Proses ETL (Ekstrak, Transformasi, dan Muat) dalam Gudang Data

Apa itu ETL?

ETL ETL adalah proses yang mengekstrak data dari berbagai sistem sumber, kemudian mentransformasi data (seperti menerapkan perhitungan, penggabungan, dll.), dan akhirnya memuat data ke dalam sistem gudang data. Kepanjangan dari ETL adalah Extract, Transform, and Load (Ekstrak, Transformasi, dan Muat).

Sangatlah mudah untuk berpikir bahwa membuat Data Warehouse hanya melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber dan memuatnya ke dalam basis data. Namun, pada kenyataannya, hal itu membutuhkan proses ETL yang kompleks. Proses ETL membutuhkan masukan aktif dari berbagai pemangku kepentingan, termasuk pengembang, analis, penguji, dan eksekutif puncak, dan secara teknis sangat menantang.

Agar tetap berharga sebagai alat bagi para pengambil keputusan, sistem data warehouse perlu berubah seiring dengan perubahan bisnis. ETL merupakan aktivitas berulang (harian, mingguan, atau bulanan) dari sistem data warehouse dan perlu dilakukan dengan lincah, otomatis, dan terdokumentasi dengan baik.

Mengapa Anda membutuhkan ETL?

Ada banyak alasan untuk mengadopsi ETL dalam organisasi:

• Hal ini membantu perusahaan menganalisis data bisnis mereka untuk membuat keputusan bisnis yang penting.
• Basis data transaksional tidak dapat menjawab pertanyaan bisnis kompleks yang dapat dijawab oleh contoh ETL.
• Gudang data menyediakan tempat penyimpanan data bersama.
• ETL menyediakan metode untuk memindahkan data dari berbagai sumber ke dalam gudang data.
• Saat sumber data berubah, gudang data akan diperbarui secara otomatis.
• Sistem ETL yang dirancang dan didokumentasikan dengan baik hampir merupakan hal yang penting untuk keberhasilan proyek data warehouse.
• Memungkinkan verifikasi aturan transformasi data, agregasi, dan perhitungan.
• Proses ETL memungkinkan perbandingan data sampel antara sistem sumber dan sistem target.
• Proses ETL dapat melakukan transformasi yang kompleks dan membutuhkan area tambahan untuk menyimpan data.
• ETL membantu memigrasikan data ke dalam Gudang Data, mengkonversi berbagai format dan tipe menjadi satu sistem yang konsisten.
• ETL adalah proses yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengakses dan memanipulasi data sumber ke dalam database target.
• ETL dalam gudang data menawarkan konteks historis yang mendalam bagi bisnis.
• Hal ini membantu meningkatkan produktivitas karena mengkodifikasi dan menggunakan kembali tanpa memerlukan keterampilan teknis.

Dengan pemahaman yang jelas tentang nilai ETL, mari kita telusuri proses tiga langkah yang membuat semuanya berjalan dengan baik.

Proses ETL di gudang data

ETL adalah proses 3 langkah

Langkah 1) Ekstraksi

Pada tahap arsitektur ETL ini, data diekstrak dari sistem sumber ke area staging. Transformasi, jika ada, dilakukan di area staging agar kinerja sistem sumber tidak menurun. Selain itu, jika data yang rusak disalin langsung dari sumber ke database data warehouse, rollback akan menjadi tantangan. Area staging memberikan kesempatan untuk memvalidasi data yang diekstrak sebelum dipindahkan ke data warehouse.

Gudang data perlu mengintegrasikan sistem yang memiliki DBMS, perangkat keras yang berbeda, OperaSistem, dan Protokol Komunikasi. Sumber dapat mencakup aplikasi lama seperti Mainframe, aplikasi khusus, perangkat titik kontak seperti ATM, sakelar panggilan, file teks, spreadsheet, ERP, data dari vendor, dan mitra, antara lain.

Oleh karena itu, diperlukan peta data logis sebelum data diekstrak dan dimuat secara fisik. Peta data ini menjelaskan hubungan antara data sumber dan data target.

Tiga metode Ekstraksi Data:

1. Ekstraksi Penuh
2. Ekstraksi Sebagian- tanpa pemberitahuan pembaruan.
3. Ekstraksi Parsial- dengan pemberitahuan pembaruan

Terlepas dari metode yang digunakan, ekstraksi tidak boleh memengaruhi kinerja dan waktu respons sistem sumber. Sistem sumber ini adalah basis data produksi yang sedang berjalan. Perlambatan atau penguncian apa pun dapat memengaruhi keuntungan perusahaan.

Beberapa validasi dilakukan selama Ekstraksi:

• Rekonsiliasi catatan dengan data sumber
• Pastikan tidak ada spam/data yang tidak diinginkan yang dimuat.
• Pemeriksaan tipe data
• Hapus semua jenis data duplikat/terfragmentasi
• Periksa apakah semua kunci sudah terpasang.

Langkah 2) Transformasi

Data yang diekstrak dari server sumber bersifat mentah dan tidak dapat digunakan dalam bentuk aslinya. Oleh karena itu, data tersebut perlu dibersihkan, dipetakan, dan ditransformasikan. Bahkan, ini adalah langkah kunci di mana proses ETL menambah nilai dan mengubah data sehingga laporan BI yang informatif dapat dihasilkan.

Ini adalah salah satu konsep ETL penting di mana Anda menerapkan serangkaian fungsi pada data yang diekstrak. Data yang tidak memerlukan transformasi apa pun disebut gerakan langsung or data yang dilewatkan.

Pada langkah transformasi, Anda dapat melakukan operasi yang disesuaikan pada data. Misalnya, jika pengguna menginginkan jumlah pendapatan penjualan yang tidak ada dalam basis data. Atau jika nama depan dan nama belakang dalam sebuah tabel berada di kolom yang berbeda. Dimungkinkan untuk menggabungkannya sebelum dimuat.

Berikut ini adalah Data Integrity Masalah:

1. Ejaan yang berbeda untuk orang yang sama, seperti Jon, John, dll.
2. Ada beberapa cara untuk menuliskan nama perusahaan, seperti Google, Google Inc.
3. Penggunaan nama yang berbeda seperti Cleaveland dan Cleveland.
4. Mungkin ada kasus di mana nomor rekening yang berbeda dihasilkan oleh berbagai aplikasi untuk pelanggan yang sama.
5. Dalam beberapa kasus, file data yang dibutuhkan tetap kosong.
6. Produk yang tercatat di POS tidak valid, karena entri manual dapat menyebabkan kesalahan.

Validasi dilakukan pada tahap ini

• Pemfilteran – Pilih hanya kolom tertentu untuk dimuat
• Menggunakan aturan dan tabel pencarian untuk standarisasi data
• Konversi Kumpulan Karakter dan penanganan pengkodean
• Konversi Satuan Pengukuran, seperti konversi Tanggal dan Waktu, konversi mata uang, konversi angka, dll.
• Pemeriksaan validasi ambang batas data. Misalnya, usia tidak boleh lebih dari dua digit.
• Validasi aliran data dari staging area ke tabel perantara.
• Bidang yang wajib diisi tidak boleh dikosongkan.
• Pembersihan (misalnya, memetakan NULL ke 0 atau Jenis Kelamin Pria ke "M" dan Wanita ke "F", dll.)
• Pisahkan satu kolom menjadi beberapa kolom dan gabungkan beberapa kolom menjadi satu kolom tunggal.
• Transposisi baris dan kolom,
• Gunakan pencarian untuk menggabungkan data
• Menggunakan validasi data yang kompleks (misalnya, jika dua kolom pertama dalam satu baris kosong, maka baris tersebut akan otomatis ditolak untuk diproses)

Langkah 3) Memuat

Memuat data ke dalam basis data gudang data target adalah langkah terakhir dari proses ETL. Dalam gudang data tipikal, volume data yang sangat besar perlu dimuat dalam waktu yang relatif singkat (beberapa malam). Oleh karena itu, proses pemuatan harus dioptimalkan untuk kinerja.

Jika terjadi kegagalan pemuatan, mekanisme pemulihan harus dikonfigurasi untuk memulai kembali dari titik kegagalan tanpa kehilangan integritas data. Administrator gudang data perlu memantau, melanjutkan, dan membatalkan pemuatan sesuai dengan kinerja server yang ada.

Jenis Pemuatan:

• Beban Awal — mengisi semua tabel gudang data
• Beban Tambahan — menerapkan perubahan berkelanjutan sesuai kebutuhan secara berkala.
• Penyegaran Penuh —menghapus konten satu atau lebih tabel dan memuat ulang dengan data baru.

Muat verifikasi

• Pastikan data bidang kunci tidak hilang atau nol.
• Uji tampilan pemodelan berdasarkan tabel target.
• Periksa apakah nilai gabungan dan ukuran yang dihitung sudah sesuai.
• Pemeriksaan data dilakukan pada tabel dimensi dan juga tabel riwayat.
• Periksa laporan BI pada tabel fakta dan dimensi yang dimuat.

Pipelining ETL dan Pemrosesan Paralel

Pipelining ETL memungkinkan proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan terjadi. serentak alih-alih secara berurutan. Begitu sebagian data diekstrak, data tersebut diubah dan dimuat sementara ekstraksi data baru terus berlanjut. Ini proses paralel Meningkatkan kinerja secara signifikan, mengurangi waktu henti, dan memaksimalkan pemanfaatan sumber daya sistem.

Pemrosesan paralel ini sangat penting untuk analitik waktu nyataIntegrasi data skala besar, dan sistem ETL berbasis cloud. Dengan tumpang tindih tugas, ETL pipelined memastikan pergerakan data yang lebih cepat, efisiensi yang lebih tinggi, dan pengiriman data yang lebih konsisten untuk perusahaan modern.

Bagaimana AI Meningkatkan Alur Kerja ETL Modern?

Kecerdasan Buatan (AI) merevolusi ETL dengan membuat pipeline data menjadi adaptif, cerdas, dan mengoptimalkan diri sendiri. Algoritma AI dapat secara otomatis memetakan skema, mendeteksi anomali, dan memprediksi aturan transformasi tanpa konfigurasi manual. Hal ini memungkinkan alur kerja ETL untuk menangani struktur data yang terus berkembang dengan mudah sambil mempertahankan kualitas data.

Platform ETL modern yang didukung AI memanfaatkan teknologi seperti AutoML untuk rekayasa fitur otomatis, pemetaan skema berbasis NLP yang memahami hubungan semantik antar bidang, dan algoritma deteksi anomali yang mengidentifikasi masalah kualitas data secara real-time. Kemampuan ini secara signifikan mengurangi upaya manual yang biasanya diperlukan dalam pengembangan dan pemeliharaan ETL.

Pembelajaran mesin Meningkatkan penyetelan kinerja, memastikan integrasi data yang lebih cepat dan akurat. Dengan memperkenalkan otomatisasi dan kecerdasan prediktif, ETL berbasis AI memberikan wawasan waktu nyata dan mendorong efisiensi yang lebih besar di seluruh ekosistem data cloud dan hybrid.

Untuk mengimplementasikan konsep-konsep yang dibahas di atas, organisasi bergantung pada alat ETL khusus. Berikut beberapa pilihan terkemuka yang tersedia di pasaran.

Alat ETL

Ada banyak Alat ETL tersedia di pasaran. Berikut beberapa yang paling terkenal:

1. Tanda Logika:

MarkLogic adalah solusi gudang data yang mempermudah dan mempercepat integrasi data menggunakan serangkaian fitur perusahaan. Solusi ini dapat melakukan kueri terhadap berbagai jenis data seperti dokumen, relasi, dan metadata.

https://www.marklogic.com/product/getting-started/

---

2. Oracle:

Oracle adalah basis data terkemuka di industri ini. Ia menawarkan berbagai solusi gudang data baik untuk lingkungan on-premises maupun di cloud. Basis data ini membantu mengoptimalkan pengalaman pelanggan dengan meningkatkan efisiensi operasional.

https://www.oracle.com/index.html

---

3. Amazon MerahShift:

Amazon Redshift adalah perangkat lunak gudang data. Ini adalah perangkat lunak yang sederhana dan hemat biaya untuk menganalisis semua jenis data menggunakan standar yang ada. SQL dan alat BI yang ada. Alat ini juga memungkinkan menjalankan kueri kompleks terhadap petabyte data terstruktur.

https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1

Berikut adalah daftar lengkap yang berguna Alat-alat gudang data.

Praktik terbaik untuk proses ETL

Berikut ini adalah praktik terbaik untuk langkah-langkah Proses ETL:

• Jangan pernah mencoba membersihkan semua data:
  Setiap organisasi tentu ingin semua datanya bersih, tetapi sebagian besar tidak siap membayar untuk menunggu, atau tidak mau menunggu. Membersihkan semuanya akan memakan waktu terlalu lama, jadi lebih baik tidak mencoba membersihkan semua data.
• Seimbangkan kegiatan bersih-bersih dengan prioritas bisnis:
  Meskipun Anda harus menghindari pembersihan data secara berlebihan, pastikan bidang-bidang penting dan berdampak tinggi dibersihkan untuk meningkatkan keandalan data. Fokuskan upaya pembersihan pada elemen data yang secara langsung memengaruhi keputusan bisnis dan akurasi pelaporan.
• Tentukan biaya pembersihan data:
  Sebelum membersihkan semua data kotor, penting bagi Anda untuk menentukan biaya pembersihan untuk setiap elemen data kotor.
• Untuk mempercepat pemrosesan kueri, miliki tampilan dan indeks tambahan:
  Untuk mengurangi biaya penyimpanan, simpan data yang diringkas ke dalam kaset disk. Selain itu, trade-off antara volume data yang akan disimpan dan penggunaan detailnya juga diperlukan. Trade-off pada tingkat granularitas data untuk mengurangi biaya penyimpanan.

Tanya Jawab: