ETL vs ELT: Pengertian, Perbedaan, dan Implementasinya

ETL vs ELT adalah dua metode utama yang digunakan untuk pengolahan dan pemindahan data. Warga Bimbingan pasti sudah sering mendengar kedua istilah ini, bukan?

Meskipun keduanya bertujuan untuk memindahkan data ke sistem yang tepat, cara mereka bekerja sangat berbeda. Mari kita lihat lebih dalam perbedaannya!

Yuk, simak artikel berikut untuk mengetahui lebih lanjut tentang cara kerja, perbedaan, dan kapan harus memilih ETL atau ELT!

Baca juga : Jobdesk Data Engineer Intern: Tugas dan Tips Suksesnya

Apa Itu ETL VS ELT?

ETL (Extract, Transform, Load) dan ELT (Extract, Load, Transform) adalah dua pendekatan utama dalam proses pengolahan data besar. 

ETL mengutamakan ekstraksi data, mengubahnya menjadi format yang sesuai, lalu memuatnya ke dalam data warehouse. 

Sementara itu, ELT mengekstrak data terlebih dahulu, kemudian langsung memuatnya ke dalam sistem, dan transformasi dilakukan setelahnya. 

Kedua metode ini memiliki keunggulan masing-masing, tergantung pada kebutuhan dan infrastruktur yang digunakan oleh perusahaan.

Baca juga : Fungsi def pada Python: Pengertian, Cara, dan Contoh

Perbedaan Utama ETL VS ELT

Sumber: Canva

Meskipun ETL VS ELT memiliki tujuan yang sama, yakni untuk mengolah dan memindahkan data, keduanya memiliki perbedaan signifikan dalam cara kerjanya. Berikut adalah perbedaan utama antara keduanya:

1. Urutan Proses

Pada ETL, data diekstraksi, kemudian diubah, dan baru dimuat ke dalam data warehouse. Sementara pada ELT, data diekstraksi, dimuat terlebih dahulu, dan transformasi dilakukan setelahnya. Perbedaan urutan ini menentukan cara pengolahan data dilakukan dan kecepatan pemrosesan.

2. Proses Transformasi

Di ETL, transformasi dilakukan sebelum data dimuat, sehingga data yang masuk sudah siap digunakan oleh pengguna. 

Sedangkan pada ELT, transformasi dilakukan setelah data dimuat, memungkinkan fleksibilitas lebih dalam hal jenis transformasi yang diinginkan sesuai dengan kebutuhan sistem.

3. Penggunaan Sumber Daya

ETL cenderung menggunakan lebih banyak sumber daya sebelum data dimuat, karena proses transformasi dilakukan pada server pengolahan data. 

Sebaliknya, ELT lebih efisien dalam menggunakan sumber daya karena transformasi dilakukan pada server tujuan, yaitu data warehouse, setelah data dimuat.

4. Skalabilitas

ELT lebih skalabel karena data yang dimuat terlebih dahulu dapat diproses lebih mudah dengan memanfaatkan kapasitas penyimpanan dan pemrosesan yang besar pada data warehouse. 

Berbeda dengan ETL, yang proses transformasi dan pemuatan dilakukan dalam satu waktu, menjadikannya kurang fleksibel dalam menangani volume data yang sangat besar.

5. Kesesuaian dengan Cloud Computing

ELT lebih kompatibel dengan platform cloud computing karena lebih mengutamakan pemrosesan data pada server cloud setelah pemuatan data. 

Dengan cloud yang memiliki kapasitas komputasi besar, ELT lebih efisien. Sedangkan ETL, yang membutuhkan lebih banyak pengolahan lokal sebelum pemuatan, mungkin tidak seefisien dalam cloud environment.

Baca juga : Data Warehouse Adalah: Arti, Fungsi, Manfaat, dan Contoh

Kapan Menggunakan ETL VS ELT?

Sumber: Canva

Meskipun ETL VS ELT memiliki fungsi yang mirip, pemilihan metode yang tepat tergantung pada beberapa faktor, seperti volume data dan kebutuhan proses transformasi. Berikut adalah beberapa situasi yang menunjukkan kapan lebih baik menggunakan ETL atau ELT:

1. Jika Data Harus Ditangani Sebelum Masuk ke Data Warehouse

Jika kamu membutuhkan kontrol penuh terhadap kualitas dan format data sebelum dimuat ke dalam data warehouse, ETL adalah pilihan terbaik. 

Dengan ETL, kamu dapat memastikan bahwa hanya data yang sudah bersih dan terstruktur yang dimuat. Hal ini berguna untuk aplikasi yang memerlukan tingkat akurasi tinggi pada data yang dimasukkan.

2. Jika Memiliki Sumber Daya Komputasi yang Kuat di Data Warehouse

ELT lebih cocok digunakan ketika kamu memiliki sumber daya komputasi yang besar di data warehouse. 

Dengan menggunakan ELT, kamu dapat memanfaatkan kekuatan pemrosesan cloud atau server untuk transformasi data secara efisien. Hal ini mengurangi beban pada sistem sumber dan memungkinkan proses pemuatan data yang lebih cepat.

3. Ketika Data Volume Besar dan Dinamis

ELT sangat efektif ketika menangani volume data yang besar dan sering berubah. ELT memudahkan kamu untuk memuat data dalam bentuk mentah dan melakukan transformasi di backend, memungkinkan skalabilitas yang lebih besar. 

Hal ini sangat berguna dalam skenario big data atau aplikasi dengan sumber data yang terus berkembang.

4. Jika Waktu Real-Time Penting

ETL lebih baik digunakan ketika kecepatan pemrosesan data sangat penting dan memerlukan pemrosesan data secara real-time. 

Dengan ETL, kamu dapat memastikan bahwa data yang diolah dan dimuat sudah siap digunakan dalam waktu singkat. Ini cocok untuk aplikasi yang membutuhkan data yang sudah diproses dan siap pakai tanpa delay.

Baca juga : Big Data Engineer: Pengertian, Keahlian, Gaji, dan Karier

Contoh Implementasi ETL VS ELT

Sumber: Canva

Baik ETL maupun ELT digunakan dalam berbagai skenario industri untuk pengolahan dan pemuatan data. Berikut adalah beberapa contoh implementasi yang mengilustrasikan perbedaan penerapan ETL dan ELT di dunia nyata:

1. ETL pada Sistem Perbankan

Di industri perbankan, ETL digunakan untuk memproses dan memuat data transaksi pelanggan dari berbagai sumber ke dalam data warehouse. 

Proses ini memungkinkan data yang diterima dari cabang-cabang bank atau ATM dapat dibersihkan dan distkamurdisasi sebelum dimuat ke dalam sistem. Dengan cara ini, data transaksi dapat dianalisis lebih lanjut untuk laporan dan analisis keuangan.

2. ELT pada Aplikasi eCommerce

Aplikasi eCommerce besar seringkali mengumpulkan data pelanggan dan transaksi yang sangat besar. Menggunakan ELT, data mentah dari berbagai sumber langsung dimuat ke dalam data warehouse. 

Setelah itu, proses transformasi dilakukan dalam server cloud yang kuat, memungkinkan pengolahan data secara cepat untuk mendukung analisis perilaku pelanggan secara real-time.

3. ETL untuk Integrasi Data di Layanan Kesehatan

Dalam industri kesehatan, ETL digunakan untuk menggabungkan data dari berbagai rumah sakit, klinik, dan sistem rekam medis.

Data yang dikumpulkan perlu dibersihkan dan divalidasi sebelum dimuat ke dalam data warehouse. Hal ini penting untuk memastikan bahwa informasi medis yang digunakan untuk analisis dan keputusan operasional sangat akurat dan terstruktur dengan baik.

Baca juga : 10 Rekomendasi Data Engineer Certification dan Manfaatnya

Yuk, Ikuti Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id dan Pelajari ETL vs ELT!

Mau jadi ahli dalam pengolahan data? Pelajari perbedaan dan penerapan ETL VS ELT di Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id dan mulai perjalanan karier kamu di dunia Data!

Di Bootcamp ini, kamu akan belajar langsung dari mentor berpengalaman tentang teknik ETL dan ELT, serta bagaimana cara mengaplikasikannya untuk meningkatkan efisiensi pengolahan data.

Dengan kurikulum yang aplikatif dan pembelajaran berbasis proyek nyata, kamu akan siap menghadapi tantangan di dunia kerja dengan skill yang relevan dan terkini.

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, kesempatan karier kamu di bidang Data Engineering semakin terbuka lebar!

Jadi, jangan tunda lagi! Daftar sekarang di sini dan mulai perjalananmu menjadi ahli Data Engineering yang siap menghadapi dunia industri! #BimbingSampeJadi

Referensi

1. What is the Difference Between ETL and ELT? [Buka]