Apa Itu ETL dan Apa Saja Kegunaannya?

ETL mendapatkan popularitas pada era 1970-an saat bisnis mulai menggunakan database untuk menyimpan berbagai jenis informasi bisnis. Kebutuhan untuk mengintegrasikan data yang tersebar di database ini tumbuh dengan cepat. ETL menjadi metode standar untuk mengambil data dari berbagai sumber dan mengubahnya sebelum memuatnya ke sumber target atau tujuan.

Pada akhir 1980-an dan awal 1990-an, data warehouse muncul. Data warehouse menyediakan akses terintegrasi ke data dari berbagai sistem, seperti komputer mainframe, komputer mini, komputer pribadi, dan spreadsheet. Seiring waktu, format, sumber, dan sistem data mengalami perkembangan pesat. ETL sekarang hanyalah salah satu dari beberapa metode yang digunakan perusahaan untuk mengumpulkan, mengimpor, dan memproses data.

Apa Itu ETL?

ETL (extract, transform, load) adalah jenis integrasi data yang mengacu pada tiga untuk memadukan data dari berbagai sumber. ETL sering digunakan untuk membangun data warehouse. Selama proses ini, data di-extract (diambil) dari sistem sumber, di-transform (diubah) ke dalam format yang dapat dianalisis, dan di-load (dimuat atau disimpan) ke dalam data warehouse atau sistem lain. ETL adalah pendekatan alternatif yang dirancang untuk mendorong pemrosesan ke database untuk meningkatkan kinerja.

Mengapa Menggunakan ETL?

Terdapat empat keuntungan yang bisa Anda rasakan jika menggunakan ETL. Berikut penjelasannya:

1. Efisiensi waktu

ETL memungkinkan Anda untuk mengumpulkan, mengubah, dan mengkonsolidasikan data secara otomatis. Hasilnya, Anda dapat menghemat banyak waktu dan tenaga karena tidak perlu mengimpor data secara manual.

2. Menangani data kompleks dengan mudah

Seiring waktu, bisnis Anda harus bekerja dengan sejumlah besar data yang kompleks dan beragam. Misalnya, perusahaan Anda bisa berkembang menjadi perusahaan multinasional berkat data dari tiga negara berbeda dengan nama produk, ID pelanggan, alamat, dan berbagai perbedaan data lainnya. ETL mencegah Anda memformat data sepanjang hari dengan cara menyederhanakan tugas pembersihan data.

3. Mengurangi probabilitas kesalahan

Bahkan jika Anda berhati-hati dalam mengelola data, Anda tetap rentan terhadap kesalahan saat menanganinya secara manual. Sedikit kesalahan pada tahap awal pengolahan data bisa jadi masalah besar. Sebab, satu kesalahan mengarah ke kesalahan lain dan akhirnya menumpuk. Misalnya, jika Anda salah memasukkan data penjualan, seluruh perhitungan Anda bisa salah. ETL meng0tomasi beberapa bagian dari proses data, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan kemungkinan kesalahan.

4. Meningkatkan kecerdasan bisnis dan ROI

ETL membantu memastikan tata kelola data. Hasilnya, Anda dapat menggunakan data berkualitas tinggi ini untuk membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan ROI (Return on Investment), besar persentase profit yang bisa diperoleh dari total jumlah aset investasi.

Contoh Penggunaan ETL

Kini, Anda sudah memahami apa itu ETL. Saatnya mengetahui contoh penggunaan ETL yang beberapa di antaranya dapat Anda lihat di bawah ini.

1. Data Warehouse

Data warehouse menyimpan data bisnis penting. Namun, sebelum data dimuat ke dalam data warehouse, data tersebut harus dibersihkan, diperkaya, dan diubah. Setelah dimuat, data ini menjadi 'satu-satunya sumber kebenaran' untuk bisnis. Salah satu langkah utama dalam membangun data warehouse adalah memastikan bahwa data tetap berkualitas dan akurat. ETL menyederhanakan eksekusi sehingga memungkinkan pemuatan data yang mudah dan andal.

2. Migrasi data

Contoh penggunaan penting lainnya dari ETL adalah memutakhirkan sistem atau memindahkan data dari sistem lama ke sistem modern. Tantangan migrasi data utamanya adalah perbedaan format sistem lama dan baru. ETL, dengan kemampuan transformasinya, memastikan format, struktur, dan skema data sumber bisa kompatibel dengan sistem target.

Kesimpulan

ETL memungkinkan bisnis untuk mengkonsolidasikan data dari beberapa database dan sumber lain ke dalam satu repositori dengan data yang telah diformat dengan benar dan memenuhi syarat untuk persiapan analisis. Repositori data terpadu ini memungkinkan akses yang disederhanakan untuk analisis dan pemrosesan data lainnya. ETL juga menyediakan satu ‘sumber kebenaran’, memastikan bahwa semua data perusahaan konsisten dan selalu diperbarui.

Tentu masih banyak faktor penting lain yang memengaruhi sistem kerja ETL dalam penerapannya. Untuk mempelajarinya, mari bergabung dengan Algoritma Data Science School! Tak hanya ETL, Anda juga bisa mempelajari topik lain seputar data science yang disampaikan oleh para ahli dan profesional. Yuk, sama-sama belajar!

Referensi:

• ibm.com - ETL (Extract, Transform, Load) (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
• talend.com - What is ETL? (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
• astera.com - What is an ETL Tool: Definition, Uses, and Use-Cases (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)