Mengenal Apa Itu ETL Data Warehouse untuk Bisnis

IDStar – Dunia teknologi terus berkembang, bagi kamu yang bergelut di dunia IT sudah pasti tak asing mendengar kata ETL. Yuk, kita bahas lebih lanjut soal apa itu ETL dan hubungannya dengan Data Warehouse.

Apa Itu ETL?

ETL adalah singkatan dari extract, transform dan load yang merupakan proses integrasi data yang harus dilalui dalam pembentukan data. Di sini data akan dikombinasikan dari berbagai sumber dan di simpan di tempat yang bernama Data Warehouse.

Ada 3 macam proses dalam ETL yakni:

• Extract, yaitu proses mengumpulkan data dari berbagai sumber, data tersebut bisa berupa data terstruktur maupun tidak terstruktur, seperti email, dokumen, aplikasi bisnis, dan data base.
• Transform, yaitu proses filtering dari data mentah yang diterima dalam tahan extract. Proses ini meliputi penghapusan data duplikat, error, tidak lengkap, dan salah.
• Load, yaitu proses pemindahan data yang sudah disesuaikan formatnya dan dikirimkan ke database tujuan.

Apa Itu ETL Data Warehouse?

Banyak juga yang tidak memisahkan antara ETL dan Data Warehouse, maka sederhananya ETL Data Warehouse adalah proses menyimpan data yang berasal dari berbagai resource menggunakan metode ETL dengan karakteristik data yang terintegrasi, berorientasi pada subjek, mempunyai dimensi waktu, serta bersifat tetap.

Proses ETL Data Warehouse merancang fungsi data warehouse dan melengkapi hasil dari semua pengembangan untuk membantu menganalisis data yang dikumpulkan oleh perusahaan untuk meningkatkan kinerjanya.

Data Warehouse yang dikelola menggunakan metode ETL process biasanya diukur dalam gigabyte (miliar karakter) atau terabyte (miliar huruf), yang mengumpulkan informasi dari berbagai sumber dan yang aktivitasnya difokuskan pada pengambilan keputusan. Yaitu dalam analisis informasi merupakan aset yang kuat dari mana manfaat yang signifikan dan keunggulan kompetitif dapat diperoleh untuk organisasi mana pun.

Fase Ekstraksi Dalam ETL Data Warehouse

Sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa fase Ekstrasi dalam ETL Datawarehouse adalah proses pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti server SQL, XML, atau flat files untuk dibaca sebelum melangkah ke tahap transformasi.

Untuk melakukan proses ekstraksi dengan benar, fase pertama dari proses ETL Data Warehouse, perlu untuk ikuti langkah ini:

• Ekstrak data dari sistem sumber.
• Analisis data yang diekstraksi untuk mengecek status sistem.
• Interpretasikan pemeriksaan ini untuk memverifikasi bahwa data yang diekstraksi memenuhi pola atau struktur yang diharapkan. Jika tidak, data harus ditolak.
• Konversikan data ke format yang siap untuk memulai proses transformasi.

Selain itu, salah satu tindakan pencegahan terpenting yang harus diperhatikan selama ekstraksi dalam ETL process adalah selalu mengharuskan tugas ini menyebabkan dampak minimal pada sistem sumber. Persyaratan ini didasarkan pada praktik, karena jika data yang akan diekstraksi besar, sistem sumber dapat melambat dan bahkan Crash, sehingga tidak dapat digunakan secara normal untuk penggunaan sehari-hari.

Fase Transformasi Dalam Konsep ETL Data Warehouse

Tahap transformasi dari ETL Data Warehouse menerapkan serangkaian aturan atau fungsi bisnis pada data yang diekstraksi untuk mengubahnya menjadi data yang akan Load.

Pedoman ini dapat bersifat deklaratif, dapat didasarkan pada pengecualian atau pembatasan tetapi, untuk meningkatkan pragmatisme dan efektivitasnya, harus dipastikan bahwa pedoman tersebut adalah:

• Deklaratif.
• Independen.
• Clear.
• Dapat dipahami.
• Untuk tujuan bisnis yang bermanfaat.

Biasanya, ada 5 hal yang dilakukan pada data untuk fase transformasi ini:

1. filtering, adalah proses dimana kita menyaring data dengan filter tertentu
2. cleaning, adalah proses menyesuaikan format penulisan.
3. joining, adalah proses diamana ketika data yang serupa menjadi satu
4. splitting, adalah proses memecah data yang berbeda menjadi dua atau lebih
5. sortingadalah proses mengurutkan data berdasarkan ciri-ciri tertentu.

Loading Puncak Dari Fase ETL Data Warehouse

Pada fase ini, data dari fase sebelumnya (fase transformasi) dimuat ke dalam sistem tujuan. Tergantung pada persyaratan perusahaan/organisasi, fase ETL process ini dapat mencakup berbagai tindakan yang berbeda.

Ada dua cara dasar untuk mengembangkan proses Loading:

Simple Accumulation: cara Loading data ini terdiri dari membuat ringkasan semua transaksi yang termasuk dalam periode waktu yang dipilih dan mengirimkan hasilnya sebagai satu transaksi ke data warehouse, menyimpan nilai yang dihitung yang biasanya terdiri dari jumlah atau rata-rata dari besaran yang dipertimbangkan. Ini adalah cara paling sederhana dan paling umum untuk melakukan proses Loading.

Rolling: proses ini akan menjadi yang paling direkomendasikan dalam kasus di mana Anda ingin mempertahankan berbagai tingkat perincian. Untuk ini, informasi ringkasan disimpan pada tingkat yang berbeda, sesuai dengan pengelompokan unit waktu yang berbeda atau tingkat hierarki yang berbeda dalam satu atau lebih dimensi kuantitas yang disimpan (misalnya, total harian, total mingguan, total bulanan, dll..).

Terlepas dari cara yang dipilih untuk mengembangkan proses Loading, harus diperhitungkan bahwa fase ini berinteraksi langsung dengan database tujuan dan, oleh karena itu, saat melakukan operasi ini, semua batasan yang telah ditentukan di dalamnya akan diterapkan. Jika terdefinisi dengan baik, kualitas data dalam ETL process akan terjamin.

Manfaat dan Contoh Penerapan ETL dalam Bisnis

Saat ini, penting bagi sebuah bisnis atau perusahaan untuk menerapkan proses ETL data warehouse untuk proses bisnisnya. Berikut kami rangkum secara singkat manfaat yang akan didapatkan:

• Mengintegrasikan data dari berbagai sumber: Data dalam bisnis modern dapat berasal dari berbagai sumber, seperti database, file teks, aplikasi, dan sensor. Proses ETL memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber ini ke dalam satu repositori pusat. Hal ini penting untuk mendapatkan gambaran yang lengkap dan akurat tentang bisnis.
• Membersihkan dan memperbaiki data: Data mentah dari berbagai sumber sering kali mengandung kesalahan dan ketidakkonsistenan. Proses ETL dapat membantu membersihkan dan memperbaiki data ini sehingga dapat digunakan untuk analisis data.
• Menyajikan data dalam format yang dapat dianalisis: Data yang telah diintegrasikan dan dibersihkan perlu disajikan dalam format yang dapat dianalisis. Proses ETL dapat membantu mengonversi data menjadi format yang dapat dianalisis oleh berbagai alat dan aplikasi.
• Meningkatkan pengambilan keputusan bisnis: Data yang telah diintegrasikan, dibersihkan, dan disajikan dengan baik dapat membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Data dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren, menganalisis kinerja, dan mengevaluasi strategi.

Contoh Penerapan ETL dalam Proses Bisnis

• Contoh 1: Sebuah perusahaan retail dapat menggunakan proses ETL untuk mengintegrasikan data penjualan dari toko fisik, toko online, dan aplikasi seluler. Data ini dapat digunakan untuk memprediksi permintaan produk, mengelola inventaris, dan menargetkan pelanggan.
• Contoh 2: Sebuah perusahaan keuangan dapat menggunakan proses ETL untuk mengintegrasikan data transaksi nasabah, data kredit, dan data investasi. Data ini dapat digunakan untuk memperkirakan risiko kredit, meningkatkan layanan pelanggan, dan mengembangkan produk baru.
• Contoh 3: Sebuah perusahaan manufaktur dapat menggunakan proses ETL untuk mengintegrasikan data produksi, data inventaris, dan data penjualan. Data ini dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi biaya, dan meningkatkan kualitas produk.

Yuk, Konsultasikan Bisnismu di IDStar

Agar bisnis kamu sukses mengimplementasikan ETL Datawarehouse, maka kamu membutuhkan ETL Developer. ETL developer adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, dan memelihara proses ETL.

ETL developer memiliki peran penting dalam bisnis modern. Mereka bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data dari berbagai sumber dapat diintegrasikan dan dibersihkan sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Sederhananya, tugas-tugas ETL developer meliputi:

• Mengidentifikasi kebutuhan data perusahaan
• Merancang proses ETL
• Mengembangkan dan memelihara perangkat lunak ETL
• Menguji dan mengotomatiskan proses ETL
• Menangani masalah dan kesalahan dalam proses ETL