Perbedaan ETL dan ELT dalam Proses Pengolahan Data

Dalam sebuah proses pengolahan data, ETL dan ELT berfungsi untuk mengintegrasikan rangkaian data dengan langkah-langkah extract, transform, dan load. ETL adalah proses yang menerapkan langkah extract, transform, dan load secara berurutan, sedangkan ELT adalah proses yang menerapkan langkah extract, load, transform secara berurutan. Lantas, apa perbedaan ETL dan ELT dalam penerapannya untuk mengolah data? Simak penjelasan lengkapnya berikut ini!

Apa Itu ETL?

ETL adalah proses pemindahan data ke target (data warehouse) dengan urutan tahapan extract, transform, load. Pada tahap extract, data diambil dari berbagai sumber, seperti server SQL, XML, spreadsheet, ERP, dan lain-lain. Setelah itu, data dikumpulkan terlebih dahulu karena format satu sama lainnya berbeda.

Format data-data yang berbeda itu lalu masuk ke tahap transform untuk disamakan. Tahap ini sekaligus untuk menghapus data-data yang corrupt, sehingga meminimalkan kesalahan dan memudahkan pengolahan data. Setelah formatnya sama, data tersebut kemudian melalui tahap load dan dikirim ke data warehouse.

Apa Itu ELT?

Pada dasarnya, ELT adalah proses pemindahan data yang sistemnya sama dengan ETL. ELT juga melalui tahap yang sama seperti ETL, tapi data yang sudah terkumpul disalin terlebih dahulu ke target baru, kemudian masuk tahap transform. Jadi, urutan tahapnya adalah extract, load, transform.

ELT memiliki data-data yang berukuran lebih besar daripada ETL. Target ELT pun berbeda dengan ETL. ELT memiliki tujuan akhir di data engine, seperti appliance dan hadoop, sedangkan ETL di data warehouse. Proses ELT pun lebih cepat daripada ETL.

Perbedaan ETL dan ELT

Selain perbedaan dasar di atas, berikut ini adalah perbedaan ETL dan ELT yang lebih rinci terkait beberapa aspek, baik sistem maupun implementasinya.

- Ketersediaan data dalam sistem

Perbedaan ETL dan ELT terletak pada aspek ketersediaannya dalam sistem. ETL hanya mengubah dan memuat data yang Anda perlukan saat membuat gudang data dan proses ETL. Oleh sebab itu, hanya informasi ini yang akan tersedia. ELT dapat memuat semua data dengan cepat, dan pengguna dapat menentukan data mana yang akan diubah dan dianalisis.

- Proses transformasi

Proses transformasi juga menjadi aspek yang menentukan perbedaan ETL dan ELT. Transformasi ETL terjadi dalam area pementasan di luar gudang data. Sementara itu, transformasi ELT terjadi di dalam sistem data itu sendiri dan tidak diperlukan area pementasan.

- Dukungan terhadap unstructured data

ETL dapat digunakan untuk menyusun data yang tidak terstruktur, tetapi tidak dapat digunakan untuk meneruskan data yang tidak terstruktur ke dalam sistem target. Di sisi lain, ELT adalah solusi untuk mengunggah data yang tidak terstruktur ke dalam data lake dan membuat data tidak terstruktur tersedia untuk sistem intelijen bisnis.

- Dukungan data warehouse

Perbedaan ETL dan ELT berikutnya yang paling kentara adalah dari data warehouse-nya. ETL bekerja dengan cloud-based onsite warehouses. Warehouse ini membutuhkan format data relasional atau terstruktur. Di samping itu, ELT bekerja dengan solusi cloud-based data warehousing untuk mendukung tipe data terstruktur, tidak terstruktur, semiterstruktur, dan mentah.

- Waktu untuk loading data

Waktu muat ETL lebih lama dari ELT karena merupakan proses multitahap. Setelah data dimuat, analisis informasi lebih cepat dari ELT. Pemuatan data terjadi lebih cepat karena tidak menunggu transformasi dan data hanya dimuat satu kali ke dalam sistem data target. Namun, analisis informasi lebih lambat dari ETL.

- Kompleksitas implementasi

Pakar atau ahli ETL mudah diperoleh saat membangun pipa ETL. Alat ETL yang sangat berkembang juga tersedia untuk memfasilitasi proses ini. Sebagai teknologi baru, alat untuk menerapkan solusi ELT masih berkembang. Selain itu, para ahli dengan pengetahuan dan keterampilan ELT yang diperlukan masih sulit ditemukan.

Kesimpulan

ETL dan ELT adalah proses pengolahan data yang menerapkan tahap extract, transform, dan load. ETL adalah proses yang melalui tahap transform terlebih dahulu, lalu load. Sementara itu, ELT adalah kebalikannya. Perbedaan lainnya dari ETL dan ELT juga terletak pada beberapa aspek yang meliputi ketersediaan data dalam sistem, transformasi, dukungan untuk unstructured data, dukungan data warehouse, waktu loading, dan kompleksitas implementasi.

Tertarik mempelajari tentang pengolahan data lebih lanjut? Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School yang menyediakan beragam kelas mengenai teknik dan pengolahan data sesuai kebutuhan atau level expertise Anda. Anda juga bisa memilih short course atau layanan konsultasi yang ditujukan bagi korporat.