ETL vs ELT Kenali Pentingnya Hingga Perbedaannya

Dalam sebuah proses pengolahan data, Extraction, Transformation, & Loading (ETL) menjadi salah satu tahapan penting nih, Sahabat DQ! ETL merupakan sejumlah rangkaian proses integrasi data dengan langkah-langkah tersebut, extract, transform, & load. Ketiganya mempunyai perannya masing-masing yang berpengaruh terhadap olahan data.

Kali ini, DQLab akan membahas mengapa ETL dianggap penting, dan apa ya perbedaannya dengan ELT?

1. Kenapa ETL Penting?

ETL memiliki peran penting yang berkaitan dengan penerapan data science dalam praktik bisnis. Jika kita tarik ke belakang, big data menjadi salah unsur penting dalam kemajuan bisnis perusahaan. Namun, data menjadi kurang optimal ketika disuguhkan dalam keadaan mentah. 

Oleh karena itu ETL dianggap penting, karena dengan ETL segala informasi dari data tersebut dapat diambil dan dimanfaatkan. Tidak hanya itu, ETL juga memungkinkan perusahaan melakukan pengolahan data pemerintah yang membuat segala informasi terkumpul menjadi satu. Sehingga, keputusan bisnis yang diambil pun menjadi terukur dan data tersimpan dengan rapi.

Baca juga : Business Intelligence : Mengenal Proses Pengolahan Data Oleh Business Intelligence

2. Pengertian Extraction, Transformation, & Load (ETL)

Pada tahap extract, data diambil dari berbagai sumber seperti server SQL, XML, spreadsheet, aplikasi ERP, dan lain sebagainya,  sebelum akhirnya disimpan dalam data warehouse. Mengapa? Sebab, data-data tersebut memiliki format yang berbeda, sehingga perlu diperhatikan. Dalam tahapan ini juga data yang corrupt akan dihapus, tentu untuk menghindari kesalahan atau kendala pada saat mengolah data. Kemudian dalam transform, di sinilah kamu mengolah data-data tersebut sehingga menjadi satu format yang sama. Terakhir, data yang sudah diproses kemudian dikirim ke data warehouse. 

3. Pengertian Extraction, Load, & Transformation (ELT)

Sama halnya dengan ETL, ELT juga merupakan proses memindahkan data dari berbagai sumber ke target (data warehouse), hanya saja ada sedikit perbedaan. Pada ELT, data disalin terlebih dahulu ke target kemudian ditransformasikan. Perbedaannya adalah jika ELT merupakan proses tradisional dalam pemindahan data ke target, beda halnya dengan ELT yang data-data di dalamnya berukuran lebih besar dibanding dengan data pada ETL. Selain itu, target ELT juga berbeda dengan ETL, jika target ETL adalah data warehouse, maka target ELT merupakan data engine seperti data appliance dan hadoop. Dalam prosesnya juga ELT lebih cepat dibanding dengan proses ETL.

Baca juga : Kantongi 3 Skill Untuk Menjadi Data Engineer Idaman

4. Mau Belajar Tentang ETL & ELT? Yuk, Mulai Bersama DQLab!

Bagaimana, sekarang sudah tahu kan perbedaan dari ETL & ELT?

Sederhananya perbedaan kedua proses ini terdapat pada Transformation & Loadnya. Agar lebih jelas simak Visualisasi dibawah ini ya Sahabat DQ. 

Berbicara tentang pemahaman data science memang cukup luas ya, Sahabat DQ! 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 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 : Sandi Sabar Rahman

Editor : Annissa Widya Davita