Apa itu ELT

ELT (Extract, Load, Transform) adalah proses integrasi data yang melibatkan ekstraksi data dari berbagai sistem sumber, memuatnya ke dalam data warehouse, dan kemudian mentransformasikannya sesuai dengan persyaratan aplikasi analitis. Data warehouse modern sangat dioptimalkan untuk kinerja dan dapat menangani transformasi data dalam skala besar. Ini berbeda dengan pendekatan ETL, di mana data ditransformasikan sebelum dimuat, seringkali menggunakan daya pemrosesan eksternal. Dengan memindahkan transformasi ke dalam data warehouse, ELT dapat secara signifikan mengurangi latensi data dan menawarkan kinerja yang lebih baik, terutama saat menangani kumpulan data besar.

Komponen ELT

ELT meliputi tiga tahap utama:

1. Ekstraksi
   Tahap ekstraksi melibatkan pengambilan data dari berbagai sistem sumber yang dapat mencakup database, file, dan API. Tujuannya adalah untuk mengambil semua data yang diperlukan, seringkali dari sumber yang heterogen, dan mempersiapkannya untuk integrasi ke dalam data warehouse.

2. Load
   Setelah data diekstraksi, langkah berikutnya adalah memuatnya ke dalam data warehouse. Ini melibatkan memastikan bahwa data ditransfer dengan efisien dan aman. Fase pemuatan sangat penting karena merupakan dasar untuk transformasi data selanjutnya.

3. Transformasi
   Setelah data dimuat ke dalam data warehouse, tahap transformasi dimulai. Di sini, data mengalami berbagai manipulasi untuk memastikan bahwa format, struktur, dan kualitasnya sesuai untuk proses analitis. Ini dapat mencakup tugas seperti penyaringan, agregasi, dan penggabungan dataset.

Perbandingan ELT dengan ETL

Dalam lanskap integrasi data, ELT dan ETL adalah dua metodologi yang menonjol. Meskipun mereka mungkin terlihat serupa pada pandangan pertama, perbedaan dalam urutan tahap 'Load' dan 'Transformasi' memiliki implikasi signifikan bagi bagaimana data diproses dan diintegrasikan.

Keuntungan ETL

• Kualitas Data
  Karena data ditransformasikan sebelum dimuat ke dalam data warehouse, ada kesempatan untuk melakukan pemeriksaan kualitas data yang ekstensif.

• Kompatibilitas dengan Sistem Legacy
  ETL telah ada dalam waktu yang lama, sehingga lebih kompatibel dengan sistem-sistem legacy yang mungkin tidak efisien dalam pemrosesan dalam database.

• Kebutuhan Penyimpanan yang Lebih Rendah
  Karena data dibersihkan dan ditransformasikan sebelum dimuat, seringkali memerlukan ruang penyimpanan yang lebih sedikit di dalam data warehouse.

Keuntungan ELT

• Kecepatan Pemrosesan
  ELT dapat lebih cepat karena memanfaatkan kekuatan pemrosesan data warehouse modern, yang seringkali lebih dapat diskalakan daripada kekuatan pemrosesan yang tersedia di area penampungan sementara yang terpisah.

• Alur Kerja yang Disederhanakan
  Dengan mengurangi kebutuhan area transformasi terpisah, proses ELT dapat menjadi lebih sederhana dan lebih mudah dikelola.

• Pemrosesan Real-time
  ELT lebih cocok untuk lingkungan di mana data hampir real-time diperlukan, karena data dapat segera dimuat ke dalam data warehouse dan kemudian ditransformasikan sesuai kebutuhan.

Pertimbangan

• Volume dan Kompleksitas Data
  ELT umumnya lebih cocok untuk kumpulan data besar dan transformasi yang kompleks, sedangkan ETL mungkin lebih sesuai untuk kumpulan data yang lebih kecil.

• Kemampuan Data warehouse
  Efisiensi proses ELT bergantung pada kemampuan data warehouse, dan mungkin tidak optimal jika data warehouse tidak memiliki daya pemrosesan yang cukup.

• Keamanan Data dan Kepatuhan
  Dalam beberapa kasus, data harus dianonimkan atau dienkripsi sebelum dimuat ke dalam data warehouse karena alasan kepatuhan, yang mungkin membuat ETL lebih sesuai.