ETL (Extract Transform Load): Menggali, Mengubah, dan Memuat Data untuk Keperluan Analisis

Kita sering mendengar istilah ETL, tetapi apa sebenarnya yang dimaksud dengan ini? Mari kita jelajahi konsep ETL secara lebih mendalam.

Apa itu ETL?

ETL adalah singkatan dari Extract, Transform, Load. Ini adalah proses integrasi data yang telah berlangsung lama, digunakan untuk menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu set data yang konsisten. Data ini kemudian dimuat ke dalam data warehouse, data lake, atau sistem target lainnya. Mari kita bahas setiap tahap ETL:

Tertarik jadi Data Analyst? Baca panduan lengkap Data Analysis ini.

1. Extract (Ekstraksi):
   • Pada tahap ekstraksi, data mentah disalin atau diekspor dari lokasi sumber ke area staging.
   • Tim manajemen data dapat mengekstraksi data dari berbagai sumber, baik yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur.
2. Transform (Transformasi):
   • Setelah diekstraksi, data perlu diubah agar sesuai dengan kebutuhan bisnis.
   • Transformasi melibatkan pembersihan data (misalnya menghapus entri duplikat atau mengisi nilai yang hilang), penggabungan data dari berbagai sumber, dan pengubahan format data.
   • Proses ini memastikan data siap untuk analisis lebih lanjut.
3. Load (Pemuatan):
   • Data yang telah diubah dimuat ke dalam data warehouse, data lake, atau sistem target lainnya.
   • Di sini, data disimpan dalam format yang siap digunakan oleh tim analisis dan bisnis.

Tertarik Jadi Software engineering? Baca panduan lengkap Software Engineering di sini.

Mengapa ETL Penting?

ETL adalah dasar bagi analisis data dan alur kerja machine learning. Beberapa alasan mengapa organisasi menggunakan ETL:

• Integrasi Data: ETL memungkinkan kita menggabungkan data dari berbagai sistem dan sumber.
• Pembersihan Data: ETL membersihkan dan mengorganisir data agar sesuai dengan kebutuhan bisnis.
• Optimalisasi Performa: Dengan data yang terstruktur dengan baik, analisis dan machine learning dapat berjalan lebih efisien.

Mau jadi Digital Marketer? Baca panduan lengkap Digital Marketing berikut.

ETL vs. ELT

Perbedaan utama antara ETL dan ELT adalah urutan operasinya:

• ETL (Extract, Transform, Load): Data diekstraksi, diubah, dan kemudian dimuat ke sistem target.
• ELT (Extract, Load, Transform): Data diekstraksi dan langsung dimuat ke sistem target, kemudian diubah jika diperlukan.

ELT lebih cocok untuk dataset besar dan tidak terstruktur, karena data dimuat langsung dari sumber. Namun, ETL memerlukan definisi lebih awal dan perencanaan yang lebih matang.

Kesimpulan

ETL adalah fondasi bagi analisis data dan kecerdasan bisnis. Dengan memahami konsep ini, kita dapat memanfaatkannya secara efektif untuk menggali, mengubah, dan memuat data guna mendukung keputusan bisnis yang lebih baik.

Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill