Mengenal ETL (Extract Transform Load) untuk Data Warehousing

Kamu pasti pernah mendengar istilah ETL. Nah, tapi apa sih ETL itu? Dan apa sih gunanya ETL dalam dunia data engineering?

ETL merupakan proses yang penting dalam pekerjaan data science, khususnya bagi data engineer. Ditambah dengan jumlah data yang semakin bertambah setiap saatnya, ETL menjadi semakin berguna karena mampu memberikan banyak keuntungan, terlebih lagi untuk proses data warehousing.

Makanya, Sobat MinDi, baca sampai habis ya artikel ini. Karena di sini, MinDi mau jelasin tentang apa itu ETL, dan apa sih manfaatnya bagi data warehousing!

Apa itu ETL?

Manfaat dan Fungsi ETL terhadap Data Warehousing

ETL punya  peran yang vital dalam pengelolaan dan pengisian data warehouse.  Berikut adalah beberapa fungsi utama ETL dalam konteks data warehouse:

• Kualitas dan Konsistensi Data: ETL membantu mempertahankan kualitas data yang konsisten di seluruh data warehouse. ETL dapat memastikan bahwa data yang dimuat ke dalam data warehouse telah melewati validasi dan kontrol kualitas yang diperlukan. Hal ini membantu menghilangkan kesalahan manusia, inkonsistensi, dan masalah data lainnya yang dapat mengganggu analisis dan pengambilan keputusan.

• Integrasi Data dan Penyimpanan yang Terpusat: ETL memungkinkan penggabungan data dari berbagai sumber yang berbeda ke dalam data warehouse yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan terpusat untuk data operasional perusahaan. Ini membantu data menjadi lebih mudah diakses dan digunakan.

• Keamanan Data: Melalui tahapan transformasi pada ETL, data yang masuk ke dalam data warehouse dapat diawasi dan dipastikan keamanannya melalui proses enkripsi data atau pembuangan data sensitif.

• Analisis dan Pengambilan Keputusan: Dengan menggunakan ETL, perusahaan dapat mengoptimalkan penggunaan data warehouse untuk analisis dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Cara Kerja ETL

Proses ETL dibagi ke dalam tiga tahapan: extract, transform, dan load. Yuk, kita bahas satu per satu masing-masing tahapannya.

Extract

Pada tahap ekstraksi, ETL melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber seperti database, file CSV, API, atau sumber data lainnya. Data ini diambil dan kemudian disimpan ke dalam satu wadah penyimpanan tertentu. Proses ekstraksi dapat dilakukan secara manual maupun melalui proses otomasi yang memanfaatkan tool ETL.

Ekstraksi data menjadi langkah penting dalam ETL karena memastikan bahwa data yang diperlukan untuk analisis dapat diakses dan digunakan.

Transform

Setelah data diekstraksi, tahap transformasi dilakukan dengan melakukan pemrosesan data. Pada tahap ini, data yang telah diekstraksi akan mengalami perubahan dan pembersihan agar menjadi data yang dapat dianalisis sesuai kebutuhan. Transformasi data melibatkan beberapa sub proses berikut.

• Pembersihan data dan deduplikasi: penghapusan data yang tidak relevan atau berganda,

• Standarisasi data: mengubah format data ke dalam format tertentu sesuai kebutuhan,

• Pengelompokan data: menyusun data berdasarkan kategori tertentu.

Load

Tahap pemuatan (load) merupakan tahap terakhir dalam proses ETL. Pada tahap ini, data yang telah ditransformasi akan dimuat ke dalam data warehouse yang dituju. Data ini akan disimpan dalam struktur yang sesuai sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. Ada dua metode umum yang digunakan dalam proses pemuatan data:

• Full load: Dalam metode ini, proses pemuatan dilakukan pada semua data sekaligus. Proses ini memakan waktu yang lebih lama dan biasa digunakan sebagai proses awal untuk membangun data warehouse, atau sebagai bagian dari pembaruan periodik yang melibatkan seluruh dataset.

• Incremental load: Dalam metode ini, pemuatan hanya dilakukan pada data yang baru sejak ekstraksi terakhir dengan periode interval tertentu. Dengan menggunakan pendekatan ini, waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk pembaruan data dapat dikurangi secara signifikan karena hanya melibatkan data yang relevan saja.

Apa Perbedaan ETL dan ELT?

Perbedaan ETL dan ELT

Dalam pengelolaan data, ada proses alternatif yang dapat digunakan, yaitu proses ELT (Extract, Load, Transform). Pada proses ini, tahapan pemuatan (load) dilakukan terlebih dahulu sebelum ditransformasi. Artinya, data diekstraksi dari sumber dan langsung dimuat ke dalam data warehouse tanpa tahap transformasi yang signifikan. Transformasi data barulah kemudian dilakukan di dalam data warehouse.

Perbedaan dalam tahapan ini memberikan beberapa signifikansi dalam pengolahan data. Berikut adalah beberapa perbedaan antara ETL dengan ELT.

• Keamanan: Dalam proses ELT, data dimuat sebagaimana adanya, sehingga lebih rentan terhadap kerusakan data atau bahkan hacking, sedangkan proses transformasi ETL memungkinkan adanya perlindungan data melalui proses enkripsi data atau pembuangan data sensitif.

• Kecepatan: Proses ETL yang mentransformasi data terlebih dahulu membuatnya lebih banyak memakan waktu, ketimbang ELT. 

• Volume data: Proses ETL yang lebih lama membuat ETL lebih cocok untuk set data yang lebih kecil dan membutuhkan kebutuhan transformasi tertentu, sedangkan ELT cocok untuk set data yang besar dan membutuhkan kecepatan dan efisiensi.

Tools ETL

Untuk mendukung proses ETL, ada beberapa tools yang tersedia untuk membantu proses otomasi dan memudahkan pengguna. Berikut adalah beberapa tools yang cukup populer.

• Airflow: Airflow (atau Apache Airflow) merupakan platform open-source yang ditulis di Python. Meskipun tidak eksklusif untuk sebagai tool ETL, Airflow dapat digunakan untuk proses ETL yang efisien

• Talend Open Studio: Talend menawarkan platform gratis dan berbayar. Meskipun banyak pengguna yang merasa fitur gratisnya sudah cukup untuk proses ETL, tapi platform berbayarnya menawarkan beberapa tools tambahan untuk desain, manajemen, fitur business intelligence, dan data governance.

• SAS Data Management: Salah satu fitur paling menonjol dari tool ini adalah SAS Data Management memiliki kecepatan yang sangat tinggi dalam memindahkan data dari sumber ke data warehouse.

• Pentaho Data Integration (PDI): PDI merupakan tool yang memiliki fleksibilitas tinggi dalam mendukung berbagai format data, serta memiliki banyak fungsi.

Belajar Mengimplementasikan ETL

Nah, Sobat MinDi sekarang sudah paham kan tentang proses ETL ini? Sekarang waktunya buat kamu coba mengimplementasikan proses-proses ETL untuk kebutuhan data warehousing kamu!

Sobat MinDi bisa banget, nih, buat berlatih sambil mendalami ETL, data warehousing, hingga data engineering dengan ikutan Modeling And Optimization Techniques In Data Warehousing Bootcamp dari Dibimbing.id, melalui program Kampus Merdeka!