ETL : Skill Penting Data Engineer

Data Engineer merupakan pekerjaan yang bersifat teknikal. Data Engineer bertugas untuk menyiapkan data mentah yang nantinya akan diproses sedemikian rupa agar siap untuk digunakan untuk analisis oleh Data Analyst dan Data Scientist. Dalam menyelesaikan pekerjaan yang ada, para Data Engineer harus menguasai beberapa skill yang bersifat teknikal sehingga pekerjaannya dapat selesai dengan lebih mudah dan lebih efisien.

Untuk bisa menyelesaikan pekerjaannya, setidaknya Data Engineer harus memiliki skill pemrograman seperti Python dan database tools. Selain itu, Data Engineer harus bisa memiliki kemampuan dalam real time processing framework seperti Hadoop, Apache Spark, dan lainnya. Data Engineer juga diharapkan memiliki skill dalam menggunakan cloud computing tools serta ETL dan data warehouse. Dalam artikel ini, kita akan fokus membahas tentang ETL secara mendalam. Yuk, simak pembahasannya!

1. Apa itu ETL?

ETL merupakan singkatan dari Extract, Transform, dan Load. ETL sendiri adalah proses yang digunakan organisasi berbasis data untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan kemudian menyatukannya agar bisa mendukung penemuan, pelaporan, analisis, dan pengambilan keputusan yang nantinya akan dilakukan oleh para stakeholder. Perkembangan teknologi membuat sumber data yang ada sangat beragam jenis, format, volume, serta reliability nya. Sehingga data harus diolah terlebih dahulu agar berguna saat disatukan. Data yang telah bersih dan siap digunakan bisa disimpan di database, data warehouse atau data lake, tergantung kebutuhan kita masing-masing.

Baca juga : Apa Saja Ya Job Description Data Engineer? 

2.Tahapan dari ETL

Dalam ETL, setidaknya ada tiga tahapan, yaitu:

Extract

Dalam proses extract, mesin akan menyalin data dari sumber nya dan mengidentifikasinya, sehingga mesin dapat memindahkan data ke penyimpanan data target. Data akan berasal dari berbagai sumber, baik berupa data terstruktur maupun yang tidak terstruktur, misalnya saja email, dokumen, aplikasi bisnis, pihak ketiga, database, dll.

Transform

Setelah melalui proses extract, tahapan selanjutnya adalah transform atau mengubah bentuk data agar lebih mudah dipetakan untuk penyimpanan data. Di proses transform, ETL memvalidasi, mengautentikasi, menghapus duplikat, serta menggabungkan data.

Load

Tahapan selanjutnya adalah ETL akan memindahkan data yang telah diubah ke dalam penyimpanan data target. Langkah ini dapat memerlukan pemuatan awal semua data sumber, atau dapat berupa pemuatan perubahan inkremental dalam data sumber. Kita bisa memuat data secara real time atau dalam batch terjadwal.

3. Perbedaan ETL dan ELT

Selain ETL, ternyata ada istilah ELT. Lalu apa sih perbedaannya? Perbedaan yang paling signifikan adalah dari posisi peletakan tahapan transform. Umumnya, Transform akan dilakukan sebelum proses Load data ke sistem target. 

Untuk proses ETL maupun ELT akan melihatkan staging area. Di ETL, area ini akan ditemukan di antara sistem sumber (misalnya CRM) dan sistem target (data warehouse). Sementara di ELT, staging area akan ada di data warehouse dan mesin basis data DBMS yang akan melakukan transformasi, bukan ETL tools. Sehingga salah satu konsekuensi langsung dari penggunaan ELT adalah kita akan kehilangan fungsi persiapan dan pembersihan data yang disediakan alat ETL untuk membantu proses transformasi data.

4. Contoh Penggunaan ETL

Proses ETL akan sangat bermanfaat untuk banyak industri karena kemampuannya dalam menyerap data yang sangat cepat dan reliable ke dalam data lake. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan ETL:

Financial Service

Lembaga jasa keuangan mengumpulkan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur untuk mendapatkan insight tentang perilaku konsumen. Insight ini yang nantinya digunakan untuk menganalisis risiko, mengoptimalkan layanan keuangan bank, meningkatkan platform online, dan bahkan menyediakan ATM dengan uang tunai.

Oil and Gas

Industri minyak dan gas menggunakan solusi ETL agar bisa menghasilkan prediksi tentang penggunaan, penyimpanan, dan tren di wilayah geografis tertentu. ETL bekerja untuk mengumpulkan informasi sebanyak mungkin dari semua sensor situs ekstraksi dan memproses informasi tersebut agar mudah dibaca.

Telekomunikasi

Dengan volume dan variasi data yang belum pernah terjadi sebelumnya, penyedia telekomunikasi mengandalkan solusi ETL untuk mengelola dan memahami data tersebut dengan lebih baik. Setelah data ini diproses dan dianalisis, bisnis dapat menggunakannya untuk meningkatkan periklanan, media sosial, SEO, kepuasan pelanggan, profitabilitas, dan lainnya.

Baca juga : Day to Day Data Engineer di Tech Companies 

Pekerjaan Data Engineer memang cukup berbeda dengan Data Analyst dan Data Scientist. Jika pada Data Analyst dan Data Scientist akan mengolah data yang sudah siap, maka Data Engineer lah orang yang bertugas untuk mempersiapkan data yang akan diolah oleh Data Analyst dan Data Scientist. Adanya tools dan bahasa pemrograman tentu bertujuan untuk mempermudah pekerjaan Data Engineer, mengingat seorang Data Engineer akan akrab dengan data yang berukuran besar.

Data Engineer bisa kamu jadikan sebagai salah satu tujuan karir mu mengingat kebutuhan akan profesi ini disebutkan akan terus mengalami kenaikan. Untuk bisa menjadi Data Engineer, kamu bisa mulai dengan mempelajari modul-modul Python, R, dan Tableau yang disediakan oleh DQLab. Jika masih belum yakin untuk bergabung menjadi member premium, kamu juga bisa memanfaatkan free modul yang ada, yaitu modul “Introduction to Data Science with R” dan modul “Introduction to Data Science with Python”. Yuk, tunggu apa lagi, buruan daftar dan kejar impianmu untuk menjadi Data Engineer!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri