Dalam proses awal analisis data, terdapat beberapa langkah dasar yang harus dilakukan data scientist agar output yang keluar nantinya memiliki keakuratan tinggi. Salah satu metodenya adalah dengan Extract, Transform, and Load atau paling sering disebut ETL.

Sejak kemunculannya pada tahun 1970-an, ETL mulai dilirik perusahaan untuk menyimpan database mereka. Metode ini dianggap sebagai metode standar untuk mendapatkan sejumlah data karena sistemnya mampu memilah database sehingga lebih terintegrasi. Apa itu ETL? Bagaimana metode ini menjadi penting dalam sebuah bisnis? Berikut ulasannya.

Apa Itu ETL?

ETL adalah singkatan dari Extract, Transform, Load. Sesuai namanya, Extract, Transform, Load merupakan proses yang meliputi ekstrak data dari beberapa sistem sumber, yang berlanjut kepada transformasi data (proses penghitungan, pembulatan, dan sebagainya) hingga akhirnya data ditampung (load) ke dalam sistem data warehouse. Data-data yang semula bercampur diolah menjadi data tunggal yang konsisten sehingga mudah untuk dilakukan analisis ketika dibutuhkan nantinya.

ETL menjadi pondasi untuk data analytics dan machine learning. Melalui sejumlah pengaturan, ETL dapat membersihkan dan mengorganisir data sesuai dengan yang diinginkan. Data laporan bulanan pun akan dapat dengan mudah dianalisis.

Mengapa ETL Penting?

Ada sejumlah alasan mengapa Extract, Transform, Load penting untuk diterapkan dalam sebuah organisasi atau perusahaan. Alasan-alasan tersebut antara lain:

• Extract, Transform, Load membantu perusahaan menganalisis data bisnis sebagai acuan pengambilan keputusan penting.
• Database transaksional umumnya tidak dapat menjawab permasalahan bisnis yang akan sangat mudah dijawab oleh ETL.
• ETL menyediakan metode untuk memindahkan data dari berbagai sumber ke dalam satu data warehouse.
• Ketika data source berubah, data warehouse akan secara otomatis ter-update.
• Sistem Extract, Transform, Load yang didesain dan didokumentasikan dengan baik akan sangat berpengaruh terhadap tingkat kesuksesan proyek data warehouse.
• Extract, Transform, Load dapat memverifikasi aturan transformasi, agregasi, dan kalkulasi dalam sebuah data set.
• Proses Extract, Transform, Load memungkinkan hadirnya contoh perbandingan data antara sumber dan sistem target.
• Proses Extract, Transform, Load dapat melakukan transformasi pada data yang kompleks dan mungkin membutuhkan area ekstra untuk penyimpanan data.
• Berkat kemampuan pemrograman perpindahan data otomatis, Extract, Transform, Load dapat meningkatkan produktivitas data profesional tanpa membutuhkan keahlian teknis untuk menulis kode dan script.

Proses dalam ETL

Untuk memahami cara kerja ETL dengan mudah, ada baiknya Anda mengerti apa saja yang terjadi dalam setiap langkah proses ETL.

1. Extract

Selama proses ekstraksi, data mentah akan disalin atau diekspor dari lokasi sumber ke area staging. Tim manajemen data dapat mengekstrak data dari berbagai sumber, baik terstruktur maupun tidak. Sumber tersebut meliputi SQL/NoSQL server, sistem CRM dan ERP, flat files, email, dan laman web.

2. Transform

Data yang sudah masuk ke area staging kemudian melalui tahapan proses. Di sini, data akan ditransformasi dan dikonsolidasi untuk kemudian dianalisis sesuai dengan jenis output yang diinginkan. Fase ini meliputi:

• Filtering, cleansing, de-duplikasi, validasi, dan otentikasi data
• Perhitungan, translasi, atau penyimpulan berdasarkan data mentah.
• Pelaksanaan audit data untuk memastikan kualitas dan relevansinya.
• Penghapusan, enkripsi, atau perlindungan data yang dilakukan oleh industri atau regulator pemerintahan.
• Pemformatan data menjadi tabel atau tabel gabungan untuk dapat disesuaikan dengan data warehouse target.

3. Load

Langkah terakhir, data yang sudah diubah kemudian dipindah dari area staging ke data warehouse target. Biasanya, langkah ini mencakup loading awal data keseluruhan, diikuti dengan loading berkala terhadap perubahan data hingga refresh data untuk menghapus atau mengganti data dalam warehouse.

Proses loading data ini terjadi secara otomatis dalam organisasi atau perusahaan yang menggunakan ETL. Karena kinerjanya yang mencakup data secara keseluruhan, biasanya ETL dilakukan di luar jam kerja ketika trafik dalam sistem dan data warehouse masih di angka terendah.

ETL Pipeline

ETL pipeline merujuk kepada proses extracting, transforming, dan loading data ke dalam database warehouse sebagai salah satu tipe data pipeline. Data pipeline sendiri merupakan istilah yang lebih umum, di mana data tersebut tidak perlu melibatkan data transformation atau bahkan loading ke database tujuan.

Kesimpulan

Itulah pengertian ETL dan prosesnya dalam penerapan integrasi data suatu perusahaan. Dengan memahami pengertian ETL, diharapkan data scientist dapat memanfaatkannya untuk menciptakan output yang lebih optimal. Agar lebih mendalami tentang ETL dan penerapannya, Anda bisa bergabung dengan kelas data science dari Algoritma Data Science School. Berbagai kelas tersedia dan bisa dipilih sesuai dengan kebutuhan maupun level keahlian.