Apa Itu ETL?

ETL adalah proses dalam mengekstrak, mengubah, dan memuat data dari berbagai sumber ke gudang data atau repositori data terpadu lainnya. Simak penjelasan berikut ini untuk mengetahui apa itu ETL.

Mengenal Apa Itu ETL

ETL, yang merupakan singkatan dari extract, transform, and load, adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber data menjadi satu penyimpanan data yang konsisten, kemudian dimuat ke dalam data warehouse atau target sistem lainnya.

Baca Juga: Apa Itu cPanel?

Ketika database menjadi makin populer di tahun 1970-an, ETL diperkenalkan sebagai proses untuk mengintegrasikan dan memuat data saat ingin melakukan perhitungan dan analisis, yang pada akhirnya menjadi metode utama dalam memproses data untuk melakukan proyek data warehousing.

ETL menyediakan dasar analitik data dan alur kerja machine learning. Melalui serangkaian aturan bisnis, ETL membersihkan dan mengatur data dengan cara yang mampu memenuhi kebutuhan intelijen bisnis tertentu, seperti pelaporan bulanan, tetapi juga dapat menangani analitik yang lebih canggih, yang dapat meningkatkan proses back-end atau pengalaman pengguna. ETL sering digunakan oleh organisasi untuk:

• Mengekstrak data dari sistem lama;
• Membersihkan data untuk meningkatkan kualitas data dan membangun konsistensi;
• Memuat data ke database target.

Bagaimana Cara Kerja ETL?

Cara termudah untuk memahami cara kerja ETL adalah dengan memahami apa yang terjadi di setiap langkah prosesnya.

1. Ekstrak

Selama proses ekstraksi data, data mentah disalin atau diekspor dari lokasi sumber ke staging area. Tim manajemen data dapat mengekstrak data dari berbagai sumber data, yang dapat terstruktur atau tidak terstruktur. Sumber-sumber tersebut meliputi:

• Server SQL atau NoSQL
• Sistem CRM dan ERP
• Flat file
• Email
• Halaman web

2. Mengubah

Di staging area, data mentah mengalami proses pengolahan data. Di sini, data diubah dan dikonsolidasikan untuk kasus penggunaan analitis yang dimaksudkan. Fase ini dapat melibatkan tugas-tugas berikut:

• Memfilter, membersihkan, menghilangkan duplikasi, memvalidasi, dan mengautentikasi data;
• Melakukan perhitungan, terjemahan, atau ringkasan berdasarkan data mentah. Ini dapat mencakup mengubah tajuk baris dan kolom untuk konsistensi, mengonversi mata uang atau unit pengukuran lainnya, mengedit string teks, dan banyak lagi;
• Melakukan audit untuk memastikan kualitas dan kepatuhan data;
• Menghapus, mengenkripsi, atau melindungi data yang diatur oleh industri atau regulator pemerintah;
• Memformat data ke dalam tabel atau menggabungkan tabel agar sesuai dengan skema target data warehouse.

3. Memuat

Pada langkah terakhir ini, data yang telah diubah dipindahkan dari staging area ke target data warehouse. Biasanya, ini melibatkan pemuatan awal semua data, diikuti dengan pemuatan berkala perubahan data tambahan dan melakukan refresh untuk menghapus dan mengganti data di warehouse. Bagi sebagian besar organisasi yang menggunakan ETL, prosesnya otomatis, terdefinisi dengan baik, berkelanjutan, dan berbasis batch. Biasanya, ETL terjadi selama off-hours ketika trafik pada sistem sumber dan data warehouse berada pada titik terendah.

Manfaat dan Tantangan ETL

ETL mampu meningkatkan kualitas data dengan melakukan pembersihan data sebelum memuatnya ke repositori yang berbeda. Karena operasi batch yang memakan waktu, ETL direkomendasikan lebih sering untuk membuat repositori target data yang lebih kecil atau memerlukan pembaruan yang lebih jarang, sementara metode integrasi data lainnya seperti ELT (extract, load, transformation), change data capture (CDC), dan virtualisasi data digunakan untuk mengintegrasikan volume data yang makin besar berubah atau aliran data real-time.

Fungsi dan Kemampuan ETL

Di masa lalu, organisasi menulis kode ETL mereka sendiri. Sekarang ada banyak alat ETL dan layanan cloud open source dan komersial untuk dipilih. Kemampuan dari produk ini meliputi:

1. Otomatisasi komprehensif dan kemudahan penggunaan: Alat ETL terkemuka mampu mengotomatiskan seluruh aliran data, mulai dari sumber data hingga target data warehouse. Banyak yang merekomendasikan aturan untuk mengekstrak, mengubah, dan memuat data;
2. Visual drag-and-drop interface: Fungsi ini dapat digunakan untuk menentukan aturan dan aliran data;
3. Dukungan untuk manajemen data yang kompleks: Ini meliputi bantuan dengan perhitungan yang kompleks, integrasi data, dan manipulasi string;
4. Keamanan dan kepatuhan: Alat ETL terbaik dapat mengenkripsi data baik dalam keadaan bergerak maupun diam dan disertifikasi sesuai dengan peraturan industri atau pemerintah suatu negara, seperti HIPAA dan GDPR.

Selain itu, banyak alat ETL telah berevolusi untuk menyertakan kemampuan ELT dan untuk mendukung integrasi data real-time dan streaming untuk aplikasi kecerdasan buatan (AI).