Apa itu ETL?
ETL, yang merupakan singkatan dari extract, transform and load, adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber data menjadi satu penyimpanan data yang konsisten yang dimuat ke dalam data warehouse atau sistem target lainnya. Ketika database semakin populer di tahun 1970-an, ETL diperkenalkan sebagai proses untuk mengintegrasikan dan memuat data untuk perhitungan dan analisis, yang akhirnya menjadi metode utama untuk memproses data untuk proyek data warehousing. ETL menyediakan dasar untuk analitik data dan alur kerja Machine Learning. Melalui serangkaian aturan bisnis, ETL membersihkan dan mengatur data dengan cara yang memenuhi kebutuhan intelijen bisnis tertentu, seperti pelaporan bulanan, tetapi juga dapat menangani analitik yang lebih canggih, yang dapat meningkatkan proses back-end atau pengalaman pengguna akhir. ETL sering digunakan oleh organisasi untuk:
- Ekstrak data dari sistem lama
- Bersihkan data untuk meningkatkan kualitas data dan membangun konsistensi
- Muat data ke database target
Â
ETL Vs ELT
Perbedaan paling jelas antara ETL dan ELT adalah perbedaan urutan operasi. ELT menyalin atau mengekspor data dari lokasi sumber, tetapi alih-alih memuatnya ke area staging untuk transformasi, ELT memuat data mentah langsung ke penyimpanan data target untuk diubah sesuai kebutuhan. Sementara kedua proses memanfaatkan berbagai repositori data, seperti database, gudang data, dan data lake, setiap proses memiliki kelebihan dan kekurangan. ELT sangat berguna untuk kumpulan data bervolume tinggi dan tidak terstruktur karena pemuatan dapat terjadi langsung dari sumbernya. ELT bisa lebih ideal untuk manajemen data besar karena tidak memerlukan banyak perencanaan awal untuk ekstraksi dan penyimpanan data. Proses ETL, di sisi lain, membutuhkan lebih banyak definisi di awal. Titik data spesifik perlu diidentifikasi untuk ekstraksi bersama dengan "key" potensial apa pun untuk diintegrasikan di seluruh sistem sumber yang berbeda. Bahkan setelah pekerjaan itu selesai, aturan bisnis untuk transformasi data perlu dibuat. Pekerjaan ini biasanya dapat memiliki ketergantungan pada persyaratan data untuk jenis analisis data tertentu, yang akan menentukan tingkat peringkasan yang perlu dimiliki data. Sementara ELT menjadi semakin populer dengan adopsi database cloud, ELT memiliki kelemahannya sendiri karena menjadi proses yang lebih baru, yang berarti bahwa praktik terbaik masih dikembangkan.
