Apa itu ETL?

Dilansir dari International Business Machines (IBM), extract, transform, load atau biasa disingkat ETL adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber lalu dipindahkan ke satu penyimpanan.

Dalam menjalankan kegiatan operasional, perusahaan bisa saja mengumpulkan data dari berbagai sumber. Hal ini memungkinkan jenis, format, dan volume data sangat beragam. Analyst perlu mengolah kumpulan data tersebut agar lebih mudah digunakan saat perusahaan membutuhkannya.

ETL terdiri dari tiga proses:

• Extract – mengumpulkan dan mengidentifikasi data dari berbagai sumber. Data bisa berasal dari sumber terstruktur maupun tidak terstruktur, seperti dokumen, e-mail, aplikasi bisnis, dan database.
• Transform – dikarenakan data yang dikumpulkan adalah data mentah, data perlu dibersihkan dan diubah ke format standar agar bisa disimpan ke database yang sudah disiapkan. Data transform juga mencakup menghapus data duplikat, tidak lengkap, atau salah.
• Load – data yang formatnya sudah disesuaikan kemudian dipindahkan ke dalam database tujuan.

Proses ETL ini berfungsi untuk membuat laporan, analisis, dan pengambilan keputusan untuk strategi bisnis yang lebih baik.

Mengapa ETL Penting?

Perusahaan dengan berbagai ukuran tentu memiliki banyak data, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur. 

Data yang dikumpulkan bisa berupa data apa pun, seperti data pelanggan dari pembayaran online dan sistem CRM, data inventaris, data pemasaran dari media sosial dan feedback pelanggan, serta data karyawan internal.

Dengan menggunakan proses ETL, kumpulan data mentah tersebut bisa disajikan dalam format yang seragam sebelum akhirnya memasuki proses analisis.

Fungsi ETL dalam Data Warehouse

Dengan menggunakan tool ETL, data yang ada di data warehouse akan dikumpulkan dari berbagai sumber, diubah formatnya, lalu dipindahkan dalam sistem data warehouse.

Dirangkum dari Geeks for Geeks, berikut fungsi ETL untuk data warehouse:

• Meningkatkan kualitas data – proses ETL memastikan data yang ada di data warehouse akurat, lengkap, dan up-to-date.
• Data terintegrasi dengan baik – proses ETL membantu mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan sistem sehingga lebih mudah diakses dan digunakan.
• Meningkatkan keamanan data – proses ETL mengontrol akses ke data warehouse dan memastikan hanya pengguna berwenang yang bisa mengakses data.
• Meningkatkan skalabilitas – proses ETL membantu menyediakan cara untuk mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar.
• Meningkatkan otomatisasi – tool ETL dapat mengotomatiskan, menyederhanakan proses, mengurangi waktu serta tenaga untuk memasukkan dan memperbarui data yang ada di warehouse.

Contoh ETL

Berikut contoh penggunaan ETL.

Perusahaan ritel ingin meningkatkan pengelolaan data sekaligus menganalisis data penjualan dari berbagai cabang toko. Data akan digunakan untuk memberikan gambaran lengkap tentang proses operasional dan memungkinkan perusahaan mengalokasikan sumber daya dengan tepat.

Dalam skenario ini, berikut proses ETL yang akan digunakan perusahaan:

• Extract data: perusahaan ritel akan mengekstrak/mengumpulkan data penjualan dari database di semua cabang toko.
• Transform data: selanjutnya, data yang sudah dikumpulkan akan dibersihkan dan diubah formatnya menyesuaikan sistem. Tahap ini juga berfungsi untuk menghapus data yang tidak perlu dan membuat kolom kalkulasi untuk keperluan analisis.
• Load data: jika format sudah rapi, data dipindahkan ke data warehouse untuk disimpan dan digunakan dalam proses analisis.
• Analisis data: perusahaan ritel mulai melakukan berbagai analisis data, seperti menentukan produk mana yang paling laku di setiap lokasi toko, pada hari dan jam berapa pelanggan toko ramai, serta promosi mana yang paling menarik minat pelanggan. Analisis ini membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang tepat.

FAQ (Frequently Asked Question)

Apa saja tools ETL?  

Untuk menjalankan proses ETL, analyst perlu menggunakan tool. Ada banyak tools yang bisa digunakan. Dirangkum dari Hubspot, berikut beberapa tools ETL:

IBM DataStage

IBM DataStage adalah tool untuk integrasi data yang dibangun di area client-server. Tool ini dirancang untuk mendukung model ETL dan integrasi data di berbagai sumber dengan tetap mempertahankan stabilitas kinerja aplikasi.

Oracle Data Integrator

Oracle Data Integrator (ODI) adalah platform yang dirancang untuk membangun, mengelola, dan memelihara alur kerja integrasi data di perusahaan. ODI memungkinkan analyst melakukan tugas paralel untuk pemrosesan data yang lebih cepat.

SAS Data Management

SAS Data Management adalah platform integrasi data yang dibangun agar bisa terhubung dengan berbagai sumber data, termasuk cloud, legacy system, dan data lake. 

Tool ini memungkinkan stakeholder dengan skill non-teknis tetap bisa menganalisis informasi dengan lebih mudah.

AWS Glue

AWS Glue adalah layanan integrasi data berbasis cloud yang cocok digunakan untuk pengguna teknis maupun non-teknis. AWS Glue memiliki banyak fitur tambahan, seperti data catalog untuk menemukan data di seluruh perusahan dan studio untuk merancang, menjalankan, dan memelihara ETL pipeline secara visual.

Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow adalah layanan pemrosesan data yang dibuat untuk mengoptimalkan dan mengotomatiskan pengelolaan sumber daya. Google Cloud Dataflow juga menawarkan kemampuan AI untuk mendukung analisis prediktif dan mendeteksi jika ada error secara real-time.