Apa itu ETL? (Ekstrak, Transformasi, Muat) Metodologi & Kasus penggunaan

ETL adalah singkatan dari "ekstrak, ubah, muat". Ini adalah proses yang mengintegrasikan data dari sumber yang berbeda ke dalam satu tempat penyimpanan sehingga dapat diproses dan kemudian dianalisis sehingga informasi yang berguna dapat disimpulkan darinya. Informasi yang berguna inilah yang membantu bisnis membuat keputusan berdasarkan data dan berkembang.

“Data adalah minyak baru.”

Clive Humby, Matematikawan

Pembuatan data global telah meningkat secara eksponensial, sedemikian rupa sehingga, menurut Forbes, pada tingkat saat ini, manusia menggandakan pembuatan data setiap dua tahun. Akibatnya, tumpukan data modern telah berevolusi. Data mart telah diubah menjadi gudang data, dan jika itu belum cukup, data lake telah dibuat. Meskipun di semua infrastruktur yang berbeda ini, satu proses tetap sama, yaitu proses ETL.

Pada artikel ini, kita akan melihat metodologi ETL, kasus penggunaannya, manfaatnya, dan bagaimana proses ini membantu membentuk lanskap data modern.

Metodologi ETL

ETL memungkinkan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam satu tempat sehingga dapat diproses, dianalisis, dan kemudian dibagikan kepada pemangku kepentingan bisnis. Ini memastikan integritas data yang akan digunakan untuk pelaporan, analisis, dan prediksi dengan model pembelajaran mesin. Ini adalah proses tiga langkah yang mengekstrak data dari berbagai sumber, mengubahnya, dan kemudian memuatnya ke dalam alat intelijen bisnis. Alat intelijen bisnis ini kemudian digunakan oleh bisnis untuk membuat keputusan berdasarkan data.

Fase Ekstrak

Pada fase ini, data diekstraksi dari berbagai sumber menggunakan kueri SQL, kode Python, DBMS (sistem manajemen basis data), atau alat ETL. Sumber yang paling umum adalah:

• Perangkat Lunak CRM (Manajemen Hubungan Pelanggan).
• Alat analisis
• Gudang data
• Basis Data
• Platform penyimpanan awan
• Alat penjualan dan pemasaran
• aplikasi seluler

Sumber-sumber ini terstruktur atau tidak terstruktur, itulah sebabnya format data tidak seragam pada tahap ini.

Fase Transformasi

Pada tahap transformasi, data mentah yang diekstraksi diubah dan dikompilasi menjadi format yang sesuai dengan sistem target. Untuk itu, raw data mengalami beberapa subproses transformasi, seperti:

1. Pembersihan—data yang tidak konsisten dan hilang dipenuhi.
2. Standardisasi—pemformatan seragam diterapkan di seluruh.
3. Penghapusan Duplikasi—data yang berlebihan dihapus.
4. Spotting outlier — outlier terlihat dan dinormalisasi.
5. Pengurutan—data diatur dengan cara yang meningkatkan efisiensi.

Selain memformat ulang data, ada juga alasan lain untuk perlunya transformasi data. Nilai kosong, jika ada dalam data, harus dihapus; selain itu, sering terdapat outlier dalam data, yang berdampak negatif pada analisis; mereka harus ditangani dalam fase transformasi. Seringkali kami menemukan data yang berlebihan dan tidak memberikan nilai bagi bisnis; data tersebut dijatuhkan dalam fase transformasi untuk menghemat ruang penyimpanan sistem. Ini adalah masalah yang diselesaikan dalam fase transformasi.

Fase Beban

Setelah data mentah diekstraksi dan disesuaikan dengan proses transformasi, data tersebut dimuat ke dalam sistem target, yang biasanya berupa gudang data atau danau data. Ada dua cara berbeda untuk melakukan fase beban.

1. Pemuatan Penuh: Semua data dimuat sekaligus untuk pertama kalinya di sistem target. Secara teknis kurang rumit tetapi membutuhkan lebih banyak waktu. Ini sangat ideal jika ukuran data tidak terlalu besar.
2. Pemuatan Inkremental: Pemuatan tambahan, seperti namanya, dilakukan secara bertahap. Ini memiliki dua sub-kategori.

• Stream Incremental Loading: Data dimuat dalam interval, biasanya setiap hari. Pemuatan semacam ini paling baik bila data dalam jumlah kecil.
• Pemuatan Inkremental Batch: Dalam jenis pemuatan inkremental batch, data dimuat dalam batch dengan interval antara dua batch. Ini sangat ideal ketika data terlalu besar. Ini cepat tetapi secara teknis lebih kompleks.

Jenis Alat ETL

ETL dilakukan dengan dua cara, ETL manual atau ETL tanpa kode. Dalam ETL manual, tidak ada otomatisasi. Semuanya dikodekan oleh tim yang melibatkan ilmuwan data, analis data, dan insinyur data. Semua saluran ekstrak, transformasi, dan pemuatan dirancang untuk semua kumpulan data secara manual. Ini semua menyebabkan produktivitas yang sangat besar dan hilangnya sumber daya.

Alternatifnya adalah ETL tanpa kode; alat-alat ini biasanya memiliki fungsi drag-and-drop di dalamnya. Alat-alat ini sepenuhnya menghilangkan kebutuhan akan pengkodean, sehingga memungkinkan bahkan pekerja non-teknis untuk melakukan ETL. Untuk desain interaktif dan pendekatan inklusif, kebanyakan bisnis menggunakan Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow, dan Oracle Data Integrator untuk operasi ETL mereka.

Ada empat jenis alat ETL tanpa kode di industri data.

1. Alat ETL komersial
2. Alat ETL Sumber Terbuka
3. Alat ETL khusus
4. Alat ETL Berbasis Cloud

Praktik Terbaik untuk ETL

Ada beberapa praktik dan protokol yang harus diikuti untuk memastikan pipeline ETL yang optimal. Praktik terbaik dibahas di bawah ini:

1. Memahami Konteks Data: Bagaimana data dikumpulkan dan apa arti metrik harus dipahami dengan benar. Ini akan membantu mengidentifikasi atribut mana yang berlebihan dan harus dihapus.
2. Pos Pemeriksaan Pemulihan: Jika pipa rusak dan ada kebocoran data, seseorang harus memiliki protokol untuk memulihkan data yang bocor.
3. Buku Log ETL: Buku catatan ETL harus dipelihara yang memiliki catatan dari setiap proses yang telah dilakukan dengan data sebelum, selama, dan setelah siklus ETL.
4. Audit: Tetap memeriksa data setelah selang waktu hanya untuk memastikan bahwa data dalam kondisi yang Anda inginkan.
5. Ukuran Data Kecil: Ukuran database dan tabelnya harus dibuat kecil sedemikian rupa sehingga data tersebar lebih horizontal daripada vertikal. Praktik ini memastikan peningkatan kecepatan pemrosesan dan, dengan ekstensi, mempercepat proses ETL.
6. Membuat Lapisan Cache: Lapisan cache adalah lapisan penyimpanan data berkecepatan tinggi yang menyimpan data yang baru digunakan pada disk yang dapat diakses dengan cepat. Praktik ini membantu menghemat waktu saat data yang di-cache adalah yang diminta oleh sistem.
7. Pemrosesan Paralel: Memperlakukan ETL sebagai proses serial menghabiskan sebagian besar waktu dan sumber daya bisnis, yang membuat keseluruhan proses menjadi sangat tidak efisien. Solusinya adalah melakukan pemrosesan paralel dan beberapa integrasi ETL sekaligus.

Kasus Penggunaan ETL

ETL membuat operasi lancar dan efisien untuk bisnis dalam beberapa cara, tetapi kami akan membahas tiga kasus penggunaan paling populer di sini.

Mengunggah ke Cloud:

Menyimpan data secara lokal adalah opsi mahal yang membuat bisnis menghabiskan sumber daya untuk membeli, menyimpan, menjalankan, dan memelihara server. Untuk menghindari semua kerumitan ini, bisnis dapat langsung mengunggah data ke cloud. Ini menghemat sumber daya dan waktu yang berharga, yang kemudian dapat diinvestasikan untuk meningkatkan aspek lain dari proses ETL.

Menggabungkan Data dari Berbagai Sumber:

Data sering tersebar di berbagai sistem dalam suatu organisasi. Penggabungan data dari sumber yang berbeda dalam satu tempat agar dapat diolah dan kemudian dianalisis untuk kemudian dibagikan kepada para pemangku kepentingan, dilakukan dengan menggunakan proses ETL. ETL memastikan bahwa data dari sumber yang berbeda diformat secara seragam sementara integritas data tetap utuh.

Pemodelan Prediktif:

Pengambilan keputusan berdasarkan data adalah landasan strategi bisnis yang sukses. ETL membantu bisnis dengan mengekstraksi data, mengubahnya, lalu memuatnya ke database yang ditautkan dengan model pembelajaran mesin. Model pembelajaran mesin ini menganalisis data setelah melalui proses ETL dan kemudian membuat prediksi berdasarkan data tersebut.

Masa Depan ETL dalam Lanskap Data

ETL tentu memainkan bagian dari tulang punggung untuk arsitektur data; apakah akan tetap seperti itu atau tidak belum terlihat karena, dengan diperkenalkannya Zero ETL di industri teknologi, perubahan besar akan segera terjadi. Dengan Zero ETL, proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan tradisional tidak diperlukan, tetapi data akan langsung ditransfer ke sistem target hampir secara real-time.

Ada banyak tren yang muncul dalam ekosistem data. Periksa bersatu.ai untuk memperluas pengetahuan Anda tentang tren teknologi.