Kenali Apa Itu ETL Lebih Dekat dan Manfaatnya Untuk Proses Integrasi Data

Apa itu ETL

 

ETL adalah singkatan dari Extract Transform Load. Diperkenalkan oleh IBM, ETL adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam repositori yang konsisten yang dimuat ke dalam gudang data atau sistem target lainnya.
Sebagai database menjadi lebih populer di tahun 1970-an, ETL diperkenalkan sebagai proses mengintegrasikan dan memuat data untuk perhitungan dan analisis. Ini kemudian menjadi metode utama pemrosesan data dalam proyek pergudangan data yang mendukung aplikasi intelijen bisnis (BI).
ETL sekarang direkomendasikan untuk menyimpan data yang lebih kecil dan tidak memerlukan pembaruan yang sering. Sebenarnya, ada beberapa alternatif yang tersedia untuk integrasi data seperti ELT, CDC, dll. Namun, kami memilih untuk menggunakan ETL sendiri karena beberapa alasan, yang akan kami bahas di bagian selanjutnya.
 

Manfaat ETL?

Berikut ini adalah alasan ETL membantu bisnis anda berkembang :

Efisiensi Waktu

ETL memungkinkan Anda mengumpulkan, mengubah, dan mengintegrasikan data secara otomatis. Tentu saja, hasilnya dapat menghemat banyak waktu dan tenaga. Alih-alih mengimpor data secara manual.
 

Menangani Data Kompleks dengan mudah.

ETL dapat menyederhanakan proses manajemen data untuk organisasi dengan volume besar data yang kompleks dan beragam. Misalnya, bisnis Perusahaan A perlu memproses data dari tiga kantor yang berlokasi di negara yang berbeda, dan nama produk, ID pelanggan, alamat, dan data lainnya harus sangat berbeda. Jika Anda perlu mengelola berbagai atribut ini tanpa ETL, Anda harus memformat data Anda sepanjang hari. Alat ETL dapat menyederhanakan tugas dan membersihkan data dalam jumlah besar ini.
 

Mengurangi probabilitas kesalahan

Bahkan jika Anda berhati-hati dengan data Anda, melakukannya secara manual rentan terhadap kesalahan. Kesalahan kecil pada tahap awal pemrosesan data menyebabkan kesalahan lain. Misalnya, memasukkan data penjualan yang salah dapat mengakibatkan hasil yang salah dalam semua perhitungan dan laporan yang ditampilkan. Alat ETL membantu mengotomatiskan bagian dari proses data, mengurangi intervensi manual, dan mengurangi kemungkinan kesalahan.
 

Meningkatkan Business Intelligence dan ROI (Return On Investment)

Alat ETL dapat membantu Anda mendapatkan tata kelola data yang benar. Hasilnya, Anda dapat menggunakan data berkualitas tinggi ini untuk membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan ROI Anda.
 

Proses ETL

Proses ETL terdiri dari tiga langkah, dari awal membuat data terintegrasi dari sumber data hingga tujuan data. Seperti namanya, mekanisme ETL adalah ekstraksi data, transformasi data, dan pemuatan data.
 

Data Extraction

Sebagian besar perusahaan mengelola data dari berbagai sumber dan penggunaan beberapa alat analisis data untuk menghasilkan intelijen bisnis. Data mentah itu sendiri dapat diambil dari berbagai sumber seperti :
1. Database dan legacy system yang ada
2. Aplikasi pemasaran dan penjualan
3. API sebuah web atau mobile apps
4. CRM system dan ERP
5, Email
6. Public data sources (.xls, .csv, .txt, dan lain-lain)

Data harus terlebih dahulu diekstraksi dari sumbernya sebelum ditransfer ke tujuan lain. Langkah pertama dalam proses ETL adalah mengimpor data terstruktur dan tidak terstruktur dan menggabungkannya ke dalam satu wadah penyimpanan.

Data Transformation

Setelah fase ekstraksi selesai, data harus ditransfer ke sistem target atau sistem perantara untuk diproses lebih lanjut. Proses transformasi membantu membuat gudang data terstruktur.
Transformasi ETL adalah langkah pemurnian, mempersiapkan agregat untuk analisis. Langkah ini sangat penting dalam ETL karena membantu memastikan bahwa data yang sedang diproses sepenuhnya disiapkan dan kompatibel.
Proses ini dibagi menjadi beberapa proses sebagai berikut:

1. Remodeling  : Tahap ini data yang tidak konsisten dihilangkan dan membuat aturan pemformatan ke dataset.

2. Deduplication : Tahap ini membuang data yang sama atau dikecualikan.

3. Denormalize / Normalization : Tahap ini menghapus data yang tidak digunakan dan menandai anomali.
 

Data Loading

Langkah terakhir ini memindahkan data yang dimodifikasi dari staging area ke target data warehouse. Fase ini biasanya mencakup pemuatan awal semua data, diikuti dengan pemuatan data secara berkala sebagai perubahan data tambahan dan seringkali beban penuh untuk menghapus dan mengganti data di gudang. Pembaruan dilakukan.
Di sebagian besar organisasi yang menggunakan ETL, prosesnya otomatis, terdefinisi dengan baik, berkelanjutan, dan berbasis batch. ETL biasanya dapat dijalankan secara otomatis selama jam tidak aktif ketika sistem sumber dan lalu lintas data warehouse memiliki aktivitas transaksi data paling sedikit.
 

Tools-Tools yang Digunakan ETL

Adapun sebagai berikut tools-tools yang biasa digunakan dalam proses ETL (Extract, transform, dan load):

1. SSIS (SQL Server Integration Services).

SQL Server Integration Services SSIS Dapat diakses di Microsoft Visual Studio. Perangkat lunak ini merupakan evolusi dari platform Microsoft SQL Server Business Intelligence BI dan membantu membuat paket ETL. Paket adalah kumpulan tugas yang dieksekusi dalam urutan tertentu dan merupakan komponen kunci dari SSIS. Paket dapat disimpan sebagai database msdb SQL Server atau file .dtsx.
 

2. Talend

Talend adalah open source yang digunakan untuk integrasi data. Talend biasanya digunakan untuk integrasi antar sistem operasi (ETL). Fungsi utama talent adalah membantu Anda mengelola semua aspek tahapan ETL secara efisien dan efektif. Talend adalah perangkat lunak yang sangat populer karena digunakan oleh ratusan ribu pengguna, termasuk beberapa perusahaan dan lembaga pemerintah terbesar di dunia. Keuntungan utama Talend sebagai konsolidator data adalah ia menyediakan alat yang memungkinkan Anda untuk mengkonsolidasikan, membersihkan, dan menyimpan data apapun sehingga Anda dapat mengambil dan memanipulasinya untuk membuat keputusan yang lebih cepat.
 

3. Pentaho Data Integration (PDI)

Pentaho Data Integration (PDI) merupakan aplikasi dengan karakteristik yang sama dengan talent, free dan open source software menggunakan platform Java. Pentaho Data Integration (PDI) menyediakan kemampuan extract, transform, and load (ETL) yang memfasilitasi pengumpulan, pembersihan, dan penyimpanan data dalam format yang konsisten dan dapat diakses yang relevan dengan pengguna dan teknologi IoT . Selain menjadi open source, Pentaho tersedia dengan Service Level Agreement (SLA) dan dikemas dalam rilis Enterprise Edition tahunan.
Selain ketiga perangkat lunak yang disebutkan di atas, masih banyak perangkat lunak lain yang digunakan dalam proses ETL dan Anda dapat dengan mudah menemukan informasi ini. Jadi jika Anda lebih penasaran, Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang ETL di luar artikel ini.
 

Kesimpulan 

Inilah pentingnya ETL dan proses saat menerapkan integrasi data untuk organisasi Anda. Diharapkan dengan memahami pentingnya ETL, para data scientist dapat menggunakan ETL untuk mencapai output yang lebih optimal. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang ETL dan aplikasinya, Anda dapat mengikuti kursus data science di Data Science School Algorithm. Ada berbagai kelas yang bisa Anda pilih berdasarkan kebutuhan dan kemampuan Anda.