Data telah menjadi aset paling berharga yang dapat dimiliki dan didapat oleh setiap perusahaan di era bisnis modern. Oleh karena itu, pengolahan dan integrasi data juga menjadi semakin penting perannya. Volume data yang kian meningkat menuntut sebuah metode yang efisien yang bisa mengumpulkan, memproses, dan menganalisis informasi. Salah satu metode tersebut adalah ETL.

ETL (Extract, Transform, Load) adalah proses yang dapat menjembatani berbagai sumber data dengan sistem penyimpanan yang terpadu, misalnya data warehouse. Perusahaan dapat memanfaatkan potensi data secara maksimal dengan memahami prinsip dasar dan cara kerja metode pengolahan data ini.

Oleh karena itu, artikel ini akan membahas metode ETL secara mendalam, mulai dari definisinya, kegunaannya, cara kerja prosesnya, perbedaannya dengan ELT, serta kelebihannya dalam pengolahan data. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu ETL?

ETL adalah singkatan dari Extract, Transform, and Load. Proses ETL adalah proses yang memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database, aplikasi, dan file lainnya untuk diolah menjadi informasi yang berguna. Informasi-informasi tersebut diubah (transform) sesuai dengan kebutuhan sebelum dimuat (load) ke sebuah sistem penyimpanan data seperti data warehouse atau database lainnya.

Metode ini dirancang untuk memproses data dalam kapasitas yang sangat besar dengan menyalin kumpulan data lengkap dari sistem sumber, menerjemahkan, serta membersihkan data untuk meningkatkan kualitasnya. Kumpulan data tersebut kemudian dimuat ke data warehouse tujuan. Hal ini merupakan bagian penting dari strategi konsolidasi data fisik yang mereplikasi data dalam data warehouse perusahaan.

Metode ini dapat sangat bermanfaat bagi perusahaan yang mengimplementasikannya dan menyediakan platform yang cocok untuk membangun sebuah sumber tunggal (single source) data untuk perusahaan. Selain itu, metode ini juga dapat meningkatkan produktivitas dengan mendukung penggunaan kembali objek data dan transformasi.

Apa Saja Kegunaan ETL?

Metode ETL memiliki banyak kegunaan dalam dunia bisnis, khususnya dalam aspek analisis data. Salah satu kegunaan utamanya adalah untuk menyediakan data yang konsisten dan terintegrasi untuk para pemangku kepentingan dan pengambil keputusan.

Dengan metode ini, perusahaan dapat mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber yang berbeda dan membuatnya lebih mudah diakses dan dianalisis. Hal ini penting untuk perusahaan yang beroperasi di banyak wilayah atau menggunakan banyak sistem perangkat lunak.

Metode ini juga dapat menjadi alat untuk menyalin kumpulan data lengkap secara massal dan mengubahnya menjadi enterprise data model (EDM) yang telah ditentukan sebelumnya. Umumnya, metode ini menangani set data yang sangat terstruktur seperti database relasional atau XML. Akan tetapi, metode ini kurang cocok jika digunakan untuk menangani data semi-terstruktur atau tidak terstruktur.

Selain itu, ETL juga dapat digunakan untuk mendukung pembersihan data yang kompleks, mulai dari pencocokan nilai, de-duplikasi, resolusi konflik dengan campur tangan manusia, dan lain sebagainya. Kemampuan untuk transformasi dan membersihkan data ini dapat menghasilkan data dengan kualitas yang lebih baik di data warehouse tujuan.

ETL juga dapat mempermudah perusahaan untuk menyusun laporan dan grafik yang informatif untuk membantu menilai kinerja dan merencanakan strategi bisnis. Data analisis yang mendalam ini disediakan melalui pengembangan aplikasi analitik dan business intelligence (BI).

Bagaimana Cara Kerja Proses ETL?

Sesuai dengan kepanjangannya, proses metode ini terbagi menjadi tiga tahapan, yaitu ekstraksi (extract), transformasi (transform), dan pemuatan (load). Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Extract

Tahapan awal ini merupakan fase di mana data diambil dari berbagai sumber. Sumber data ini bervariasi, mulai dari database relasional, file flat, data JSON, API, hingga sumber daya lainnya, Proses ekstraksi data ini dilakukan dengan cara yang memastikan data tetap utuh dan akurat.

Transform

Setelah data berhasil diekstrak, tahapan berikutnya adalah transformasi. Transformasi data bertujuan untuk memastikan bahwa informasi telah cocok dengan format yang diinginkan. Hal ini dapat mencakup pembersihan data seperti de-duplikasi dan perbaikan kesalahan, mengubah format, dan menggabungkan data dari beberapa tabel atau sumber.

Load

Tahapan terakhir setelah semua data diperoleh dan diproses adalah pemuatan atau loading. Pada tahap ini, data yang telah ditransformasi akan dimuat ke dalam penyimpanan tujuan. Umumnya tempat penyimpanan berupa data warehouse atau sistem penyimpanan data lain yang dapat mendukung analisis. Proses pemuatan ini biasanya dilakukan dalam siklus seperti setiap malam atau setiap minggu, dan bisa juga secara real time tergantung pada kebutuhan perusahaan.

ETL vs ELT, Apa Perbedaannya?

ETL (Extract, Transform, Load) dan ELT (Extract, Load, Transform) merupakan dua pendekatan yang sama-sama digunakan dalam pengolahan data. Kedua pendekatan ini memiliki perbedaan mendasar yang bergantung pada konteks penggunaannya.

Perbedaan utama terletak pada urutan prosesnya. ETL memiliki proses ekstraksi, transformasi, lalu pemuatan. Sementara itu, ELT memiliki proses ekstraksi, pemuatan, lalu transformasi. Pada metode ELT, proses transformasi dilakukan setelah pemuatan data ke sistem. Hal ini berarti data tersebut dapat dianalisis dalam bentuk asli lalu diubah sesuai kebutuhan analisis yang berbeda.

Metode ETL lebih cocok untuk perusahaan yang memerlukan data terstruktur, bersih, dan siap pakai dengan proses pengolahan yang terencana. Sementara itu, ELT cocok digunakan untuk aplikasi big data dan data lakes yang memiliki volume data yang sangat tinggi, serta transformasi dapat dilakukan secara dinamis sesuai kebutuhan analitik.

Apa Saja Kelebihan ETL dalam Pengolahan Data?

Metode pengolahan data ini memiliki beberapa kelebihan yang dapat menguntungkan perusahaan dalam aspek pengolahan data. Berikut ini adalah beberapa kelebihan ETL:

Kualitas Data Lebih Baik

Proses ETL dapat memberikan hasil data yang lebih baik kualitasnya. Hal ini karena data yang dimuat ke dalam sistem analitik telah melalui tahap transformasi yang ketat terlebih dahulu untuk diperiksa konsistensi, validitas, dan keberlanjutannya. Oleh karena itu, hasil analisis yang didapat akan lebih akurat dan dapat diandalkan dalam pengambilan keputusan bisnis.

Integrasi Sumber Data Bervariasi

Metode ini memungkinkan pengumpulan dan integrasi data yang berasal dari sumber bervariasi. Pendekatan ini juga mendukung pengumpulan data dari sistem internal dan eksternal untuk memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang informasi yang relevan untuk analisis bisnis.

Desain Data Warehouse Kuat

Proses metode ini dirancang untuk memungkinkan pengembangan skema yang kuat dalam data warehouse. Hal ini dapat membantu memberikan informasi terperinci dan relevan untuk analisis.

Analisis Lebih Cepat

Data yang dimuat dalam sistem analitik ETL telah terlebih dahulu dibersihkan dan terstruktur, sehingga perusahaan dapat langsung mulai melakukan analisis tanpa melakukan transformasi lanjutan.

Keamanan dan Kontrol Akses

ETL juga dapat menerapkan kontrol akses dan kebijakan keamanan yang lebih ketat. Dalam proses pengolahan datanya, perusahaan dapat mengatur siapa saja yang memiliki akses ke data tertentu selama tahap ekstraksi, transformasi, maupun setelah pemuatan.

Dapatkan Solusi Pengolahan Data yang Efisien dengan Data Management Platform dari PhinCon!

Kebutuhan akan pengolahan dan analisis data yang semakin kompleks membuat perusahaan harus mencari solusi yang tepat. Salah satu solusi yang dapat digunakan adalah data management platform yang dapat mendukung pengolahan data secara real time dan efisien.

PhinCon merupakan perusahaan IT consulting & services yang dapat menyediakan data management platform terbaik yang dapat mengoptimalkan pengolahan data di perusahaan Anda.

Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai data management platform dari PhinCon!

Editor: Cardila Ladini