Kamu mungkin pernah mendengar istilah ETL menjelajahi topik terkait data warehousing maupun data analytics. ETL mewakili singkatan dari Extract Transform Load sebagai proses untuk menghasilkan centralized database. Secara umum, sebuah ETL akan menjalankan ketiga tahapan berbeda tersebut. Selain itu, proses ini juga bekerja memastikan bahwa data yang dibutuhkan sudah lengkap sekaligus dapat diolah lebih lanjut. Seiring berkembangnya teknologi data selama dekade terakhir, sifat dan penanganan ETL secara tepat menjadi salah satu fokus yang lebih penting ketimbang sebelumnya.
Di akhir 1980-an dan awal 1990-an, data warehouse sempat menjadi pusat perhatian. Dari sinilah pengembangan tools untuk membantu memuat data ke dalam warehouse dimulai. Mulanya, setiap orang membutuhkan cara untuk untuk mengekstrak (extract) data dari sistem yang disimpan. Dilanjutkan dengan mengubah (transform) data berdasarkan format tujuan data lalu memuatnya (load). Seiring jumlah dan persebaran data yang semakin masif, tools untuk mengerjakan ETL menjadi semakin canggih.
Secara umum, proses ETL akan mengumpulkan kemudian menyaring beragam jenis data. Dilanjutkan dengan pengiriman data menuju data warehouse, seperti Redshift, Azure, atau BigQuery. ETL juga memungkinkan terjadinya migrasi data berdasarkan sumber, tujuan, serta analysis tools. Perannya sungguh penting dalam aspek business intelligence serta strategi data management yang lebih luas.
Proses Extract Transform Load
Extraction
Beberapa bisnis biasanya bergantung pada suatu sistem atau tipe data. Sebagian besar pengelolaan data terjadi dari berbagai sumber dan menggunakan sejumlah data analysis tools. Tujuannya untuk memproduksi keperluan business intelligence. Untuk membuat strategi data yang kompleks dan berfungsi dengan baik, data harus mampu dipindahkan secara bebas antara sistem maupun aplikasi. Sebelum dipindahkan ke tempat yang baru, kamu harus mengekstraksi data terlebih dahulu dari sumbernya. Melalui langkah pertama proses ETL ini, data terstruktur maupun tidak terstruktur diimpor lalu dikonsolidasikan menuju suatu repositori. Data yang mentah dapat diekstraksikan dari berbagai sumber, termasuk:
- Database yang ada dan pemakaian sistem sebelumnya
- Cloud, hybrid, dan non-premises environment
- Aplikasi sales dan marketing
- Mobile devices dan aplikasi
- CRM systems
- Data storage platforms
- Data warehouse
- Analytics tools
BACA JUGA: Deep Neural Networks: Subset Machine Learning Esensial
Transformation
Selama fase ETL yang satu ini, aturan serta regulasi dapat diterapkan dalam memastikan kualitas serta aksesibilitas data. Kamu juga dapat menggunakan aturan untuk membantu perusahaan memenuhi persyaratan pelaporan. Transformasi umumnya dianggap sebagai bagian yang penting dari ETL. Langkah transformasi mampu meningkatkan integritas data kemudian membantu memastikan bahwa data sepenuhnya kompatibel sekaligus siap digunakan. Proses transformasi terdiri dari beberapa tahapan, antara lain:
- Cleansing: Inkonsistensi dan missing values yang ada di dalam data mampu diatasi melalui proses ini
- Standardization: Aturan formatting diterapkan menuju dataset
- Deduplication: Data yang berlebihan akan menjadi perkecualian dan dibuang
- Verification: Data yang tidak dapat digunakan akan dihapus dengan penandaan anomali
- Sorting: Data diatur menurut jenisnya
- Tugas lainnya: Aturan tambahan/opsional diterapkan untuk meningkatkan kualitas data
Loading
Langkah terakhir dalam proses ETL adalah memuat data yang baru saja diubah ke tujuan yang baru. Data dapat menggunakan proses loading sekaligus (full load) atau pada interval waktu terjadwal (incremental load). Berikut penjelasan dari masing-masing jenis loading pada ETL:
- Full loading: Dalam skenario full loading, semua yang berasal dari jalur perakitan transformation masuk ke catatan baru serta unik dari data warehouse. Meskipun terkadang berguna untuk tujuan penelitian, full loading menghasilkan dataset eksponensial dan sulit untuk mendapatkan upaya maintaining.
- Incremental loading: Pendekatannya kurang komprehensif, namun lebih mudah dikelola. Incremental loading membandingkan data yang masuk dengan yang sudah ada. Dilanjutkan dengan menghasilkan catatan tambahan untuk informasi baru yang ditemukan. Arsitektur ini memungkinkan data warehouse yang lebih kecil dan terjangkau untuk memelihara serta mengelola business intelligence.
Praktik Extract Transform Load
Memahami dan menganalisis sumber data
Penting untuk memahami sekaligus menganalisis tipe dan volume data yang akan kamu tangani. Untuk memproses data dengan baik, kamu perlu menganalisis sumber dari material data tersebut. Hal ini juga termasuk pengenalan terhadap data types, schema, dan detail lainnya dari data. Ragam sumber ini sudah meliputi aplikasi yang tergolong SaaS, yaitu Salesforce, HubForce, maupun database lainnya. Kamu juga dapat menggunakan staging table untuk membuat keputusan yang bervariasi kemudian memindahkan data ke tabel sebenarnya.
Memecahkan masalah pada data
Data adalah aset terbesar bagi perusahaan mana pun di masa kini dan sangatlah penting untuk memprosesnya dengan baik. Dengan begitu, pastikan masalah yang sudah muncul di siklus pertama tidak akan terulang di siklus ETL berikutnya. Inilah praktik terbaik dalam menyelesaikan ETL demi kebutuhan data. Beberapa cara untuk melakukannya sudah mencakup:
- Menambahkan autocorrect tasks untuk predictable errors
- Menginput batasan validasi data
- Berbicara langsung dengan mitra jika kesalahan terus berlanjut
ETL logging
ETL logging merupakan praktik yang mencakup pendokumentasian semua yang terjadi sebelum, selama, dan sesudah proses ETL. Setiap bisnis yang punya basis penangananan berbeda membutuhkan pendekatan serta solusi yang unik. Mempertahankan rutinitas log yang tepat mampu membantu pemilihan dan penyesuaian proses menuju ETL data.
Modularity
Modularization adalah proses mengabstraksikan proses ETL menjadi blok yang lebih kecil dan dapat digunakan kembali. Hal ini membantu menyederhanakan proses dan menggunakan kembali suatu coding untuk beberapa proses. Upaya ini dapat dilakukan sembari memecahkan code menjadi beberapa fungsi sembari memanfaatkan konsep yang berbeda dari object-oriented programming. Keuntungan dari praktik modularity adalah pengujian unit yang lebih mudah dan penetapan standar yang harus diikuti oleh masing-masing proses.
BACA JUGA: Data Warehouse adalah Sistem Penting Bagi Data Engineer
Mengoptimalkan ETL solution
ETL solution melibatkan praktik secara umum yang membantu proses ETL menjadi lebih cepat. Hal ini melibatkan penggunaan proses paralel yang paling mungkin. Praktik terbaiknya dapat diambil dari kepastian bahwa hardware yang kamu gunakan dapat menangani proses ETL dengan baik hingga membandingkannya secara berkala. Untuk menghemat waktu, kamu dapat membuat perubahan sederhana berupa menonaktifkan check and foreign key.
Itulah penjelasan mengenai cara kerja serta praktik yang dapat kamu terapkan dalam Extract Transform Load bagi pengolahan data. Ketiga tahapan penting dalam prosesnya dapat membantu memuat data ke dalam data warehouse dalam sistem kerja perusahaan. Inilah yang menjadi poin penting untuk memanfaatkan hasil pengolahan data bagi kelanjutan pengembangan bisnis suatu perusahaan.
Ingin belajar ETL lebih lanjut bersama para ahli di bidangnya? Belajar sekarang di Bootcamp Data Engineer dan jadilah seorang profesional siap kerja hanya dalam 3 bulan bersama Digital Skola.
