Apa Itu ETL dan Mengapa Penting dalam Data Warehouse?

Pada tahun 1970-an, ETL mendapatkan popularitas ketika bisnis mulai memanfaatkan database untuk menyimpan data bisnis. Muncul pertumbuhan cepat terhadap kebutuhan untuk mengintegrasikan data yang tersebar di database. ETL digunakan sebagai sebuah metode standar untuk mengumpulkan data dari banyak sumber, lalu menyesuaikan data tersebut sebelum dimuat ke sumber tujuan atau target.

Setelah ETL muncul, data warehouse juga hadir pada akhir 1980-an dan awal 1990-an. Tersedia akses terintegrasi ke data dari berbagai sistem pada data warehouse, seperti komputer mainframe, komputer mini, komputer pribadi, dan spreadsheet.

Perkembangan zaman pun membuat format, sumber, dan sistem data mengalami perkembangan pesat. Kini, ETL hanya menjadi salah satu dari berbagai metode yang diterapkan perusahaan untuk mendapatkan, mengimpor, dan mengolah data. Untuk mengetahui apa itu ETL, simak informasi berikut!

Apa Itu ETL?

ETL merupakan singkatan dari extract, transform, load. ETL adalah metode integrasi data yang fokus pada tiga langkah dalam memadukan data dari beragam sumber. Penggunaan ETL umum untuk membangun data warehouse.

Proses ETL dimulai dengan meng-extract (diambil) data dari sistem sumber, lalu data di-transform (diubah) ke dalam format yang dapat dianalisis, kemudian di-load (dimuat atau disimpan) ke dalam data warehouse atau sistem lain. Sebagai sebuah pendekatan alternatif, ETL dirancang untuk mendorong pemrosesan ke database untuk meningkatkan kinerja.

Mengapa ETL Penting?

Setidaknya terdapat empat keuntungan yang bisa Anda dapatkan dari penggunaan ETL. Berikut penjelasannya:

1. Efisiensi waktu

ETL memberikan efisiensi waktu karena memungkinkan proses mengumpulkan, mengubah, dan konsolidasi data secara otomatis. Jadi, ETL dapat membantu menghemat banyak waktu dan tenaga karena Anda tidak perlu mengimpor data secara manual.

2. Menangani data kompleks dengan mudah

Seiring berjalannya waktu, semakin besar dan kompleks pula data bisnis yang harus Anda kelola. Sebagai contoh, perusahaan Anda bisa berkembang menjadi perusahaan multinasional dengan data dari tiga negara berbeda dengan nama produk, ID pelanggan, alamat, dan berbagai perbedaan data lainnya. Dengan ETL, Anda tidak perlu menghabiskan waktu untuk memformat data sepanjang hari karena ETL menyederhanakan tugas pembersihan data.

3. Meminimalisir probabilitas kesalahan

Walau sudah berhati-hati dalam mengelola data pun, tetap ada risiko terhadap kesalahan saat menangani data secara manual. Masalah besar bisa muncul akibat sedikit kesalahan saja pada tahap awal pengolahan data. Pasalnya, satu kesalahan bisa mengarah ke kesalahan lain dan akhirnya menumpuk. Salah memasukkan data penjualan, misalnya, dapat membuat seluruh perhitungan Anda bisa salah. ETL mengautomasi beberapa bagian dalam proses data, mengurangi intervensi manual, dan menurunkan kemungkinan kesalahan.

4. Meningkatkan kecerdasan bisnis dan ROI

ETL membantu mengoptimalkan tata kelola data bisnis Anda. Hasilnya, Anda akan mendapatkan data berkualitas tinggi untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Hal ini pun pada akhirnya dapat membantu meningkatkan ROI (Return on Investment), yakni jumlah persentase profit yang bisa diperoleh dari total jumlah aset investasi.

Proses dalam ETL

Berikut tiga proses utama dalam ETL:

• Ekstraksi - Pada langkah ini, data diekstraksi dari sistem sumber ke staging area. Transformasi data (jika ada) dilakukan di staging area agar kinerja sistem sumber tidak menurun.
• Transformasi - Data yang diekstraksi dari server sumber adalah data mentah dan tidak dapat digunakan. Oleh karena itu, data perlu dibersihkan, dipetakan, dan diubah.
• Loading - Loading data ke dalam database data warehouse target adalah langkah terakhir dari proses ETL. Umumnya, volume data yang besar dapat dimuat dalam waktu yang relatif singkat (malam).

ETL Pipeline

Sementara ETL mengacu pada serangkaian proses yang mengekstraksi data dari satu sistem, mengubahnya, dan memuatnya ke dalam sistem target, pipeline adalah istilah yang lebih umum. ETL pipeline mengacu pada setiap set pemrosesan yang memindahkan data dari satu sistem ke sistem lain, dan kemungkinan tidak mengubah data.

Dengan mengonversi data mentah agar sesuai dengan sistem target, ETL pipeline memungkinkan analisis data yang sistematis dan akurat di repositori target. Jadi, dari migrasi data hingga wawasan yang lebih cepat, ETL pipeline sangat penting untuk bisnis berbasis data karena menghemat waktu dan upaya tim data dengan menghilangkan kesalahan, kemacetan, dan latensi untuk menyediakan aliran data yang lancar dari satu sistem ke sistem lainnya.

Kesimpulan

Dengan memanfaatkan ETL, bisnis dapat mengonsolidasikan data dari beberapa database dan sumber lain ke dalam satu repositori dengan data yang telah diformat dengan benar dan memenuhi syarat untuk persiapan analisis. Dengan demikian, ETL memungkinkan akses yang disederhanakan untuk analisis dan pemrosesan data lainnya. Menyediakan satu ‘sumber kebenaran’, ETL juga memastikan bahwa semua data perusahaan konsisten dan selalu diperbarui.

Yuk, daftar kelas data science dari Algoritma Data Science School untuk memahami lebih jauh soal hal-hal terkait apa itu ETL dan data science. Algoritma menawarkan banyak kelas mengenai data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise, termasuk kelas tentang ETL!

Referensi:

• ibm - ETL (Extract, Transform, Load) (diakses pada 28 Juli 2022)
• guru99 - ETL (Extract, Transform, and Load) Process in Data Warehouse (diakses pada 28 Juli 2022)
• stitchdata  - ETL Database (diakses pada 28 Juli 2022)