Apa Itu ETL (Extract, Transform, Load) dalam Pengolahan Data

Data penjualan di ERP (Enterprise Resource Planning), rekap POS (point of sale) cabang, dan spreadsheet tim keuangan sering menunjukkan angka berbeda. Permasalahan biasanya bukan pada dashboard, melainkan pada jalur data menuju data warehouse perusahaan. ETL adalah mekanisme standar yang mengatasi perbedaan ini. Artikel ini membahas tiga tahapan ETL, perbedaannya dengan ELT (Extract, Load, Transform), serta pentingnya kualitas pipeline dalam memastikan keakuratan data manajemen.

ETL (Extract, Transform, Load) adalah proses integrasi data tiga tahap: mengambil data dari berbagai sistem sumber (extract), membersihkan dan menyeragamkan format di staging area (transform), lalu memuatnya ke tujuan seperti data warehouse (load). Proses ini menghasilkan satu sumber data konsisten yang siap dianalisis.

Bagaimana Tahapan Proses ETL Bekerja?

Tiga tahap ETL berjalan berurutan melalui staging area, yaitu area penampungan sementara antara sistem sumber dan tujuan. AWS mencatat tiga metode ekstraksi yang umum: update notification, inkremental, dan full extraction. Pipeline biasanya dijalankan secara batch, misalnya setiap malam, agar data warehouse siap digunakan saat jam kerja dimulai.

Pendekatan ini bukan barang baru. Menurut IBM, ETL diperkenalkan pada era 1970-an seiring perpindahan ke database tersentralisasi yang lebih besar, lalu berkembang menjadi metode utama pemrosesan data untuk proyek data warehousing.

Dalam praktiknya, sebagian besar waktu proyek data dihabiskan pada tahap transform, bukan extract atau load. Menyeragamkan kode produk dari beberapa sistem berbeda biasanya memerlukan lebih banyak waktu dibandingkan sekadar menyalin data.

Apa Perbedaan ETL dan ELT?

Perbedaannya ada pada urutan transformasi. ETL membersihkan dan menyeragamkan data sebelum dimuat ke sistem tujuan; ELT memuat data mentah lebih dulu, lalu mengolahnya di dalam data warehouse dengan memanfaatkan tenaga komputasi cloud. Tahapannya sama, yang berpindah adalah tempat dan waktu transformasi terjadi.

Aturan memilihnya cukup praktis. ETL cocok saat data wajib bersih dan terstandar sebelum menyentuh sistem tujuan; karena transformasi terjadi sebelum load, data sensitif seperti catatan keuangan dapat dibersihkan lebih dulu. ELT lazim pada cloud data warehouse modern yang kapasitas simpan dan komputasinya besar, terutama untuk volume data mentah beragam format.

Keduanya bukan pilihan saling meniadakan. AWS menyebut ETL dan ELT dapat dipakai bersama dalam satu arsitektur analitik kompleks yang mengolah banyak format data dari sumber beragam.

Peran ETL dalam Data Warehouse dan Business Intelligence

Rantai analitik perusahaan berjalan satu arah: sistem sumber, pipeline ETL, data warehouse, lalu dashboard Business Intelligence (BI). Kesalahan mapping atau cleansing di tahap transform tidak berhenti di pipeline, tetapi langsung muncul sebagai angka yang salah di dashboard yang dibaca manajemen. Kualitas ETL, bukan tampilan dashboard, yang menentukan laporan bisa dipercaya.

Prinsipnya dikenal sebagai garbage in, garbage out: data warehouse tidak memperbaiki data yang masuk dalam keadaan kotor, hanya menyimpannya.

Saat ini, proses ETL banyak dijalankan oleh platform data terkelola. SAP Datasphere, yang diumumkan pada 8 Maret 2023 sebagai penerus SAP Data Warehouse Cloud, menyediakan tiga jenis flow untuk pipeline data: data flow untuk ETL klasik, replication flow untuk replikasi data massal, dan transformation flow untuk transformasi berbasis SQL di dalam platform.

Terdapat dua catatan penting. Pertama, ETL bukan proyek sekali selesai; pipeline harus dipantau dan disesuaikan setiap kali sistem sumber berubah, seperti penambahan kolom atau pergantian aplikasi. Kedua, jika sumber data hanya dari satu atau dua aplikasi, koneksi langsung ke tool BI sering lebih efisien dibandingkan membangun pipeline penuh.

FAQ (Pertanyaan yang Sering Diajukan)

Apa contoh proses ETL di perusahaan?

Konsolidasi penjualan ritel merupakan contoh paling umum. Transaksi dari ratusan POS cabang dan data ERP diekstrak secara batch setiap malam, diseragamkan format dan kode produk di staging area, lalu dimuat ke data warehouse. Manajemen kemudian dapat melihat satu angka penjualan konsolidasi tanpa rekap manual per cabang.

Apakah ELT menggantikan ETL?

Tidak. ETL telah dipakai sejak era 1970-an dan tetap menjadi standar saat data wajib bersih serta terstandar sebelum masuk sistem tujuan, misalnya data keuangan. ELT tumbuh bersama cloud data warehouse untuk volume besar. AWS menyebut keduanya bahkan dapat dipakai bersamaan dalam satu arsitektur analitik.

Tools apa saja untuk proses ETL?

Terdapat tiga kategori utama: tools open source, layanan ETL dari penyedia cloud, dan platform data terintegrasi. Pada kategori terakhir, SAP Datasphere menyediakan tiga jenis flow (data flow, replication flow, transformation flow) sehingga pola ETL dan ELT dapat berjalan pada satu platform.

Kesimpulan

Tiga tahap ETL tampak sederhana secara teori, namun disiplin dalam pelaksanaannya yang membedakan laporan yang dapat dipercaya dari rekap yang sering dipertanyakan. Perusahaan yang ingin membenahi data sebaiknya memulai dari pipeline, bukan dari dashboard. Melalui layanan Data and AI Consulting, Soltius membantu perusahaan merancang dan mengimplementasikan pipeline data serta data warehouse modern seperti SAP Datasphere, agar data tersebar menjadi satu sumber angka yang dapat dipercaya.

Untuk mendiskusikan rancangan pipeline ETL dan kesiapan SAP Datasphere di perusahaan Anda, silakan kunjungi soltius.co.id.