Proses ETL (Extract, Transform, Load) adalah kunci untuk mengubah data mentah menjadi insight bisnis yang bernilai. Dalam dunia big data, kemampuannya meningkatkan kualitas data menjadi pondasi penting bagi perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan akurat. Mari kita bedah cara kerja dan penerapannya dalam panduan ini.
Apa itu ETL?
Extract, Transform, Load atau ETL adalah proses yang melibatkan tiga langkah—mengekstrak, mengubah, dan memuat data—dari berbagai sumber untuk kemudian disimpan dalam satu sistem terpadu.
Proses ini dilakukan untuk mempermudah manajemen data dan membuat data lebih siap untuk dianalisis untuk berbagai tujuan.
Contohnya, sebuah perusahaan yang memiliki data dari berbagai sumber bisa menggunakan ini untuk menggabungkan data-data tersebut.
Kemudian, data akan disimpan dalam satu warehouse yang memungkinkan perusahaan untuk mendapat gambaran besarnya sebelum mengambil keputusan dengan data tersebut.
Tiga Tahapan Proses ETL
Dalam prosesnya, ada tiga tahapan yang harus dilalui, mulai dari extract hingga load. Berikut penjelasan untuk tiap tahapan yang ada:
1. Extract
Pada tahapan pertama, data yang berasal dari berbagai sumber dengan format yang berbeda-beda akan disimpan di area staging. Area ini berfungsi sebagai tempat penyimpanan sementara dan data mungkin akan dihapus jika proses ekstraksinya selesai.
2. Transform
Dalam ETL, proses transform bertujuan untuk mengolah data dari area staging supaya bisa dianalisis. Dari dua proses lainnya, transform merupakan proses yang paling kompleks. Apabila transformasi keliru, data yang dihasilkan bisa tidak akurat dan error.
3. Load
Dalam tahap terakhir, data yang sudah bersih setelah transformasi akan disimpan dalam penyimpanan akhir. Metode loading ada dua, yaitu full load (memuat semua data) dan incremental load (memuat data baru atau yang berubah saja).
Mau belajar lebih soal data? Kamu bisa daftar Kursus Data Analyst atau Kursus Data Scientist di Course-Net! Yuk upgrade skill kamu, sekarang!
Mengapa ETL Penting? Ketahui Manfaatnya dalam Big Data!
Big data memiliki lingkup yang sangat besar dan kemungkinan berubah dalam waktu cepat. Extract, transform, dan load menjadi proses yang penting dalam hal ini karena bisa meningkatkan kualitas dan efisiensi seperti berikut:
1. Menggabungkan Data dari Berbagai Sumber
Data yang berasal dari berbagai sumber, contohnya sistem POS dan CRM, dapat dengan mudah digabungkan ke dalam satu platform khusus melalui proses ini.
2. Meningkatkan Kualitas & Akurasi Data
Sumber data yang berasal dari big data cenderung tidak konsisten. Dalam hal ini, ETL dapat memfilter serta menghindari duplikasi untuk meningkatkan kualitas dan akurasi data.
3. Efisiensi dan Otomatisasi Proses Data
Karena dikerjakan secara otomatis, proses olah data menjadi lebih efisien, menghemat waktu, dan mengurangi beban kerja manual. Dengan kata lain, proses otomatisasi juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat.
Tools Populer untuk Proses ETL
Untuk mendapatkan hasil yang akurat, tujuh tools berikut ini sering digunakan dalam proses extract hingga load data. Berikut masing-masing penjelasan tentang fitur dan keunggulannya.
1. Talend
Jenis tool yang mendukung untuk proses pengolahan banyak sumber data sekaligus. Bersifat open-source dan enterprise, Talend juga sering dimanfaatkan untuk kebutuhan transformasi data yang kompleks.
2. Apache NiFi
Tool ini juga memiliki tipe open source dan paling cocok digunakan oleh tim yang memiliki alur data dalam skala besar. Tampilan antarmukanya intuitif yang bisa memudahkan pengguna pemula.
Sistem dirancang untuk proses data flow secara real-time sehingga dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan data streaming.
3. Microsoft SSIS
Microsoft SSIS adalah bagian dari Microsoft SQL, mendukung integrasi yang solid dengan produk lainnya dari Microsoft. Jika perusahaan Anda menggunakan ekosistem Microsoft, maka tool ini adalah pilihan tepat untuk dipakai.
4. Pentaho (PDI)
Sebelumnya, Pentaho (PDI) dikenal dengan nama Kettle. Tool ETL ini menawarkan UI yang mudah digunakan terutama bagi pemula. Pentaho juga bisa diintegrasikan secara cepat ke berbagai sistem, cocok untuk skenario big data yang solid.
5. AWS Glue
AWS Glue merupakan produk dari Amazon Web Services yang banyak dipakai untuk proyek cloud-based. Tool ini sifatnya serverless sehingga tidak membutuhkan provisioning server.
6. Google Cloud Dataflow
Secara khusus, alat ini dirancang untuk memproses data dalam skala besar, baik itu secara real-time maupun batch. Tool juga telah terintegrasi dengan Google Cloud Platform (GCP), memberi fleksibilitas lebih pada pengguna.
7. Informatica
Informatica banyak dipakai pada berbagai perusahaan skala besar, seperti keuangan dan kesehatan. Fiturnya cukup lengkap meliputi data governance hingga data quality yang baik untuk skenario data kompleks.
Kuasai Big Data lewat Kursus Big Data Course-Net
ETL adalah bagian dari kemampuan fundamental dalam lingkup big data untuk membantu proses penyederhanaan dan analisis. Memahami tentang proses olah data ini bisa membuka jalur karier di banyak bidang, mulai dari bidang Big Data, Data Analyst, dan Data Science.
Dengan prospek yang menjanjikan, ini bisa jadi kesempatan emas untuk mulai memperdalam keterampilan di bidang ini. Mulai langkah Anda memahami ETL dengan ikuti Kursus Big Data dari Course-Net, baik untuk jalur Data Analyst atau Data Scientist. Manfaatkan kesempatan ini hari ini juga dan daftarkan diri Anda di sini!
