Pipeline-Testing
Fachliche Korrektheit prüfen, bevor die Pipeline live geht.
SQACE verifiziert Data Pipelines vor dem Go-Live gegen ein fachliches Regelwerk und liefert dabei einen Audit-Trail für BCBS 239, MaRisk und NIS2.
30 Minuten, an Ihrem eigenen Use Case.
Das Problem
Fachliche Fehler überleben die Standard-Tests.
ETL- und ELT-Strecken in Informatica, Databricks oder Stored Procedures werden meist mit synthetischen Testdaten und Regression-Vergleichen abgesichert. Beides ist nützlich, doch beides erkennt eine ganze Klasse von Fehlern nicht.
Synthetische Testdaten decken seltene Kombinationen aus dem Produktionsbestand kaum ab. Regression-Tests bestätigen, dass sich nichts geändert hat, auch wenn der Ausgangszustand bereits falsch war. Fehler in Bewertungslogik, Mapping oder komplexen Aggregationen werden so erst nach dem Release sichtbar, oft erst im Reporting oder in der Abstimmung mit dem Fachbereich.
Die Folge: nachgelagerte Korrekturen, Erklärungsbedarf gegenüber Auditoren und Vertrauensverlust beim Fachbereich.
Die SQACE-Lösung
Fachliche Soll-Ergebnisse als zweite, unabhängige Berechnung.
SQACE erzeugt unabhängige Soll-Ergebnisse direkt aus dem fachlichen Regelwerk. Fachexperten beschreiben die Logik in einer regelbasierten Sprache, die ohne Programmierkenntnisse lesbar bleibt. SQACE rechnet die Regeln auf den Eingangsdaten und vergleicht das Ergebnis mit dem Output der zu prüfenden Pipeline.
Abweichungen werden automatisch klassifiziert und bis auf Einzeldatensatz-Ebene zurückverfolgt. Wird ein Regelwerk angepasst, läuft die Verifikation erneut, ohne neuen Testdaten-Bestand.
Einsatz-Szenarien
Wo Teams die Release-Verifikation einsetzen.
Pipeline-Releases vor Go-Live freigeben
Jede neue Version wird gegen das aktuelle Regelwerk verifiziert, bevor der Release-Pull-Request freigegeben wird. Abweichungen erscheinen mit Drill-Down bis zum verursachenden Datensatz.
Baseline-Vergleich nach Code-Änderungen automatisieren
Nach Änderungen an Transformationen läuft SQACE über die unveränderten und die geänderten Pfade. Treffer in der Differenz weisen auf unbeabsichtigte Seiteneffekte hin.
Hotfix-Verifikation in Notfall-Szenarien beschleunigen
Wenn unter Zeitdruck korrigiert wird, ersetzt SQACE einen mehrtägigen manuellen Test durch einen automatisierten Lauf mit klarem Audit-Trail.
Konkret
- Bis zu 80 % weniger Aufwand im fachlichen Testteil, abhängig von Umfang und Wiederverwendung der Regelwerke.
- Höhere Testqualität durch eine zweite, unabhängige Berechnung.
- Hohe Akzeptanz beim Fachbereich, weil die Regeln in fachlicher Sprache vorliegen.
Vorteile auf einen Blick
| Aspekt | SQACE-Verifikation | Standard-Regression |
|---|---|---|
| Bezug | Vergleich mit fachlichem Regelwerk | Vergleich mit dem Vorlauf |
| Datenbasis | Repräsentative Produktion oder Vollbestand | Synthetische Testdaten |
| Findet | Logik-Fehler in Mapping und Bewertung | Verhaltens-Drift |
| Audit-Tauglichkeit | Direkt belastbar | Begrenzt |
Compliance
Compliance-Nachweise als Nebenprodukt.
Jeder SQACE-Lauf erzeugt einen Audit-Trail mit verwendeten Eingangsdaten, angewandten Regeln, Soll-Ergebnis, Ist-Ergebnis und klassifizierter Abweichung. Diese Dokumentation ist direkt verwertbar und entsteht im selben Vorgang, nicht als paralleler Compliance-Strang.
Wie SQACE Daten isoliert und Nachweise revisionssicher ablegt, beschreibt Sicherheit & Architektur.
FAQ
Häufige Fragen
Welche Pipeline-Technologien werden unterstützt?
SQACE arbeitet auf Datenebene und ist unabhängig vom Pipeline-Tool: Geprüft wird das Ergebnis, nicht die Technik dahinter. So lassen sich Strecken aus Informatica, Databricks, Snowflake, Stored Procedures, dbt, Talend oder Apache Spark absichern, ohne dass SQACE ein bestimmtes Werkzeug voraussetzt.
Wie schnell ist eine erste Verifikation produktiv?
Eine erste produktive Pipeline-Verifikation entsteht typischerweise in zwei bis vier Wochen, abhängig vom Umfang des Regelwerks und vom Datenzugang.
Müssen Fachexperten SQL können?
Nein. Die Regelsprache ist fachlich lesbar. SQL-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.
Wie groß darf die Datenbasis sein?
SQACE arbeitet auch auf Vollbeständen mit mehreren Hundert Millionen Datensätzen; die Plattform skaliert horizontal.
Lässt sich SQACE in CI/CD-Pipelines einbinden?
Ja. Über die REST-API wird SQACE in Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions und Azure DevOps eingebunden. Releases werden erst freigegeben, wenn die Verifikation grün ist.
Was unterscheidet SQACE von Tools wie Great Expectations oder Soda?
Diese Tools prüfen technische Datenqualität wie Wertebereiche und Nullquoten. SQACE prüft die fachliche Korrektheit gegen ein unabhängig formuliertes Regelwerk. Beide Ansätze ergänzen sich.