulario que no persiste indica un defecto de Creación. Una búsqueda que produce resultados erróneos es un defecto de Lectura. Una edición que no se guarda es un defecto de Actualización. Una acción de borrado que deja fantasmas es un defecto de Borrado. Casi todos los errores funcionales son, en última instancia, defectos de datos de datos.
Incluso las pruebas clásicas de API pueden entenderse como una validación de canalización. El servidor consulta la base de datos para extraer datos, los serializa en el formato elegido y los entrega al cliente. Se trata esencialmente de un proceso ETL. Esto ejemplifica cómo los probadores siempre han estado validando tuberías de datos, incluso cuando no las describían en esos términos.
Pruebas no funcionales como calidad sobre los datos
El rendimiento y la seguridad no alteran directamente los datos, pero los protegen y apoyan. La corrección, la coherencia y la integridad de los datos constituyen la base de la calidad. El rendimiento y la seguridad se sitúan encima, garantizando que los datos correctos sigan siendo fiables y utilizables.
Conclusión
La garantía de calidad siempre ha tenido que ver con los datos. Lo que ha cambiado es el alcance. Antes se limitaba a la validación CRUD, pero ahora se extiende a flujos de eventos, servicios en la nube y conductos de aprendizaje automático. La corrección funcional garantiza la fiabilidad de los datos, mientras que las pruebas no funcionales los aseguran y escalan.
El futuro de la garantía de calidad es inseparable de la ingeniería de datos. Las pruebas ya no tienen que ver solo con la calidad del código, sino con las canalizaciones de datos, las transformaciones y la fiabilidad. Aquellos que no reconozcan este cambio se quedarán rezagados con respecto a los estándares del sector. Asóciese con nuestros ingenieros de datos de talla mundial y convierta el control de calidad en un verdadero motor de crecimiento y fiabilidad. Construyamos juntos la próxima generación de sistemas de datos. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo.
