SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

1 Hari 10 Jam 32 Menit 50 Detik

3 Tools ETL Terbaik untuk Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 22-Februari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ee5ddcbc007ea5bc19bb20e5b0d030f6_x_Thumbnail800.jpeg

Data engineer memiliki peran yang cukup penting dalam mengolah data. Bahkan praktisi data lainnya tidak akan bekerja dengan maksimal jika dalam suatu tim tidak terdapat data engineer. Secara garis besar, data engineer mengatur data yang berasal dari berbagai sumber untuk kemudian dikumpulkan dalam satu warehouse yang mudah diakses.


Data engineer memiliki beragam proses untuk menghasilkan data yang berkualitas. Salah satunya ETL. Untuk memaksimalkan proses ini, tentu dibutuhkan tools yang terbaik. Nah, kali ini akan dibahas lebih detail apa itu ETL dan tools apa saja yang membantu data engineer melakukan proses ini. Yuk, simak penjelasannya!


1. Mengenal Proses ETL

ETL adalah proses Extract, Transform, Load yang merupakan bagian dari cara kerja data engineer untuk memastikan bahwa data yang dimiliki dapat digunakan untuk proses selanjutnya. 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.Berikut penjelasan detail masing-masing proses.

  • Extract. Pada proses ini dilakukan ekstraksi data dari sumber tertentu ke sebuah sistem atau aplikasi yang memudahkan proses manajemen data. Bermacam jenis data dapat diekstraksi seperti public data source, email, CRM system, dan sumber data lainnya.

  • Transform. Selanjutnya pada proses ini data diubah sehingga sesuai kebutuhan perusahaan. Proses ini bertujuan juga untuk menjaga kualitas dan memudahkan aksesibilitas data. Proses ini memastikan bahwa data siap digunakan.

  • Load. Proses ini bertujuan untuk memuat data yang baru saja diubah ke tujuan penyimpanan yang baru. Terdapat dua jenis load data, yaitu full loading dan incremental loading. 

Proses ETL penting bagi perusahaan karena beberapa alasan berikut.

  • Proses ini mengefisienkan waktu karena data dikumpulkan, diubah, dan dialokasikan secara otomatis. Ini akan lebih hemat waktu dibandingkan dengan cara manual.

  • Mampu menangani data yang memiliki struktur kompleks. Bagi perusahaan yang memiliki data dengan jumlah besar, tentu tidak mungkin dilakukan secara satu persatu. Proses ETL akan memudahkan karena dengan cara khusus proses format data dilakukan dengan efisien.

  • Mengurangi probabilitas kesalahan. Dengan otomatisasi yang dibangun, maka ETL akan meminimalkan kesalahan yang dilakukan secara manual. 


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Python: Membuat ETL Framework

Python menjadi bahasa pemrograman yang populer karena kemudahan mengaplikasikannya. Begitu juga untuk membuat ETL framework. Ada sejumlah ETL Python framework yang dapat digunakan oleh data engineer.

  • Bonobo. Dengan menggunakan framework tersebut, kalian dapat mengekstrak bermacam sumber data dengan format yang beragam termasuk XML/HTML, CSV, JSON, Excel, dan SQL. Selanjutnya kalian dapat melakukan transformasi data sebelum kemudian dimuat pada data warehouse yang dituju. Hal yang menjadi kelebihan Bonobo adalah proses instalasi yang mudah, user-friendly documentation, dan dapat diintegrasikan dengan tools lain seperti Django, Docker, atau Jupyter notebooks.

  • Bubbles. Framework ini digunakan untuk data processing dan pengukuran data quality. Pada proses ini, ETL tidak dilakukan dengan menggunakan Python script namun menggunakan metadata dan acyclic graph. Sama dengan Bonobo, Bubbles framework juga dapat mengekstrak data dari beragam sumber dan format bahkan API dari website seperti Twitter.

  • Pygrametl. Framework ini cocok digunakan untuk melakukan proses ETL dengan multiple bahasa pemrograman. Misalnya kombinasi bahasa pemrograman C dan Python atau Java dan Python


3. SQL: Membuat Struktur Data

Secara garis besar, data engineer bekerja dengan ribuan data. Sehingga penting bagi data engineer untuk dapat membangun struktur data yang tepat dan optimal. Kalian bisa menggunakan SQL untuk kebutuhan tersebut. Beberapa kelebihan dari SQL dalam membuat struktur data atau relasi data yaitu:

  • Sederhana. SQL menggunakan perintah dalam bahasa Inggris umum yang cukup mudah dipahami.

  • Kecepatan. SQL bekerja dengan kecepatan operasional tinggi. Ini tentu mampu meningkatkan jumlah pengambilan data dengan lebih efektif dan efisien. Tak hanya itu, SQL juga membantu kamu dalam memanipulasi dan menyimpan data lebih cepat.

  • Terintegrasi. SQL bisa diintegrasikan dengan bahasa pemrograman lain, termasuk Python dan R. Dengan fitur ini, kalian bisa lebih mudah mengelola database dan manipulasi data sebab kamu sudah menggunakan bahasa pemrograman di semua sistem. 


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Apache Airflow: Optimasi Data Pipeline

Apache Airflow adalah sebuah platform untuk menjadwalkan dan mengatur data pipeline atau workflow. Pengaturan data pipeline di sini mengacu pada pengaturan, koordinasi, penjadwalan, dan pengelolaan data pipeline yang kompleks dari sumber yang berbeda-beda. Apache Airflow memiliki kelebihan yaitu:

  • Dinamis, artinya script yang dituliskan pada Python juga bisa dieksekusi di Airflow.

  • Punya beragam jenis plugin yang siap digunakan sehingga kalian bisa berinteraksi pula dengan sistem eksternal.

  • Dapat digunakan oleh tim dengan ukuran load tugas apapun, ratusan hingga ribuan per hari.

Ada beberapa unsur utama dalam Apache Airflow. Berikut diantaranya.

  • DAG: suatu object grafik yang mewakili data pipelines, atau biasa disebut dengan workflow.

  • Operator: yang bertugas mendeskripsikan sebuah task

  • Task: didalamnya terdapat ‘sensor’ untuk mendeteksi kapan suatu tugas harus berhenti

  • Hook: Bagi operator, hook berfungsi sebagai fondasi atau landasannya.

  • Provider: Provider merupakan paket-paket yang dikelola oleh komunitas dan mencakup seluruh Operator dan Hook inti untuk suatu layanan tertentu.

  • Plugin: Plugin yang terdapat pada Airflow mewakili kombinasi dari Hook dan Operator yang dapat digunakan untuk menyelesaikan sebuah tugas tertentu, misalnya mentransfer data.

  • Connection: Connection merupakan tempat di mana Airflow menyimpan informasi yang dibutuhkan untuk terhubung dengan sistem eksternal, seperti informasi autentikasi dan token API. 

Nah, untuk bisa menggunakan tools di atas, kalian perlu menguasai Python dan SQL sebagai bahasa pemrogramannya. Nah sudah sampai mana skill pemrograman kalian, Sahabat DQ? Jangan khawatir, DQLab akan membantu sampai mahir dan dapat mengaplikasikannya di berbagai tools data engineer. 


Tidak hanya pada proses ETL, dengan belajar melalui modul pembelajaran DQLab kalian juga akan mempraktikkan proses lainnya. Bahkan juga dilengkapi dengan studi kasus di berbagai industri agar skill kalian semakin matang. Lengkap kan untuk mempersiapkan diri sebagai data engineer profesional? Yuk, segera lakukan Sign Up dan siapkan diri belajar bersama DQLab!


Penulis: Dita Feby

Editor: Annisa Widya


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login