Banca de DEFESA: IGOR PETERSON OLIVEIRA SANTOS
08/08/2016 11:40
A qualidade de um produto de software está diretamente relacionada com os testes empregados durante o seu desenvolvimento. Embora os processos de testes para softwares aplicativos e sistemas transacionais já apresentem um alto grau de maturidade, estes devem ser investigados para os processos de testes em um ambiente de Business Intelligence (BI) e Data Analytics. As diferenças deste ambiente em relação aos demais tipos de sistemas fazem com que os processos e ferramentas de testes existentes precisem ser ajustados a uma nova realidade. Neste contexto, grande parte das aplicações de Business Intelligence (BI) efetivas depende de um Data Warehouse (DW), um repositório histórico de dados projetado para dar suporte a processos de tomada de decisão. Sãos as cargas de dados para o DW que merecem atenção especial relativa aos testes, por englobar procedimentos críticos em relação à qualidade. Este trabalho propõe uma abordagem de testes, baseada em um framework de testes unitários, para procedimentos de carga em um ambiente de BI e Data Analytics. O framework proposto, com base em metadados sobre as rotinas de povoamento, realiza a execução automática de casos de testes, por meio da geração de estados iniciais e a análise dos estados finais, bem como seleciona os casos de testes a serem aplicados. O objetivo é melhorar a qualidade dos procedimentos de carga de dados e reduzir o tempo empregado no processo de testes. A avaliação experimental foi realizada através de dois experimentos controlados executados na indústria. O primeiro avaliou a utilização de casos de testes para as rotinas de povoamento, comparando a efetividade do framework com uma abordagem manual. O segundo experimento efetuou uma comparação com um framework genérico e similar do mercado. Os resultados indicaram que o framework pode contribuir para o aumento da produtividade e redução dos erros de codificação durante a fase de testes em ambientes de suporte à decisão.
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