Apa itu ETL dan Mengapa Seorang Data Engineer Perlu Menggunakan ETL?
Pada artikel sebelumnya kita telah membahas tentang Tugas Data Engineer, dimana pada pembahasan tersebut kalian akan menemukan istilan ETL. Bagi kalian yang bergelut dalam dunia data, pasti akan bertemu dengan istilah ETL. Tapi apa itu ETL dan bagaimana cara kerjanya, kenapa kita menggunakannya dan bagaimana ETL dapat menguntungkan bisnis kalian. Mari kita mulai dengan pengertian ETL dahulu.
Daftar Isi :
Apa itu ETL? Ini pengertiannya
ETL merupakan kepanjangan dari Extract , Transform, dan Load. Melansir dari IBM, ETL adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu, ke tempat penyimpanan konsisten yang akan dimuat ke data warehouse atau target sistem lainnya.
Ketika database semakin populer di tahun 1970-an, ETL diperkenalkan sebagai proses untuk mengintegrasikan dan memuat data untuk perhitungan dan analisis. Kemudian menjadi metode utama untuk memproses data pada proyek pergudangan data yang mendukung aplikasi business intelligence (BI).
Di masa sekarang, ETL lebih direkomendasikan untuk menyimpan data yang lebih kecil dan tidak memerlukan pembaharuan terlalu sering. Sebetulnya ada beberapa alternatif untuk kita bisa menggunakan dalam data integrasi seperti ELT, CDC dan lainnya. Tapi kami sendiri memilih menggunakan ETL dengan beberapa pertimbangan yang akan dibahas pada bagian berikutnya.
Mengapa menggunakan ETL?
Berikut ini adalah alasan ETL membantu bisnis anda berkembang :
- Efisiensi Waktu
ETL memungkinkan untuk mengumpulkan, mengubah, dan mengkonsolidasikan data secara otomatis. Hasilnya, tentu dapat menghemat banyak waktu dan tenaga. Daripada harus melakukan impor data secara manual. - Menangani Data Kompleks dengan mudah.
ETL dapat memudahkan proses pengelolaan data bagi sebuah bisnis yang memiliki jumlah data besar yang kompleks dan beragam. Misalnya bisnis perusahaan A harus mengolah data dari 3 cabangnya yang berada di negara berbeda dengan nama produk, ID pelanggan, alamat, dan lain-lain yang pasti sangat berbeda pula. Jika kita harus mengelola berbagai atribut tersebut tanpa ETL maka kita perlu memformat data sepanjang hari. Dengan ETL tool maka dapat membantu menyederhanakan tugas tersebut dan melakukan pembersihan data yang banyak tersebut. - Mengurangi probabilitas kesalahan
Meskipun kita berhati-hati dengan data kita, tetap saja rentan terjadinya kesalahan jika melakukannya secara manual. Sedikit kesalahan pada tahap awal pemrosesan data maka akan mengakibatkan kesalahan lain. Misalnya, jika kita salah memasukan data penjualan, maka seluruh perhitungan dan hasil laporan yang disajikan bisa jadi salah.
ETL Tools dapat membantu mengotomasikan beberapa bagian dari proses data, mengurangi intervensi manual dan menurunkan kemungkinan kesalahan - Meningkatkan Business Intelligence dan ROI (Return On Investment)
ETL Tools membantu membuat tata kelola data dengan benar. Hasilnya kita dapat menggunakan data berkualitas tinggi ini untuk membuat keputusan yang baik dan meningkatkan ROI.
Bagaimana cara kerja ETL?
Proses ETL terdiri dari 3 langkah dari mulai membuat data terintegrasi dari sumber data ke tujuan lokasi penyimpanan data. Sesuai dengan namanya, cara kerja ETL adalah data extraction, data transformation, and data loading.
Langkah 1 : Data Extraction
Sebagian besar bisnis mengelola data dari berbagai sumber dan menggunakan beberapa data analysis tools untuk menghasilkan Business Intelligence. Data mentah sendiri dapat diekstraksi dari berbagai macam sumber seperti contoh :
- Database dan legacy system yang ada
- Aplikasi pemasaran dan penjualan
- API sebuah web atau mobile apps
- CRM system dan ERP
- Public data sources (.xls, .csv, .txt, dan lain-lain)
Data tersebut harus diekstrak terlebih dahulu dari sumbernya sebelum dipindahkan ke tujuan yang lain. Langkah pertama proses ETL adalah data terstruktur dan tidak terstruktur diimpor kemudian dikonsolidasikan ke dalam satu wadah penyimpanan.
Langkah 2 : Data Transformation
Setelah tahap ekstraksi selesai, data perlu dipindahkan ke sistem target atau ke sistem perantara untuk diproses lebih lanjut. Proses transformasi akan membantu membuat data warehouse terstruktur.
Transformasi ETL merupakan langkah pembersihan dan mempersiapkan agregasi untuk analisis. Langkah ini sangat penting dalam ETL karena membantu memastikan data yang akan diolah sepenuhnya telah siap dan kompatibel.
Proses ini dibagi menjadi beberapa proses sebagai berikut:
- Remodeling : Tahap ini data yang tidak konsisten dihilangkan dan membuat aturan pemformatan ke dataset.
- Deduplication : Tahap ini membuang data yang sama atau dikecualikan.
- Denormalize / Normalization : Tahap ini menghapus data yang tidak digunakan dan menandai anomali.
Langkah 3 : Data Loading
Pada langkah terakhir ini, data yang telah diubah, dipindahkan dari staging area ke data warehouse tujuan. Biasanya, tahap ini termasuk proses pemuatan awal semua data, diikuti dengan pemuatan data berkala dari perubahan data tambahan, dan tidak jarang melakukan full refreshes untuk menghapus bahkan mengganti data di warehouse.
Untuk sebagian besar organisasi yang menggunakan ETL yang prosesnya sudah otomatis, terdefinisi dengan baik, berkelanjutan dan berbasis batch. Biasanya ETL tersebut dapat berjalan otomatis selama off-hours ketika lalu lintas data pada sistem sumber dan gudang data berada pada aktivitas transaksi data terendah.
Untuk melihat lebih banyak pembahasan menarik tentang profesi lainnya yang ada di bidang IT kalian dapat mengunjungi channel youtube kami di Youtube Equine Technologies Group
Untuk informasi lebih lanjut tentang Xsis dan Services-nya bisa langsung kunjungi website kami di www.xsis.co.id | Email : info@xsis.co.id | Phone : (+62) 21 2788 3570
Penulis : Aulia Brahmantio Diaz – Webmaster Xsis Mitra Utama
Source :
- Tech Talk : Meetup #28 XComm (Video Tech Talk : Meetup #28 Xcomm Nita Kusuma Dewi – ETL Developer Xsis)
- ibm.com
