Extract, Transform, Load (ETL) adalah proses mendasar dalam konteks basis data, terutama digunakan selama upaya integrasi dan migrasi data. Ini melibatkan ekstraksi data dari berbagai sumber, transformasinya untuk memenuhi skema atau format yang diperlukan, dan memuat data yang diubah ke dalam sistem target, yang biasanya berupa database. ETL sangat penting untuk mentransfer data antara sistem heterogen, mengkonsolidasikan gudang data, dan menyinkronkan penyimpanan data operasional. Karena ETL menyederhanakan tugas analitik data, ETL telah menjadi komponen landasan dalam inisiatif Business Intelligence (BI) dan sistem gudang data.
Langkah pertama dari proses ETL, ekstraksi, melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber seperti database relasional, database NoSQL, flat file, sistem ERP, sistem CRM, atau bahkan API eksternal dan layanan web. Data dapat berupa homogen atau heterogen, dan mungkin memiliki ketidakkonsistenan, atribut yang hilang, atau bahkan entri yang rusak. Selama fase ekstraksi, data dibaca dan diekstraksi dari sumber-sumber ini tanpa membuat perubahan atau transformasi apa pun, memastikan bahwa data mentah tetap utuh.
Transform, langkah kedua, berfokus pada mengubah data mentah yang diekstrak menjadi format yang konsisten. Langkah ini mungkin melibatkan beberapa sub-proses, seperti pembersihan data, pembuatan profil data, standarisasi format, deduplikasi, pengayaan, dan lainnya. Karena data dapat berasal dari berbagai sumber dan format, penting untuk membakukan dan menyelaraskan format data, memastikan bahwa format data tersebut sesuai dengan skema data sistem target dan aturan bisnis. Transformasi data terkadang rumit, melibatkan manipulasi data tingkat lanjut seperti memutar, menggabungkan, atau memfilter data. Langkah ini bertujuan untuk memastikan kualitas dan kegunaan data secara keseluruhan dalam sistem target, yang pada akhirnya memenuhi persyaratan untuk pelaporan, analisis, dan proses bisnis lainnya.
Langkah terakhir, memuat, melibatkan memasukkan data yang diubah ke dalam sistem target. Ini bisa berupa gudang data, danau data, atau jenis sistem manajemen basis data (DBMS) lainnya. Proses pemuatan dapat memakan banyak sumber daya dan mungkin perlu dilakukan dalam batch yang lebih kecil untuk mengoptimalkan kinerja dan mengurangi risiko waktu henti sistem. Selama langkah ini, proses ETL juga melakukan tugas yang diperlukan seperti validasi data, penegakan integritas referensial, dan pengindeksan, memastikan bahwa data disimpan secara akurat dan efektif di sistem target.
ETL memainkan peran penting dalam platform tanpa kode AppMaster, yang menyediakan cara efisien untuk membuat aplikasi backend, web, dan seluler. Menerapkan proses ETL, AppMaster secara signifikan meningkatkan dan menyederhanakan pengintegrasian data dari berbagai sumber ke dalam aplikasinya. Selain itu, keandalan dan skalabilitas proses ETL membuatnya cocok untuk menangani sejumlah besar data yang terlibat dalam kasus penggunaan beban tinggi dan perusahaan.
Gartner memperkirakan bahwa proses ETL menghabiskan lebih dari 70% tenaga dan tenaga dalam proyek gudang data. Terlepas dari tantangan yang terkait dengan ETL, bisnis dan organisasi dari semua ukuran perlu mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk melakukan tugas penting seperti pelaporan, pengambilan keputusan, dan peramalan. Akibatnya, banyak alat dan teknologi telah dikembangkan untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan proses ETL, menawarkan antarmuka drag-and-drop, konektor siap pakai, dan diagram alur visual.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), dan Google Cloud Data Fusion adalah alat ETL populer yang menawarkan rangkaian fitur lengkap untuk memfasilitasi proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data. Alat-alat ini memberikan fleksibilitas dan kemampuan penyesuaian kepada pengguna, memungkinkan mereka merancang dan mengelola alur kerja ETL yang rumit dan memantau kinerja proses integrasi data mereka.
Dengan meningkatnya popularitas solusi berbasis cloud, proses ETL juga telah berevolusi untuk mengakomodasi arsitektur cloud-native, mendukung beban kerja ETL tanpa server dan dapat diskalakan. Platform Big Data, seperti Apache Hadoop dan Apache Spark, juga menawarkan kemampuan ETL yang kuat, memungkinkan organisasi memproses data dalam jumlah besar secara efisien dan hemat biaya.
Proses Extract, Transform, Load (ETL) adalah komponen penting dari upaya integrasi dan migrasi data, memastikan aliran data yang lancar di antara sistem yang heterogen. Saat organisasi terus menghasilkan dan menggunakan data dalam jumlah besar, proses ETL menjadi semakin penting untuk operasi bisnis dan pengambilan keputusan. Platform no-code AppMaster memanfaatkan proses ETL untuk mempercepat dan menyederhanakan pengembangan aplikasi, memungkinkan bisnis membuat aplikasi yang sangat skalabel dan kuat dengan utang teknis minimal.
