Ingin Belajar ETL Lebih Dalam? Begini Caranya!

Ingin belajar ETL lebih dalam untuk menunjang kebutuhan bisnis? Di mana Anda bisa mempelajarinya? Simak informasi lengkapnya di artikel ini!

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Saat ini, bisnis membutuhkan intelijen bisnis real-time agar bisa sukses. Itulah mengapa ETL tools yang menyederhanakan proses penyimpanan data menjadi penting bagi bisnis. Pasalnya, ETL memungkinkan Anda membuat keputusan lebih tepat dalam waktu lebih singkat.

Kabar baiknya, Anda dapat mempelajari ETL di berbagai platform. Sebagian mendaftar di kelas offline, sementara sebagian yang lain lebih suka membaca buku atau menghadiri kursus dan pelatihan online. Untuk membantu Anda belajar ETL lebih dalam, berikut rangkuman informasi yang perlu diketahui!

Apa Itu ETL?

ETL (extract, transform, load) adalah jenis integrasi data yang mengacu pada tiga langkah 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. ELT adalah pendekatan alternatif yang dirancang untuk mendorong pemrosesan ke database demi meningkatkan kinerja.

Mengapa ETL Dibutuhkan?

Pentingnya ETL bagi perusahaan berbanding lurus dengan seberapa besar perusahaan bergantung pada data warehousing. ETL tools mengumpulkan, membaca, dan memindahkan volume besar data mentah dari berbagai sumber data dan lintas platform yang berbeda. Alat ini memuat data tersebut ke dalam satu database, penyimpanan data, atau data warehouse untuk akses lebih mudah.

ETL tools memproses data untuk membuatnya bisa digunakan demi kepentingan bisnis dan analisis. Tentu setelah sebelumnya melalui proses penyusunan, penggabungan, pemformatan ulang, pemfilteran, penggabungan, dan agregasi. ETL tools memudahkan data scientist untuk mengakses dan menganalisis data, serta mengubahnya menjadi sumber insight bisnis

Singkatnya, ETL tools dibutuhkan sebagai langkah penting pertama dalam proses penyimpanan data, yang pada akhirnya memungkinkan Anda membuat keputusan lebih tepat dalam waktu lebih singkat.

Berapa Lama Waktu Belajar ETL?

Lamanya waktu yang dibutuhkan untuk mempelajari konsep ETL dan menerapkannya cenderung sulit diukur. Ada banyak faktor yang memengaruhi durasi waktu yang dibutuhkan untuk mempelajari ETL, seperti latar belakang pendidikan, jadwal, dan instruktur Anda.

Untuk mempelajari jenis integrasi data ini, Anda harus meluangkan waktu dan tenaga. Semakin berdedikasi Anda, semakin cepat Anda bisa menguasainya. Namun, tidak perlu terburu-buru, jadi luangkan saja waktu Anda untuk memahami menerapkan praktik terbaik dengan benar.

Sumber Belajar ETL

Ada berbagai sumber cara belajar ETL untuk pemahaman lebih dalam, termasuk salah satunya kelas offline seperti yang disediakan oleh Algoritma Data Science School. Dengan kurikulum yang tersertifikasi oleh RStudio, Algoritma Data Science School mampu memberikan materi seputar ETL secara komprehensif, mulai dari dasar-dasar ETL, membangun proses awal ETL, hingga belajar tentang kolaborasi data dan pengoptimalan.

Tak hanya sekadar teori, materi ETL yang disampaikan tim Algoritma Data Science School juga akan disesuaikan dengan kebutuhan terkini, sehingga begitu relevan dengan industri. Bersama Algoritma Data Science School, Anda bisa belajar ETL melalui praktik penerapan coding, penggunaan tools relevan, membangun project, hingga berinteraksi dengan sesama peserta kurikulum.

Kesimpulan

ETL adalah salah satu proses yang membantu mengekstraks data dari berbagai sumber, mengubah data, dan memuatnya ke dalam sistem data warehouse. Anda harus mempelajari apa itu ETL jika ingin membantu perusahaan memiliki akses yang lebih baik terhadap informasi dari berbagai data yang Anda miliki. Kabar baiknya, Anda bisa belajar ETL melalui banyak platform dengan waktu yang disesuaikan dengan ketekunan Anda.

Selain berbagai opsi di atas, Anda juga bisa belajar ETL dengan bergabung bersama Algoritma Data Science School. Bahkan tak hanya ETL, Algoritma Data Science School juga menyediakan berbagai kelas lain seputar data science yang bisa Anda ikuti sesuai kebutuhan atau level expertise. Yuk, gabung sekarang juga!

Referensi:

  • careerkarma.com - How to Learn ETL: Courses, Training, and Other Resources (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
  • guru99.com - ETL (Extract, Transform, and Load) Process in Data Warehouse (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
  • integrate.io - 7 Tips to Improve ETL Performance (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School