Jika Anda sedang menggeluti dunia data science, mungkin pernah mendengar istilah ETL. Tapi sudahkah Anda memahami apa itu ETL?
ETL merupakan singkatan extract, transform, dan load. Di dalam ETL, data akan dikombinasikan dari berbagai sumber. Kemudian data tersebut disimpan dalam data warehouse.
Tapi, kenapa ETL menjadi sangat penting?
Sebenarnya ini sangat berkaitan dengan penerapan data science di dalam sebuah bisnis.
Sebab, di masa dengan kemajuan teknologi seperti saat ini, big data adalah unsur yang penting untuk perusahaan. Hampir semua pihak sangat butuh data tersebut.
Sebagai contoh, data diperlukan departemen sales jika ingin tahu informasi soal pelanggan potensial. Kemudian, departmen pemasaran juga bisa menggunakan data jika ingin mengetahui conversion rate dari sebuah campaign.
Dengan ETL bisa membantu seluruh departemen tersebut. Adanya berbagai informasi, dapat diambil dan dimanfaatkan.
Apa untungnya? Hal ini akan membantu pengambilan keputusan dalam sebuah bisnis dapat lebih tepat. ETL juga memungkinkan perusahaan melakukan data governance. Di mana, informasi bisa terkumpul jadi satu dan tidak tercecer.
Proses dalam ETL
Setelah memahami apa itu ETL, Anda juga perlu mengetahui apa saja proses di dalam ETL itu sendiri. Perlu diingat, proses ETL sendiri terdiri dari extracting, transforming, loading, berikut penjelasan lengkapnya.
1. Extract
Proses Extract adalah proses memilih serta mengambil data dari satu atau beberapa sumber dan membaca atau mengakses data yang dipilih.
Di dalam proses ini bisa menggunakan query atau aplikasi ETL. Tapi, ada baiknya sebelum proses Extract dilakukan, akan lebih mudah jika user sudah mendefinisikan seperti apa sumber data yang dibutuhkan.
2. Transform
Dalam proses Transform, data yang sudah diambil pada proses extract akan dibersihkan dan mengubah data dari bentuk asli ke dalam bentuk yang sesuai dengan kebutuhan data warehouse.
Kendala yang umumnya terjadi pada proses transform yaitu sulitnya menggabungkan data dari beberapa sistem yang harus dibersihkan, sehingga data memiliki sifat konsisten.
3. Load
Selanjutnya, proses Load adalah proses terakhir yang punya fungsi untuk memasukkan data ke dalam target akhir, yaitu data warehouse.
Kemudian, cara untuk memasukkan data dengan menjalankan SQL script secara periodik. Dalam proses ini akan mengubah data ke dalam bentuk Dimensional Data Store, supaya format data cocok untuk diterapkan pada proses analisis dan sudah terintegrasi dengan beberapa sumber data.
Proses Load akan menciptakan berbagai output yang sesuai dengan skemanya. Terdiri dari proses load-up data (lodupd), load-insert data (lodins), dan load bulk data (lodbld).
Mau Belajar Lebih Lanjut?
Jika Anda ingin belajar lebih lanjut mengenai topik di atas, ikuti training di Inixindo Jogja.
Dalam training tersebut, Anda bisa mendapat pendampingan instruktur sehingga proses pemahaman terhadap topik dapat lebih cepat.
Menariknya lagi, Anda juga bisa memiliki sertifikasi dari topik yang sudah diikuti. Sertifikasi tersebut menjadi bukti bahwa Anda sudah benar-benar paham dan ahli di bidang terkait.
Tak hanya itu saja, dengan memiliki sertifikasi juga menjadi modal besar untuk perkembangan karir Anda.
Tunggu apalagi? Langsung saja hubungi kami melalui kontak tertera di bawah ini.
Email:
Telp / Whatsapp:
+62-274-515448
