Apa itu ETL? (Extract, Transform, Load) Metodologi & Kasus Penggunaan

ETL singkatan dari “extract, transform, load”. Ini adalah proses yang mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam satu repositori sehingga dapat diproses dan kemudian dianalisis sehingga informasi yang berguna dapat diperoleh dari itu. Informasi yang berguna ini adalah yang membantu bisnis membuat keputusan berbasis data dan tumbuh.

“Data adalah minyak baru.”

Clive Humby, Matematikawan

Pembuatan data global telah meningkat secara eksponensial, sehingga, menurut Forbes, pada tingkat saat ini, manusia menggandakan pembuatan data setiap dua tahun. Akibatnya, tumpukan data modern telah berkembang. Data mart telah diubah menjadi gudang data, dan ketika itu tidak cukup, danau data telah dibuat. Meskipun dalam berbagai infrastruktur yang berbeda, satu proses tetap sama, proses ETL.

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

Metodologi ETL

ETL memungkinkan integrasi data dari berbagai sumber ke satu tempat sehingga dapat diproses, dianalisis, dan kemudian dibagikan dengan 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 berbasis data.

Fase Ekstraksi

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

• Perangkat Lunak Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM)
• Alat Analitik
• Gudang Data
• Basis Data
• Platform Penyimpanan Awan
• Alat Penjualan dan Pemasaran
• Aplikasi Seluler

Sumber-sumber ini baik terstruktur maupun tidak terstruktur, sehingga format data tidak seragam pada tahap ini.

Fase Transformasi

Dalam fase transformasi, data mentah yang diekstrak diubah dan dikompilasi ke dalam format yang sesuai untuk sistem target. Untuk itu, data mentah menjalani beberapa sub-proses transformasi, seperti:

1. Pembersihan—data yang tidak konsisten dan hilang diperbaiki.
2. Standarisasi—format seragam diterapkan di seluruh data.
3. Penghapusan Duplikat—data yang berlebihan dihapus.
4. Pengenalan Outlier—outlier dikenali dan dinormalisasi.
5. Pengurutan—data diatur untuk meningkatkan efisiensi.

Selain mengubah format data, ada alasan lain untuk mengubah data. Nilai null, jika ada dalam data, harus dihapus; selain itu, ada outlier yang sering ditemukan dalam data, yang mempengaruhi analisis secara negatif; mereka harus ditangani dalam fase transformasi. Seringkali kita menemukan data yang berlebihan dan tidak membawa nilai bagi bisnis; data seperti itu dihilangkan dalam fase transformasi untuk menghemat ruang penyimpanan sistem. Masalah-masalah ini diselesaikan dalam fase transformasi.

Fase Pemuatan

Setelah data mentah diekstrak dan diubah dengan proses transformasi, data dimuat ke dalam sistem target, yang biasanya adalah gudang data atau danau data. Ada dua cara untuk melakukan fase pemuatan.

1. Pemuatan Penuh: Semua data dimuat sekaligus untuk pertama kalinya ke dalam sistem target. Ini secara teknis kurang kompleks tetapi memakan waktu lebih lama. Ini ideal ketika ukuran data tidak terlalu besar.
2. Pemuatan Inkremental: Pemuatan inkremental, sebagaimana namanya, dilakukan secara bertahap. Ini memiliki dua sub-kategori.

• Pemuatan Inkremental Aliran: Data dimuat dalam interval, biasanya harian. Jenis pemuatan ini terbaik ketika data dalam jumlah kecil.
• Pemuatan Inkremental Batch: Dalam jenis pemuatan inkremental batch, data dimuat dalam batch dengan interval antara dua batch. Ini 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, ada sedikit atau tidak ada otomatisasi. Semua pipa ekstrak, transformasi, dan pemuatan dirancang secara manual untuk semua set data. Ini menyebabkan kehilangan produktivitas dan sumber daya yang besar.

Alternatifnya adalah ETL tanpa kode; alat-alat ini biasanya memiliki fungsi drag-and-drop. Alat-alat ini sepenuhnya menghilangkan kebutuhan akan pengkodean, sehingga memungkinkan bahkan pekerja non-teknis untuk melakukan ETL. Untuk desain interaktif dan pendekatan inklusif, sebagian besar 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 Kustom
4. Alat ETL Berbasis Awan

Praktik Terbaik untuk ETL

Ada beberapa praktik dan protokol yang harus diikuti untuk memastikan pipa ETL yang dioptimalkan. Praktik terbaik dibahas di bawah:

1. Mengerti Konteks Data: Bagaimana data dikumpulkan dan apa yang dimaksud dengan metrik harus dipahami dengan baik. Ini akan membantu mengidentifikasi atribut mana yang berlebihan dan harus dihapus.
2. Titik Pemeriksaan Pemulihan: Jika pipa rusak dan ada kebocoran data, satu harus memiliki protokol untuk memulihkan data yang bocor.
3. Buku Catatan ETL: Buku catatan ETL harus dipertahankan yang memiliki catatan dari setiap proses yang telah dilakukan dengan data sebelum, selama, dan setelah siklus ETL.
4. Pemeriksaan: Memeriksa data setelah interval tertentu hanya untuk memastikan bahwa data dalam keadaan yang diinginkan.
5. Ukuran Data Kecil: Ukuran basis data dan tabelnya harus dijaga kecil sehingga data lebih tersebar secara horizontal daripada vertikal. Praktik ini memastikan peningkatan kecepatan pemrosesan dan, dengan demikian, mempercepat proses ETL.
6. Membuat Lapisan Cache: Lapisan cache adalah lapisan penyimpanan data berkecepatan tinggi yang menyimpan data yang baru saja digunakan pada disk sehingga dapat diakses dengan cepat. Praktik ini membantu menghemat waktu ketika data yang di-cache adalah data yang diminta oleh sistem.
7. Pemrosesan Paralel: Mengobati ETL sebagai proses serial memakan waktu dan sumber daya bisnis yang besar, sehingga membuat proses keseluruhan sangat tidak efisien. Solusinya adalah melakukan pemrosesan paralel dan integrasi ETL multiple sekaligus.

Kasus Penggunaan ETL

ETL membuat operasi menjadi lancar dan efisien untuk bisnis dengan berbagai cara, tetapi kita akan membahas tiga kasus penggunaan paling populer di sini.

Mengunggah ke Awan:

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

Menggabungkan Data dari Berbagai Sumber:

Data sering tersebar di seluruh sistem dalam sebuah organisasi. Menggabungkan data dari berbagai sumber ke satu tempat sehingga dapat diproses dan kemudian dianalisis untuk dibagikan dengan pemangku kepentingan bisnis nanti, dilakukan dengan menggunakan proses ETL. ETL memastikan bahwa data dari berbagai sumber diformat secara seragam sementara integritas data tetap utuh.

Pemodelan Prediktif:

Pengambilan keputusan berbasis data adalah fondasi dari strategi bisnis yang sukses. ETL membantu bisnis dengan mengekstrak data, mengubahnya, dan kemudian memuatnya ke dalam basis data yang terhubung dengan model pembelajaran mesin. Model-model pembelajaran mesin ini menganalisis data setelah proses ETL dan kemudian membuat prediksi berdasarkan data tersebut.

Masa Depan ETL dalam Lanskap Data

ETL pasti memainkan peran sebagai tulang punggung arsitektur data; apakah itu akan tetap seperti itu atau tidak masih belum terlihat karena, dengan diperkenalkannya Zero ETL di industri teknologi, perubahan besar akan segera terjadi. Dengan Zero ETL, tidak akan ada kebutuhan untuk proses ekstrak, transformasi, dan pemuatan tradisional, tetapi data akan langsung ditransfer ke sistem target hampir secara real-time.

Ada banyak tren yang muncul di ekosistem data. Lihat unite.ai untuk memperluas pengetahuan Anda tentang tren teknologi.