extract-transform-load

Ketahui Pentingnya Proses Extract, Transform, Load

Di dunia yang sangat berkembang sekarang ini, data menjadi salah satu hal penting untuk bisnis. Tanpa data, seorang manager sulit untuk menentukan keputusan bisnis yang akan diambil untuk kedepannya. Melihat pentingnya peran data di bisnis, dibutuhkan banyak data dari berbagai sumber agar nantinya data tersebut bisa mendukung keputusan bisnis yang diambil. Untuk menggabungkan data dari seluruh sumber yang ada, terdapat sebuah proses yang bernama extract, transform,load. Proses extract, transform , load adalah sebuah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber data menjadi satu penyimpanan data. Nantinya data tersebut akan dimuat ke dalam data warehouse untuk tempat penyimpanannya. 

Extract, transform, load atau sering disingkat dengan ETL menyediakan pondasi untuk dilakukannya analisis data serta machine learning. Melalui serangkaian rules yang dimiliki oleh sebuah bisnis, proses ETL membersihkan dan mengatur data untuk kebutuhan perusahaan atau tiap divisinya. Dengan proses ETL setiap divisi dalam perusahaan dapat menggunakan data yang telah ada untuk melakukan kegiatan mereka, seperti melakukan analisis data atau menentukan keputusan bisnis.

Cara kerja extract, transform, load

extract-transform-load
Photo by geeksforgeeks.org/etl-process-in-data-warehouse

Cara termudah untuk memahami cara kerja extract,transform, load adalah dengan memahami apa yang terjadi di setiap langkah prosesnya. Berikut beberapa hal yang terjadi di setiap prosesnya:

1. Extract

Dalam proses extract, data dari berbagai sistem sumber akan diekstraksi. Data tersebut dapat dalam berbagai format seperti database relasional, No SQL, XML, dan file lainnya ke dalam staging area. Penting untuk mengekstrak data dari berbagai sistem sumber dan menyimpannya ke staging area terlebih dahulu karena data yang diekstraksi dalam berbagai format dapat rusak. Sehingga apabila langsung disimpan ke data warehouse, akan merusak data dan mengembalikannya akan jauh lebih sulit.

2. Transform

Langkah kedua dari proses ETL adalah transform. Pada langkah ini, akan ada beberapa aturan atau fungsi yang diterapkan pada data yang diekstraksi untuk mengubahnya menjadi format yang sesuai dengan perusahaan. Terdapat beberapa proses yang terjadi di tahap ini:

  • Filtering: Proses filtering merupakan sebuah proses untuk menyaring atribut data yang ada. Proses ini penting karena sebuah data warehouse hanya membuat atribut tertentu saja.
  • Cleansing: Pada proses ini, data akan dibersihkan agar tidak terjadi kesalahan data. Pembersihan yang dimaksud adalah dengan memberikan nilai pada data yang kosong.
  • Joining: Proses join memungkinkan data untuk digabungkan beberapa atributnya menjadi satu data yang bagus. 
  • Splitting: Splitting merupakan kebalikan dari joining, dimana pada proses ini data akan dibagi menjadi beberapa atribut.

3. Load

Langkah terakhir dalam proses ini adalah load. Pada langkah ini, data yang diubah akhirnya dimuat ke dalam data warehouse. Di beberapa perusahaan, proses dari load ini sudah otomatis dan terdefinisi dengan baik. Seringkali, proses ini terjadi selama offhours ketika lalu lintas pada sumber berada pada titik terendah.

Tools extract, transform, load

Terdapat beberapa tools yang dapat digunakan untuk melakukan proses extract, transform, load. Berikut beberapa tools nya:

  • Xplenty
extract-transform-load
Photo by mongodb.com/partners/xplenty

Xplenty merupakan software yang ditujukan untuk proses etl dengan berbasis cloud yang menyediakan jalur data visualisasi sederhana dengan aliran data otomatis di berbagai sumber dan tujuan. Software ini juga satu satunya alat salesforce ke salesforce ETL yang juga mendukung konektor rest API untuk menarik data dari rest API apa pun.

  • Skyvia
extract-transform-load
Photo by skyvia.com

Skyvia merupakan platform data cloud untuk integrasi, pencadangan, pengelolaan dan akses data tanpa kode yang dikembangkan oleh Devart. Software ini menyertakan solusi ETL untuk berbagai skenario integrasi data dengan dukungan untuk file CSV, database(SQL server, Oracle, PostgreSQL, MySQL), data warehouse(Google BigQuery) dan lain lain.

  • IRI Voracity
extract-transform-load
Photo by softwaretestinghelp.com/best-etl-tools

Voracity adalah platform manajemen data dan ETL on-premise dan cloud-enabled yang terkenal karena kecepatan dalam volume yang terjangkau. Software ini mendukung ratusan sumber data dan target visualisasi secara langsung sebagai platform analitik produksi. Pengguna voracity dapat merancang operasi real-time atau batch yang menggabungkan operasi ETL yang sudah dioptimalkan.

Nah, itu dia segala hal mengenai proses ETL yang berguna untuk kepentingan bisnis. Proses ini juga salah satu proses yang penting dalam bidang data, sehingga perlu untuk dikuasai bagi kalian yang ingin terjun di bidang data. Mempelajari topik ini tidak dapat dipelajari dalam waktu yang singkat, butuh waktu dan latihan untuk menguasainya. Apakah kamu tertarik dengan topik ini? Jika iya, kamu bisa ikutin terus blog Coding Studio untuk menambah pengetahuanmu di bidang data.