Apa itu ETL dalam Data Analyst? Arti, Konsep Dasar, dan Waktu Penggunaannya

Bayangkan kamu bekerja di sebuah perusahaan yang punya banyak data. Ada catatan penjualan di sistem kasir, data pelanggan di aplikasi CRM, dan interaksi dari media sosial.

Semua data itu penting untuk memahami bisnis. Tapi karena tersebar di tempat yang berbeda dengan format yang tidak sama, jadi sulit dipakai langsung untuk analisis. Inilah masalah umum yang banyak dihadapi perusahaan ketika ingin mengubah data mentah menjadi insight yang bermanfaat.

Oleh karena itu, diperlukan proses ETL (Extract, Transform, Load). Dengan ini, data jadi lebih siap untuk dipakai dalam laporan, analisis, atau bahkan pembuatan model kecerdasan buatan (AI).

Yuk pelajari lebih lanjut apa itu ETL, konsep dasar tiap tahapnya, kapan sebaiknya digunakan, dan contoh penerapannya dalam dunia nyata melalui artikel berikut.

1. Pengertian ETL

ETL adalah singkatan dari Extract (Ekstraksi), Transform (Transformasi), dan Load (Pemuatan). Ini adalah proses untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, membersihkan dan mengubahnya agar konsisten, lalu memuatnya ke dalam satu repositori seperti data warehouse atau data lake.

Tujuannya supaya data tersebut siap dianalisis dan digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Karena data sering tersebar di sistem yang berbeda seperti database, log aplikasi, sistem operasional, dokumen, ETL berfungsi menyatukan semuanya agar analisis bisa dilakukan secara akurat.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Apa Saja Dasar-dasar ETL?

ETL adalah proses penting dalam pengelolaan data modern, terutama saat perusahaan harus menggabungkan data dari berbagai sumber. Dengan memahami konsep ETL, kamu bisa melihat bagaimana data mentah diubah menjadi informasi bernilai yang mendukung analisis dan keputusan bisnis.

a. Extract

Tahap extract adalah tahap awal di mana data diambil dari berbagai sistem sumber. Sumber ini bisa sangat beragam, termasuk sumber yang terstruktur (database relasional, tabel) maupun tidak terstruktur (file teks, log, email).

Proses ekstraksi bisa melibatkan pemindahan data mentah ke tempat sementara (staging area) agar transformasi bisa dilakukan tanpa mengganggu sistem sumber. Penting di tahap ini untuk memastikan bahwa data yang diambil relevan dan tidak merusak performa sistem sumber.

b. Transform

Setelah data diambil, berikutnya adalah transform. Langkah ini bisa termasuk menghapus duplikat, memperbaiki data yang hilang atau salah, memvalidasi bahwa data sesuai dengan aturan tertentu, dan restrukturisasi data, misalnya menggabungkan beberapa kolom, merubah format, menghitung nilai baru.

Transformasi juga bisa mencakup standardisasi, normalisasi, dan penggabungan antar sumber data agar data akhirnya bersih, konsisten, dan siap dianalisis. Kualitas dan integritas data sangat tergantung pada tahap transformasi ini.

c. Load

Tahap load adalah pemuatan data yang sudah bersih dan ditransformasi ke sistem tujuan. Sistem tujuan bisa berupa data warehouse, data lake, atau database analitik.

Setelah data dimuat, data tersebut menjadi satu sumber yang siap digunakan untuk reporting, dashboard, analitik, atau pemodelan machine learning. Waktu pemuatan dan cara pemuatan dipilih berdasarkan kebutuhan performa, frekuensi update, dan ukuran data.

3. Kapan Waktu yang Tepat Menggunakan ETL?

ETL digunakan ketika ada kebutuhan menggabungkan data dari banyak sumber agar bisa dianalisis secara bersama-sama. Contohnya:

• Saat perusahaan memiliki banyak sistem bisnis (CRM, database transaksi, log aplikasi, spreadsheet) dan ingin melihat laporan terpusat.

• Sebelum membangun model machine learning atau AI, supaya data yang dipakai bersih dan konsisten.

• Untuk migrasi database ke cloud atau ketika melakukan integrasi pemasaran, di mana data pelanggan dari web, media sosial, dan aplikasi harus disatukan.

Survei “Enterprise Data Delivery and Consumption Patterns Survey 2022” menemukan bahwa 82% perusahaan menggunakan solusi data warehouse untuk menyimpan dan mengelola data korporat mereka untuk analisis dan pelaporan.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Contoh Penerapannya dalam Data Analisis

Beberapa contoh nyata penggunaan ETL dalam analisis data:

a. Data Warehousing

Sebuah perusahaan retail menggunakan ETL untuk mengambil data penjualan, data pelanggan, dan data inventori dari berbagai toko serta sistem online. Setelah dijadikan satu di data warehouse, mereka bisa membuat dashboard laporan performa tiap toko dan prediksi kebutuhan stok.

b. Analisis Pelanggan

Data pelanggan dari platform ecommerce, sistem CRM, dan media sosial di-extract, ditransformasi agar formatnya sama (nama, email, atribut lainnya), lalu dimuat ke sistem analitik untuk melihat perilaku pelanggan keseluruhan.

c. Machine Learning/AI

Dataset mentah dari berbagai sumber di-extract, dibersihkan (transform), dan dimuat ke dalam data lake sebagai input model prediksi customer churn atau rekomendasi produk. Tanpa ETL yang baik, hasil model bisa bias atau tidak reliable.

ETL adalah proses penting dalam pengelolaan data karena membantu perusahaan menyatukan informasi dari berbagai sumber, membersihkannya agar konsisten, dan menyimpannya di satu tempat terpusat.

Dengan proses ini, analisis data menjadi lebih mudah, laporan bisnis lebih akurat, dan keputusan strategis bisa diambil berdasarkan informasi yang jelas.

Kamu ingin memahami lebih dalam cara kerja ETL? Sekaligus mengasah keterampilan analisis data, belajar Python dan SQL? Keduanya adalah skill utama yang digunakan data analyst untuk mengolah, membersihkan, dan menganalisis data.

Nah, kamu bisa mulai secara terarah lewat Bootcamp Data Analyst with Python and SQL dari DQLab. Bootcamp ini dirancang untuk pemula maupun yang ingin upgrade skill, dengan praktik nyata agar kamu siap menghadapi kebutuhan industri. Jadi, kalau kamu serius ingin berkarier di dunia data, ini saatnya mulai langkahmu sekarang.

FAQ:

1. Apa saja tools populer untuk ETL?

Beberapa tools ETL yang banyak dipakai antara lain Talend, Apache NiFi, Informatica, dan Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS). Untuk open-source, ada Apache Airflow dan Pentaho.

2. Berapa lama biasanya proses ETL berlangsung?

Tergantung volume data dan kompleksitas transformasi. Ada yang bisa dilakukan secara batch harian, ada juga yang berjalan real-time menggunakan streaming ETL.