구조화된 데이터 테스트

리치 결과 테스트로 시작하여 페이지에서 생성될 수 있는 구글 리치 결과를 확인하는 것이 좋다. 일반 스키마 유효성 검사의 경우 스키마 마크업 유효성 검사 도구를 사용하여 구글 관련 유효성 검사 없이 모든 유형의 schema.org 마크업을 테스트한다.

리치 검색결과 테스트 

구조화된 데이터를 테스트하는 구글 공식 도구로 페이지의 구조화된 데이터에서 생성될 수 있는 구글 리치 결과를 표시합니다. 리치 결과가 구글 검색에 어떻게 표시되는지 미리 볼 수도 있다.

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스키마 마크업 유효성 검사 도구

구글 기능 관련 경고 없이 웹페이지에 삽입된 모든 Schema.org 기반 구조화된 데이터의 유효성을 검사한다.

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정형 데이터 테스트에는 다양한 상황에서 정형 데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 검증하고 확인하는 작업이 포함된다. 구조화된 데이터란 테이블, 데이터베이스 또는 XML 파일과 같이 잘 정의된 형식으로 구성되어 있어 검색 및 관리가 용이한 데이터를 말한다. 다음은 정형 데이터 테스트의 몇 가지 주요 측면이다.

  1. 스키마 유효성 검사: 데이터의 구조가 미리 정의된 스키마 또는 템플릿을 준수하는지 확인한다. 여기에는 필수 필드, 데이터 유형 및 제약 조건이 있는지 확인하는 작업이 포함된다.
  2. 데이터 무결성: 데이터가 여러 소스 또는 시스템에서 정확하고 완전하며 일관성이 있는지 확인하는 것이다. 여기에는 데이터를 참조 데이터와 비교하거나 중복, 누락된 값 또는 불일치가 있는지 확인하는 작업이 포함될 수 있다.
  3. 데이터 관계: 서로 다른 데이터 엔티티 간의 관계를 테스트하여 올바르게 연결되고 유지되는지 확인한다. 이는 데이터가 기본 키와 외래 키를 통해 연결되는 관계형 데이터베이스에서 특히 중요하다.
  4. 데이터 변환: 데이터 매핑, 병합 또는 집계와 같은 데이터 변환이 올바르게 수행되고 예상한 결과를 생성하는지 검증한다.
  5. 데이터 품질: 정확성, 완전성, 적시성, 관련성 등 다양한 차원을 측정하여 데이터의 전반적인 품질을 평가한다. 이를 통해 다운스트림 프로세스나 의사 결정에 영향을 미칠 수 있는 데이터 품질 문제를 파악할 수 있다.
  6. 성능 테스트: 특히 대규모 데이터 세트에 대한 데이터 검색 및 처리 작업의 성능을 평가한다. 여기에는 쿼리 응답 시간, 데이터 로딩 속도, 인덱싱 및 검색 메커니즘의 효율성 테스트가 포함된다.
  7. 보안 및 액세스 제어: 민감한 데이터를 보호하기 위한 적절한 보안 조치가 마련되어 있는지, 권한이 있는 사용자만 데이터에 액세스할 수 있도록 액세스 제어가 제대로 구현되어 있는지 확인한다.

구조화된 데이터 테스트는 다음과 같은 다양한 애플리케이션에서 데이터의 신뢰성과 유용성을 보장하는 데 매우 중요하다.

  • 비즈니스 인텔리전스 및 분석
  • 데이터 웨어하우징 및 데이터 통합
  • 이커머스 및 온라인 플랫폼
  • 금융 시스템 및 거래
  • 의료 및 의료 기록 관리

조직은 구조화된 데이터를 철저히 테스트함으로써 데이터 자산의 품질과 무결성에 대한 확신을 갖고 더 나은 의사 결정, 운영 효율성 및 고객 경험을 제공할 수 있다.