Apa itu ETL

ETL merupakan kependekan dari Extract, Transform, dan Load. Ini adalah proses sistematis yang digunakan dalam integrasi data, terutama untuk memasukkan data ke dalam sebuah data warehouse. ETL sangat penting bagi organisasi yang perlu mengonsolidasikan data dari berbagai sumber menjadi satu lokasi yang terpusat untuk tujuan pelaporan, analitik, dan inteligensi bisnis (BI).

Proses ETL terbagi menjadi tiga tahap yang berbeda:

1. Extract
   Data dikumpulkan atau diekstraksi dari berbagai sumber heterogen seperti database relasional, file datar, layanan web, API, atau penyedia data eksternal.

2. Transform
   Data yang diekstraksi mengalami transformasi untuk memastikan sesuai dengan struktur yang dibutuhkan dan standar kualitas. Tahap ini melibatkan pembersihan, pemformatan, validasi, dan penerapan aturan bisnis pada data.

3. Load
   Langkah terakhir melibatkan memuat data yang telah dibersihkan dan terstruktur ke dalam data warehouse atau sistem target lainnya untuk penyimpanan dan analisis lebih lanjut.

Sejarah ETL

Konsep ETL sudah ada sejak tahun 1970-an ketika organisasi mulai menyadari potensi pengambilan keputusan berdatabase. Saat bisnis mulai mengumpulkan jumlah data yang besar, menjadi jelas bahwa diperlukan sistem yang dapat menyimpan dan menganalisis data ini dengan efisien. Hal ini mengarah pada pengembangan data warehouse pertama.

Proses ETL awalnya sebagian besar dilakukan secara manual dan membutuhkan banyak kode. Data biasanya diekstraksi menggunakan skrip batch, dan transformasi dilakukan menggunakan kueri SQL kompleks. Hal ini tidak hanya memakan waktu, tetapi juga rentan terhadap kesalahan.

Pada tahun 1990-an, pengenalan alat ETL khusus mulai mengubah lanskap. Alat-alat ini menyediakan pendekatan ETL yang lebih otomatis dan efisien, memungkinkan integrasi data yang lebih cepat dan akurat. Informatica, salah satu pionir dalam pengembangan alat ETL, merilis produk integrasi data pertamanya pada tahun 1993.

Selama tiga dekade terakhir, ETL terus berkembang dengan kemajuan teknologi. Kemunculan big data, komputasi awan, dan alat pemrosesan data yang lebih canggih telah memperluas kemampuan dan aplikasi dari proses ETL.

Komponen ETL

Ekstraksi Data

Ekstraksi data adalah fase pertama dalam proses ETL di mana data dikumpulkan dari berbagai sumber. Sumber-sumber ini seringkali heterogen, yang berarti bahwa mereka dapat beragam dalam sifatnya. Beberapa sumber data umum meliputi:

• Database Relasional
  Seperti MySQL, Oracle, atau Microsoft SQL Server, di mana data terstruktur dalam bentuk tabel.
• File Datar
  Termasuk CSV, lembar Excel, dan file teks.
• API
  Digunakan untuk mengekstraksi data dari layanan web dan aplikasi pihak ketiga.
• Database NoSQL
  Seperti MongoDB atau Cassandra, digunakan untuk menyimpan data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur.
• Web Scraping
  Mengekstraksi data dari halaman web.
• Data Aliran
  Data real-time yang berasal dari sensor, log, atau aliran media sosial.

Teknik Ekstraksi Data

Berbagai teknik dapat digunakan untuk ekstraksi data, tergantung pada sumber data dan persyaratan proses ETL. Beberapa teknik umum meliputi:

• Penggunaan Kueri
  Menggunakan SQL atau bahasa kueri serupa untuk mengekstraksi data dari database.
• Pembacaan File
  Mengurai file seperti CSV atau XML untuk mengekstraksi data yang dibutuhkan.
• Panggilan API
  Melakukan permintaan HTTP ke API dan memproses responsnya.
• Web Scraping
  Menggunakan alat atau skrip untuk mengotomatiskan ekstraksi data dari halaman web.

Transformasi Data

• Pembersihan
  Pembersihan data melibatkan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan atau inkonsistensi dalam data. Hal ini dapat mencakup penanganan nilai yang hilang, menghapus duplikat, atau memperbaiki format data.

• Standarisasi
  Standarisasi adalah proses membawa data ke dalam format yang umum. Hal ini dapat mencakup mengonversi jenis data, normalisasi nilai, atau standarisasi format tanggal.

• Penyaringan
  Penyaringan melibatkan penghapusan data yang tidak perlu atau tidak relevan. Ini dapat dilakukan melalui berbagai metode, termasuk menggunakan kondisi, ambang batas, atau kriteria lain untuk selektif mempertahankan data yang relevan untuk analisis.

• Gabungan
  Gabungan melibatkan menggabungkan data dari sumber yang berbeda menjadi satu set data. Ini biasanya dilakukan dengan mengidentifikasi atribut yang sama dalam data, seperti kunci, dan menggabungkan catatan berdasarkan atribut-atribut ini.

• Agregasi
  Agregasi melibatkan penyimpulan data, biasanya dengan mengelompokkannya berdasarkan atribut tertentu dan menghitung nilai agregat seperti jumlah, rata-rata, atau jumlah.

• Pengayaan
  Pengayaan melibatkan memperkaya data dengan informasi atau atribut tambahan. Hal ini dapat melibatkan penambahan data dari sumber eksternal atau perhitungan variabel baru yang dapat dihasilkan dari data yang ada.

Pemuatan Data

• Pemuatan Batch
  Pemuatan batch adalah proses memuat data dalam set besar dan terpisah dalam interval teratur. Ini biasanya digunakan ketika sumber data tidak berubah dengan cepat, dan tidak ada kebutuhan integrasi data real-time.

• Pemuatan Real-time
  Pemuatan real-time melibatkan memuat data segera setelah data diekstraksi dan diubah. Hal ini digunakan dalam skenario di mana data terkini sangat penting, seperti sistem pemantauan atau aplikasi dengan analitik real-time.

• Pemuatan Micro-batch
  Pemuatan micro-batch adalah pendekatan hibrida di mana data dimuat dalam set kecil secara berulang dalam interval yang sering. Ini dapat memberikan keseimbangan antara ketepatan waktu pemuatan real-time dan efisiensi pemuatan batch.