Perbedaan Data Wrangling dan ETL

Walau terkesan sama, sebetulnya terdapat perbedaan data wrangling dan ETL. Apa saja perbedaan tersebut?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Saat ini, bisnis memiliki lebih banyak informasi daripada sebelumnya, bahkan dalam jumlah yang sulit dikelola. Agar data bisnis yang sangat besar dan kompleks ini bisa menghasilkan insight untuk pengambilan keputusan bisnis secara lebih cerdas, penting untuk melakukan proses persiapan dan pembersihan data yang cermat dan sistematis.

Membahas soal mengolah data perusahaan, Anda mungkin cukup familiar dengan istilah "data wrangling" dan "ETL". Meskipun ETL dan data wrangling adalah konsep yang terkait erat, keduanya bukanlah hal yang sama. Lalu, apa sebenarnya perbedaan antara data wrangling dan ETL? Berikut informasinya!

Apa Itu Data Wrangling?

Data wrangling adalah proses membersihkan dan menyatukan kumpulan data yang berantakan dan kompleks agar data bisa diakses dan dianalisis dengan lebih mudah. Pesatnya pertumbuhan dan perkembangan jumlah dan sumber data membuat kegiatan mengorganisir data untuk dianalisis menjadi semakin penting.

Proses data wrangling biasanya mencakup konversi dan pemetaan data secara manual dari bentuk mentah ke format lain untuk memungkinkan akses dan pengaturan data yang lebih mudah, sehingga bisa dianalisis untuk pengambilan keputusan yang cepat.

Disebut juga sebagai data cleaning, data wrangling memungkinkan bisnis untuk menangani data yang lebih kompleks dalam waktu yang lebih singkat, menghasilkan hasil yang lebih akurat, dan membuat keputusan yang lebih baik. Metode data wrangling bervariasi dari proyek ke proyek, tergantung pada data yang Anda punya dan tujuan yang ingin Anda capai. Saat ini, sudah semakin banyak perusahaan yang mengandalkan data wrangling untuk memproses data agar siap dianalisis.

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. ETL adalah pendekatan alternatif yang dirancang untuk mendorong pemrosesan ke database demi meningkatkan kinerja.

Perbedaan ETL vs Data Wrangling

Agar lebih paham, berikut tiga perbedaan data wrangling dan ETL yang utama. Simak penjelasannya di bawah ini!

1. Pengguna

Inti dari teknologi data wrangling adalah orang yang paling mengetahui data harus mengeksplorasi dan menyiapkan data tersebut. Berarti, analisis bisnis dan business user (pengguna informasi, seperti manajer bisnis atau manajer pemasaran yang menggunakan informasi untuk membuat keputusan penting) adalah pengguna ideal data wrangling.

Berbeda dengan data wrangling, teknologi ETL difokuskan pada TI sebagai pengguna akhir. Karyawan TI menggunakan ETL untuk mengirimkan data yang diinginkan ke sistem dalam format yang diperlukan. Business user jarang memanfaatkan teknologi ETL saat bekerja dengan data. Sebelum data wrangling muncul, business user hanya memakai spreadsheet atau tool serupa.

2. Tampilan

Data wrangling menggabungkan visualisasi, pembelajaran mesin, dan human-computer-interaction, sedangkan proses ETL berbasis pemetaan. Proses ETL yang berbasis pemetaan dirancang bagi TI yang tidak cocok untuk pengguna non-teknis.

Di sisi lain, data wrangling didukung oleh pengalaman next-gen user yang menggabungkan teknik terbaru dalam visualisasi, ML, dan HCI sehingga analis dapat menjelajahi dan menyiapkan data dengan lancar. Feedback dari interaksi dengan elemen data juga memungkinkan pemrosesan data yang  lebih akurat dan cepat.

3. Kemampuan

Data wrangling dapat menangani data yang kompleks dan beragam, sedangkan ETL sebagian besar berfokus pada data terstruktur. Mengingat ETL awalnya dikembangkan beberapa dekade yang lalu, ETL dirancang untuk menangani data terstruktur yang terdefinisi dengan baik, bukan keragaman dan kompleksitas yang muncul di era “big data”.

Sedangkan, penggunaan data wrangling cenderung lebih bersifat eksploratif dan biasanya mengelola sumber data baru. Data wrangling juga membuat proses analitik menjadi lebih efisien dan akurat karena pengguna selalu dapat mengawasi data selagi disiapkan.

Kesimpulan

Terlepas dari mencoloknya perbedaan data wrangling dan ETL yang diuraikan di atas, tidak selalu mudah untuk memilih salah satu dari keduanya. Dalam banyak kasus, perusahaan menggunakan data wrangling dan ETL sesuai kebutuhan masing-masing. Memahami alat mana yang paling cocok untuk memenuhi setiap kebutuhan perusahaan Anda adalah cara terbaik untuk memilih salah satu dari keduanya.

Jika ingin lebih mendalami perbedaan data wrangling dan ETL untuk kebutuhan bisnis, Anda bisa mengikuti kelas Algoritma Data Science School. Tersedia berbagai kelas data science yang bisa Anda ikuti sesuai kebutuhan maupun level keahlian. Mari bergabung dengan Algoritma Data Science School sekarang juga!

Referensi:

  • trifacta.com - ETL Tools and Data Wrangling: What’s the Difference? (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
  • talend.com - Data Wrangling vs. ETL (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)
  • integrate.io - Data Wrangling vs. ETL: What’s the Difference? (diakses pada tanggal 6 Juni 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School