Comment l'AQ est entrée dans l'ingénierie des données
Au-delà du front-end et du back-end
L'assurance qualité traditionnelle dans l'ingénierie logicielle se concentrait sur les interactions frontales et les API dorsales, passant typiquement de l'interface utilisateur à l'API et à la base de données. Mais les architectures pilotées par les événements et les plateformes telles que Kafka ont élargi le champ d'application de l'assurance qualité à un niveau presque méconnaissable. Les testeurs vérifient désormais que les producteurs envoient des messages valides avec les bons schémas, que les consommateurs traitent les événements dans le bon ordre, que les retards et les tentatives sont surveillés et que la persistance en aval aboutit à des enregistrements utilisables. Ces préoccupations font partie du travail quotidien des ingénieurs de données, et l'assurance qualité a clairement déjà pénétré dans ce domaine.
L'AQ dans l'écosystème AWS
Les plateformes cloud sont désormais un élément essentiel de l'AQ. Dans l'écosystème AWS Amazon Web Servicesles testeurs valident les règles d'ingestion, de création d'objets et de cycle de vie dans S3. Ils confirment la livraison correcte des messages dans SQS, vérifient que les fonctions Lambda produisent les bons résultats et effectuent les bonnes transformations, et valident la persistance et les résultats des requêtes dans DynamoDB. Ils s'appuient également sur CloudWatch pour détecter les défaillances ou les retards grâce aux métriques et aux journaux. Chacun de ces services s'inscrit dans le cadre plus large de l'exactitude des données : livraison, transformation et observabilité à chaque étape.
L'assurance qualité dans les lacs de données, les entrepôts et les pipelines
L'assurance qualité moderne s'étend à l'ensemble du cycle de vie des données. Dans les lacs de données, elle valide l'ingestion à partir de sources multiples, la conformité des schémas et le partitionnement. Dans les pipelines ETL/ELT, elle garantit que les transformations sont correctes, idempotentes et exemptes de corruption. Dans les entrepôts de données, elle vérifie que les résultats agrégés et structurés correspondent aux attentes.
Même les pipelines d'extraction et de chargement les plus simples peuvent échouer en cas de transformations cachées. Le cryptage peut produire des résultats illisibles si les clés ou les formats sont mal gérés. La compression et la décompression peuvent rompre l'intégrité si les algorithmes diffèrent. Les disparités de codage peuvent introduire des erreurs subtiles. L'AQ doit donc valider non seulement le mouvement des données mais aussi leur intégrité à chaque point de transformation.
Reconceptualiser l'AQ en tant qu'ingénierie de la qualité des données
Les tests fonctionnels en tant que tests de données
Je prétends que les tests fonctionnels ont toujours porté sur l'exactitude des données. Considérons les choses sous cet angle : toutes les instructions logicielles se réduisent aux quatre opérations CRUD (Create, Read, Update, Delete) : Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer. Un formulaire qui ne persiste pas indique un défaut de création. Une recherche qui produit des résultats erronés est un défaut de lecture. Une modification qui n'est pas sauvegardée est un défaut de mise à jour. Une action de suppression qui laisse des fantômes est un défaut de suppression. Presque tous les bogues fonctionnels sont en fin de compte des bogues de données données.
Même les tests d'API classiques peuvent être considérés comme une validation de pipeline. Le serveur interroge la base de données pour en extraire les données, les sérialise dans le format choisi et les transmet au client. Il s'agit essentiellement d'un processus ETL. Cela montre que les testeurs ont toujours validé les pipelines de données, même s'ils ne les décrivaient pas en ces termes.
Les tests non fonctionnels : la qualité au-dessus des données
La performance et la sécurité ne modifient pas directement les données, mais elles les protègent et les soutiennent. L'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité des données constituent la base de la qualité. Les performances et la sécurité se situent au-dessus, garantissant que les données correctes restent fiables et utilisables.
Conclusion
L'AQ a toujours porté sur les données. Ce qui a changé, c'est le champ d'application. Autrefois limitée à la validation CRUD, elle s'étend désormais aux flux d'événements, aux services cloud et aux pipelines d'apprentissage automatique. L'exactitude fonctionnelle garantit la fiabilité des données, tandis que les tests non fonctionnels les sécurisent et les font évoluer.
L'avenir de l'assurance qualité est indissociable de l'ingénierie des données. Les tests ne concernent plus seulement la qualité du code, mais aussi les pipelines de données, les transformations et la fiabilité. Ceux qui ne reconnaissent pas ce changement seront à la traîne par rapport aux normes de l'industrie. Associez-vous à nos ingénieurs de données de classe mondiale et faites de l'assurance qualité un véritable moteur de croissance et de fiabilité. Construisons ensemble la prochaine génération de systèmes de données. Contactez nous dès aujourd'hui !
