Para pemain yang berkecimpung di dunia big data analytics pasti sudah tidak asing lagi dengan istilah ETL atau Extract Transform Load. Istilah ini merujuk pada proses integrasi data yang menggabungkan berbagai sumber dalam satu penyimpanan konsisten. Nantinya, berbagai data yang diperoleh akan dimuat dalam gudang ataupun sistem lainnya. Saat ini, ETL sendiri banyak direkomendasikan untuk menyimpan data yang lebih kecil dan tidak membutuhkan pembaruan terlalu sering.
Pengertian Extract Transform Load
Sebagai informasi, ETL berawal dari munculnya basis data relasional yang menggunakan penyimpanan dalam bentuk tabel untuk dianalisis. Alat ETL ini berusaha untuk mengubah data dari format transaksional ke dalam format relasional sebelum akhirnya dianalisis.
Extract, Transform, and Load adalah proses untuk menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam satu pusat penyimpanan yang disebut gudang data. Dalam proses ini, data mentah dibersihkan dan diatur menggunakan aturan bisnis tertentu agar siap digunakan untuk analisis, penyimpanan, dan kebutuhan machine learning (ML).
Melalui analitik data, membantu memenuhi berbagai kebutuhan intelijen bisnis. Seperti membuat laporan, membangun dasbor, memprediksi hasil keputusan, serta meningkatkan efisiensi operasional.
ETL sendiri melibatkan cara kerja yang bermanfaat bagi intelijen bisnis. Dunia data ini menggunakan tiga langkah cara kerja meliputi extract, transform, dan load. Bagaimana data ini bekerja? Apa saja keuntungannya dalam intelijen bisnis? Simak pembahasan berikut.
Baca juga: Memahami Model Incremental dalam Pengelolaan Data Bisnis
Peran Penting Extract Transform Load
Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, ETL menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam repository pusat besar atau gudang data serta menggunakan seperangkat aturan bisnis untuk membersihkan dan mengatur data mentah, termasuk mempersiapkannya untuk penyimpanan, analitik, dan machine learning (ML).
Melalui Extract Transform Load, pengguna dapat memenuhi inteligensi bisnis melalui analitik data. Misalnya seperti memprediksi hasil keputusan bisnis, menghasilkan laporan dan dasbor, mengurangi inefisiensi operasional, dan sebagainya. Lantas, mengapa ETL menjadi proses yang sangat penting? Sejatinya, proses ini memiliki data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber yang menguntungkan bagi pebisnis. Sumber data ini mencakup beberapa poin berikut.
- Data pelanggan pembayaran online dan sistem manajemen hubungan pelanggan
- Data operasi dan inventaris dari vendor
- Data sensor perangkat internet untuk loT
- Data pemasaran media sosial dan umpan balik pelanggan
- Data karyawan dari sistem SDM internal
Menerapkan proses Extract Transform Load memungkinkan set data mentah individual bisa disiapkan dengan format serta struktur yang mudah dikonsumsi untuk tujuan analitik. Hal ini, tentu menghasilkan wawasan yang jauh lebih bermakna.
Sebagai contoh, pengecer online bisa menganalisis data dari titik penjualan yang bisa berguna untuk memperkirakan permintaan dan mengelola inventaris. Dalam hal ini, tim pemasaran bisa mengintegrasikan data CRM dengan umpan balik pelanggan di media sosial yang bermanfaat untuk mempelajari perilaku konsumen.
Baca juga: Mengenal Relational Database Management System dan Fungsi
Keuntungan Extract Transform Load bagi Bisnis
Pada dasarnya, proses dalam ETL mampu meningkatkan kecerdasan bisnis dan analitik. Hasilnya, para pebisnis bisa membuat proses data yang lebih andal, akurat, terperinci, dan efisien. Lantas, bagaimanakah proses ETL bisa menguntungkan bagi intelijen bisnis? Berikut penjelasannya.
Konteks Historis
ETL atau Extract Transform Load sendiri mampu memberikan konteks historis yang mendalam pada data organisasi. Dalam hal ini, perusahaan bisa menggabungkan data lama dengan data dari aplikasi ataupun platform baru. Para pebisnis dapat melihat set data yang lebih lama termasuk dengan informasi baru. Hal ini memberikan keuntungan bagi para pebisnis soal tampilan data dalam jangka panjang.
Tampilan Data Konsolidasi
Dalam praktiknya, mengelola beberapa set data menuntut waktu dan koordinasi yang bisa menyebabkan inefisiensi maupun penundaan. Proses ETL ini memberikan tampilan data yang terkonsolidasi, sehingga berguna dalam konteks analisis dan pelaporan mendalam.
ETL menggabungkan basis data dari berbagai bentuk ke dalam satu tampilan yang terpadu. Proses integrasi data ini mampu meningkatkan kualitas data itu sendiri maupun menghemat waktu untuk memindahkan, mengkategorikan, atau menstandarisasi data. Secara keseluruhan, ETEL membuat segala proses menjadi lebih mudah. Hal ini berlaku baik untuk menganalisis, memvisualisasikan, maupun memahami set data besar.
Analisis Data Akurat
Proses ETL atau Extract Transform Load mampu memberikan analisis data yang lebih akurat, sehingga bisa memenuhi standar kepatuhan dan peraturan yang berlaku. Para pebisnis bisa mengintegrasikan alat ETL dengan alat kualitas data yang berguna dalam berbagai hal. Misalnya seperti membuat profil, mengaudit, membersihkan data, hingga memastikan bahwa data tersebut dapat dipercaya.
Otomatisasi Tugas
Proses ETL mengotomatisasikan tugas pemrosesan data berulang yang bertujuan untuk analisis secara efisien. Alat ETL yang ada mampu mengotomatisasikan proses migrasi data, sehingga pebisnis bisa mengaturnya dengan baik.
Melalui ETL pebisnis dapat mengintegrasikan perubahan data secara berkala atau bahkan saat waktu aktif. Dengan demikian, pebisnis dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk berinovasi. Sebaliknya, pebisnis bisa menggunakan sedikit waktu untuk mengelola berbagai tugas membosankan, seperti halnya memindahkan ataupun memformat data.
Cara Kerja Extract Transform Load
Setelah mengetahui apa itu ETL, bagaimana cara kerja dalam proses tersebut? Sesuai dengan namanya, ETL atau Extract Transform Load melibatkan tiga langkah kerja yang membuat data terintegrasi dari sumber tujuan. Cara kerja ini mencakup extract, transform, dan load.
Extract
Saat ini, sudah banyak perusahaan yang mengelola data dari berbagai sumber. Beberapa dari mereka juga menggunakan alat analisis untuk membuat business intelligence. Namun, tak sedikit perusahaan yang justru bergantung hanya pada satu jenis data ataupun sistem. Jika membutuhkan strategi data yang kompleks, maka data yang diperlukan memiliki spesifikasi bisa bergerak bebas pada aplikasi dan sistem.
Berdasarkan hal tersebut, data harus diekstraksi terlebih dahulu dari sumbernya, sebelum akhirnya dipindahkan ke tempat lain. Beberapa data mentah yang bisa diekstraksi mencakup database dengan legacy system, cloud, hybrid, on-premises environments dan sebagainya.
Taransform
Setelah proses ekstraksi selesai, data harus dipindahkan pada sistem perantara ataupun sistem target yang disebut dengan transformasi. Bagian dari proses ETL atau Extract Transform Load ini dapat membantu pengguna untuk membuat gudang data terstruktur.
Proses transformasi sendiri melibatkan pembersihan dan persiapan agregasi untuk analisis. Melalui proses ini, pengguna bisa memastikan bahwa data yang akan diolah sudah siap dan kompatibel. Sebagai informasi, proses transformasi terbagi menjadi beberapa tahapan. Di antaranya adalah pemberian, standarisasi, deduplikasi, verifikasi, pengurutan dan tugas lainnya.
Load
Proses load akan membuat data yang sudah diubah masuk ke tujuan baru. Proses ini bisa membuat data dimuat sekaligus (Full load) atau interval terjadwal (Incremental load). Dalam praktiknya, proses load melibatkan semua data dari transformasi yang menjadi catatan baru dan unik di gudang data. Full load berguna untuk menghasilkan kumpulan data yang sulit diatur dan tumbuh secara eksponensial.
Sementara itu, incremental load merupakan metode yang sebenarnya kurang komprehensif, namun mudah dikelola. Melalui proses ini, pengguna bisa membandingkan data masuk dengan daya yang sudah ada. Hal tersebut menjadi patokan untuk menghasilkan data tambahan, jika ditemukan data yang baru dan unik.
Tools yang Digunakan dalam Extract Transform Load
Dalam menjalankan proses Extract Transform Load, diperlukan berbagai tools yang berfungsi untuk memudahkan ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data. Salah satu tools yang banyak digunakan adalah SQL Server Integration Services (SSIS), yang merupakan bagian dari Microsoft SQL Server Business Intelligence dan dapat diakses melalui Microsoft Visual Studio.
SSIS digunakan untuk membuat ETL packages, yaitu kumpulan tugas terstruktur yang bisa dieksekusi dalam urutan tertentu, dan disimpan sebagai file .dtsx atau dalam database SQL Server. Tool lainnya adalah Talend, platform open source yang mendukung integrasi data antar sistem operasional. Talend memiliki fitur lengkap untuk mengelola seluruh proses ETL, mulai dari pengambilan hingga penyimpanan data, dan banyak digunakan oleh perusahaan besar karena kemampuannya dalam membersihkan dan mengintegrasikan data untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat.
Selanjutnya ada Pentaho Data Integration (PDI), tool open source berbasis Java yang mendukung proses ELT seperti pencatatan, pembersihan, dan penyimpanan data dalam format yang konsisten. PDI tersedia dalam versi gratis maupun Enterprise Edition dengan fitur tambahan.
Baca juga: Apa Itu Heatmap? Fungsi dan Penerapan dalam Analisis Data
Penutup
Secara keseluruhan, ETL menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam repository pusat yang disebut sebagai gudang data. Proses ini berguna dalam membersihkan dan mengatur data mentah, serta mempersiapkan penyimpanan, analitik data, hingga machine learning (ML).
Penerapan proses ETL atau extract transform load memungkinkan data mentah individual bisa dipersiapkan dalam format dan struktur yang mudah dikonsumsi. Hasil akhirnya, data yang ada bisa dipergunakan untuk tujuan analitik yang menghasilkan wawasan lebih bermakna.
Selain itu, Anda dapat memanfaatkan Cloud VPS IDCloudHost layanan server virtual dengan performa tinggi dan fleksibilitas penuh, ideal untuk menjalankan pipeline data, integrasi API, dan automasi transformasi data.
