PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

0 Hari 3 Jam 29 Menit 35 Detik

Perbedaan Skill ETL & ELT di Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 03-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1bb279a4d065ca71ec270084ebae0e3a_x_Thumbnail800.jpeg

Data engineer memiliki tugas yang sangat penting yaitu melakukan pengolahan dan transformasi data serta memproses data ke dalam database maupun aplikasi bisnis. Apabila kamu menekuni profesi data engineer, kerapkali tidaklah asing dengan kedua konsep yang populer yaitu ELT dan ETL. Konon, ETL dan ELT adalah dua metode penting dalam bidang data engineering. Kedua metode ini digunakan untuk memindahkan dan memproses data dalam aplikasi bisnis. 


Dengan menggunakan ETL dan ELT, perusahaan dapat mengintegrasikan data yang kompleks, menyederhanakan proses pengolahan data, meningkatkan kualitas data, dan meningkatkan efisiensi dan kinerja sistem. Secara penerapan di lapangan, baik ETL maupun ELT memiliki konsep serupa dalam alur kerjanya.


Perbedaan utama antara ETL dan ELT terletak pada urutan proses transformasi data. Dalam ETL, transformasi data dilakukan sebelum data dimuat ke dalam sistem target. Sedangkan dalam ELT, data dimuat ke dalam sistem target terlebih dahulu, kemudian diolah atau ditransformasikan setelah itu. Jadi tidak heran apabila ELT dan ETL merupakan dua metode yang digunakan untuk memindahkan data dari sumber ke tujuan dan mengubahnya menjadi format yang dapat diolah oleh software maupun bantuan tools data engineer lainnya.


Nah, ada baiknya sebelum kamu menguasai ETL maupun ELT ini, penting untuk diketahui kira-kira apa perbedaan antara ETL dan ELT. Kedua hal ini setidaknya harus kamu pelajari jika kamu ingin menjadi seorang data engineer. Itung-itung sih menambah skill yang bisa diaplikasikan dalam kehidupan kerja nantinya. 


Yuk simak penjelasan selengkapnya lewat artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!


1. Mengenal Konsep ETL

ETL adalah proses memindahkan data dari sumber ke tujuan dengan melakukan tiga tahap utama, yaitu Extract, Transform, dan Load. Tahap extract melibatkan ekstraksi data dari sumber, tahap transform melibatkan perubahan data menjadi format yang dapat diolah oleh aplikasi bisnis, dan tahap load melibatkan memuat data ke dalam sistem target.

Data Engineer

Dalam ETL, transformasi data dilakukan sebelum data dimuat ke dalam sistem target. Transformasi ini melibatkan penggunaan algoritma pemrosesan data seperti cleansing data, penggabungan data, atau perubahan format data. Proses ini memungkinkan data yang diambil dari berbagai sumber dapat diolah secara bersamaan dan terintegrasi di dalam sistem target.


Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya


2. Mengenal Konsep ELT

ELT adalah proses memindahkan data dari sumber ke tujuan dengan melakukan tiga tahap utama, yaitu Extract, Load, dan Transform. Tahap extract melibatkan ekstraksi data dari sumber, tahap load melibatkan memuat data ke dalam sistem target, dan tahap transform melibatkan pengolahan data setelah dimuat ke dalam sistem target.

Data Engineer

Dalam ELT, transformasi data dilakukan setelah data dimuat ke dalam sistem target. Data dimuat ke dalam sistem target dalam bentuk mentah, kemudian dilakukan proses transformasi data menggunakan alat pemrosesan data seperti Spark, Hadoop, atau Hive. Proses ini memungkinkan pengolahan data yang lebih cepat dan skalabilitas yang lebih tinggi karena proses transformasi dilakukan pada sistem target.


3. Alasan Penggunaan Konsep ETL dan ELT

Salah satu alasan utama untuk menggunakan ETL dan ELT adalah untuk memungkinkan integrasi data yang kompleks. Data yang berasal dari berbagai sumber seringkali memiliki format yang berbeda-beda dan sulit untuk digabungkan. Dalam ETL dan ELT, data dari berbagai sumber dapat diolah dan diubah menjadi format yang dapat diintegrasikan ke dalam sistem target. Proses ini memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan menggunakannya untuk memperoleh wawasan yang lebih baik dalam bisnis.

Data Engineer

ETL dan ELT juga memungkinkan perusahaan untuk menyederhanakan proses pengolahan data. Proses ini memungkinkan perusahaan untuk melakukan proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data secara otomatis. Dalam ETL, proses transformasi dilakukan sebelum data dimuat ke dalam sistem target. Sedangkan dalam ELT, transformasi dilakukan setelah data dimuat ke dalam sistem target. Kedua metode ini memungkinkan perusahaan untuk memproses data dengan lebih cepat dan efisien.


Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist


4. Plus Minus Konsep ETL dan ELT

ETL memiliki keuntungan dalam memproses data dalam jumlah besar dan dapat mengambil data dari berbagai sumber. Namun, kelemahan dari ETL adalah membutuhkan sistem penyimpanan sementara untuk memproses data yang membuatnya lebih rumit dan memakan waktu.

Data Engineer

ELT memiliki keuntungan dalam memproses data dalam skala besar tanpa membutuhkan sistem penyimpanan sementara. Hal ini memungkinkan ELT memproses data dengan lebih cepat dan efisien. Namun, kelemahan dari ELT adalah membutuhkan lebih banyak ruang penyimpanan karena data tidak dihapus setelah dimuat ke sistem penyimpanan permanen.


Jadi gimana, sampai sini kalian sudah paham ya apa perbedaan antara konsep ETL dan konsep ELT yang diaplikasikan dalam data engineer. Salah satu kunci sukses menjadi seorang data engineer adalah kemampuan analisis data untuk menerapkan konsep ETL dan ELT. Dibutuhkan ketekunan dan ketelitian dalam melakukan setiap tahapannya. Agar skill analisis data kamu semakin terasah, tidak salah lagi jika kamu bisa upgrade skillmu bersama DQLab! Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. 


Kebetulan DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti Python dan SQL, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT & mengutamakan pembelajaran praktik langsung yang dapat diterapkan di dunia nyata. 


Kapan lagi kan belajar data science sambil chat bareng layaknya platform ChatGPT? Yuk, signup di DQLab!


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login