Kuasai Skill ETL untuk Jago Jadi Data Scientist

Belakangan ini kita menemukan istilah ETL dalam kehidupan sehari-hari seorang data scientist. Salah satu tugas seorang data scientist adalah melakukan ekstraksi, transformasi dan integrasi data dalam sebuah database. Dari kata kunci diatas kita sudah bisa menebak kalau ETL sendiri singkatan dari Extract, Transform dan Load.

Mengutip Ekrut, ETL adalah proses integrasi data yang menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam satu penyimpanan yang konsisten dan dimuat ke dalam gudang data atau sistem lainnya.

Artinya adalah semua proses ini dilakukan dengan tujuan untuk mengumpulkan, menyaring, mengolah dan menggabungkan data-data yang relevan dari berbagai sumber untuk disimpan ke dalam data warehouse. 

ETL punya peranan yang sangat penting dalam bidang data science. Sebab ETL merupakan salah satu cikal bakal dalam melakukan analisis data dan machine learning. Sejalan pula dengan adanya big data membuat informasi yang dikumpulkan menjadi satu pintu.

Dengan demikian, keputusan bisnis yang diambil menjadi terukur dan data tersimpan dengan rapi. Lalu kira-kira sepenting apakah skill ETL ini dalam menunjang kinerja seorang data scientist? 

1. Tujuan dari Proses ETL

ETL merupakan singkatan dari Extract, Transform, dan Load. Didalam ETL, data akan dikombinasikan dari berbagai sumber. Kemudian data disimpan dalam data warehouse. Tujuan dari ETL adalah untuk mengumpulkan, menyaring, mengolah, menggabungkan data dari berbagai sumber untuk disimpan ke dalam data warehouse. 

Data warehouse tidak mungkin ada tanpa adanya proses ETL karena Proses ETL  merupakan suatu landasan dari sebuah data warehouse. Proses ETL ini sangat penting karena sangat berperan terhadap kualitas data dalam data warehouse, sehingga  data warehouse nantinya dapat digunakan untuk keperluan business intelligence atau aktivitas analisis yang lain.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Cara Kerja ETL

Berikut adalah penjelasan dari tiap komponen dalam proses ETL:

Extract

Proses extract merupakan tahap pertama dari sistem ETL. Dalam proses extract, seorang praktisi data melakukan proses pemilihan dan pengambilan data dari satu atau beberapa sumber kemudian mengakses data yang diambil. Namun perlu diperhatikan juga beberapa prinsip dasar dalam ekstraksi data.

• Volume data yang digunakan berukuran besar

• Proses ekstraksi dilakukan secepat mungkin sehingga membutuhkan memory yang cukup besar

• Proses ekstraksi dilakukan sebisa mungkin menjadi kecil

Transform

Setelah data telah diambil melalui proses extract, selanjutnya dilakukan cleaning data dengan menghilangkan data yang tidak dibutuhkan (misalnya data anomali). Kemudian mengubah data dari bentuk aslinya menjadi bentuk yang sesuai dengan kebutuhan.

Prinsip-prinsip transformasi data dalam prosesnya yaitu :

1. Leakage (kebocoran) terjadi ketika proses ETL mengunduh data secara lengkap dari sumber data, namun pada kenyataannya terdapat beberapa record data yang hilang.

2. Recoverability (pemulihan) berarti bahwa selama proses ETL harus robust. Robust merupakan kemampuan algoritma untuk mengembalikan hasil yang benar, sehingga jika terjadi kegagalan, hal tersebut bisa segera dipulihkan tanpa kehilangan atau kerusakan data

Load

Langkah terakhir dari sistem ETL adalah load. Pada proses load terjadi :

1. Penyimpanan data ke data warehouse

2. Menampilkan data ke aplikasi

Proses ETL dilakukan dengan menjalankan perintah SQL secara periodik. Pada proses ini dilakukan pengubahan data dalam bentuk Dimensional Data Store agar format data cocok digunakan untuk proses analisis keperluan bisnis.

3. Perbedaan ETL dan ELT

Dalam sebuah proses pengolahan data tidak hanya ETL saja yang berperan. Namun juga ada kehadiran ELT disana. Sepintas keduanya ini terbilang mirip sahabat DQLab. Tapi jangan salah jika punya perbedaan yang cukup signifikan.

Lalu apa yang membedakan proses ETL dengan ELT dalam data warehouse? ETL adalah proses yang menerapkan langkah extract, transform, dan load secara berurutan. 

Sedangkan ELT punya alur yang berbeda dibandingkan ETL yaitu Extract, Load dan Transform. Adapun sasaran dari keduanya juga berbeda sahabat DQLab. ETL menyasar pada data warehouse sedangkan ELT punya tujuan akhir di data engine yaitu appliance dan hadoop. Untuk lebih jelasnya simak perbedaan antara ETL dan ELT melalui penjelasan berikut ini:

Alur Kerja

Kita mulai dari perbedaan yang cukup sederhana dulu yaitu alur kerja. ETL diawali dengan proses extract dimana data diambil dari berbagai sumber seperti SQL, XML, spreadsheet dan lain-lain. Lanjut dari data-data dengan format yang beraneka ragam akan dilakukan proses transform untuk diseragamkan. 

Pada tahap transform, data juga akan dicek kembali dan dibersihkan sehingga meminimalkan kesalahan dan memudahkan pengolahan data. Lalu diakhiri dengan tahap load dimana data yang sudah bersih dan formatnya seragam akan dikirim ke data warehouse.

Sedangkan ELT juga sama-sama memiliki tahapan awal yang sama yaitu Extract. Tapi bedanya data yang sudah terkumpul akan disalin dahulu baru bisa mengikuti tahapan-tahapan diatas.

Transformasi Data

Transformasi menjadi salah satu perbedaan antara proses ELT dengan ETL. ETL terjadi dalam area di luar gudang data. Sedangkan ELT dilakukan pada sistem data itu sendiri

Ketersediaan Data

ETL hanya bisa mengubah dan memuat data yang diperlukan ketika ingin membuat gudang data. Jadi informasi hanya tersedia dalam gudang tersebut. Sedangkan ELT dapat memuat semua data dengan cepat dan pengguna dapat menentukan data mana yang akan diubah dan dianalisis. 

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

4. Pentingnya ETL untuk Kinerja Seorang Data Scientist

Setelah menyimak penjelasan diatas tentang ETL maka tentunya proses ini sangat bermanfaat dalam menunjang kinerja data scientist. Dalam proses OLAP, ELT berperan dalam mengekstrak data agar tidak mengganggu proses operasional, mengumpulkan data secara historis di data warehouse, memperbaiki kualitas data untuk mengoptimalkan OLAP. 

ETL penting untuk mengekstrak data dan mengubahnya menjadi data yang dapat digunakan oleh Data Scientist atau Data Analyst.

Berbicara tentang pemahaman data science memang cukup luas ya, Sahabat DQLab! Termasuk tentang pembahasan kali ini, ETL & ELT. Tentunya kedua hal ini perlu dipahami buat kamu yang ingin berkarir di industri data, apalagi kamu yang ingin berprofesi sebagai data scientist apalagi sebagai data engineer. Kini, kamu tidak perlu bingung untuk memilih tempat belajar yang efektif dan fleksibel. 

Bersama DQLab, kamu bisa dapatkan kesempatan belajar data science secara efektif! Metode pembelajaran yang mengunggulkan self-paced learning  dengan bantuan fitur Live Code Editor juga akan membuat pengalaman belajarmu menjadi lebih menarik, Sahabat DQ! Yuk, saatnya mulai belajar data science bersama DQLab!

Penulis: Reyvan Maulid