Penjelasan ELT: Integrasi Data untuk Era Cloud

Lanskap arsitektur data terus berkembang, didorong oleh meningkatnya penggunaan teknologi cloud dan adopsi modern data stack. Akibatnya, proses ELT semakin banyak digunakan. Namun, apa saja yang sebenarnya terlibat dalam proses ini?

Dalam artikel ini, kita akan membahas ELT dan perannya dalam arsitektur data tingkat lanjut.

Apa Itu ELT?

ELT adalah singkatan dari Extract, Load, Transform. Ini adalah proses integrasi data yang melibatkan pengambilan data dari berbagai sumber, memuatnya ke dalam sistem penyimpanan data, dan mentransformasikannya ke format yang mudah dianalisis.

Proses ELT banyak digunakan dalam arsitektur modern data stack, di mana data disimpan, ditransformasikan, dan dianalisis di data lake atau gudang data.

Bagaimana ELT Bekerja?

Sesuai namanya, ELT melibatkan tiga langkah utama: Extract, Load, dan Transform. Mari kita bahas masing-masing langkah secara lebih rinci.

1. Extract

Langkah pertama dalam proses ELT adalah mengekstrak data dari berbagai sumber seperti basis data, file, API, atau layanan web. Ini dapat dilakukan menggunakan alat seperti perangkat lunak ELT atau skrip kustom yang ditulis oleh pengembang.

Beberapa contoh platform ekstraksi data termasuk Airbyte dan Fivetran. Untuk menulis skrip kustom, Apache Spark dan Python banyak digunakan. 

Data yang diekstraksi bisa terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur dan dapat berasal dari berbagai jenis sistem, seperti basis data relasional, basis data NoSQL, atau penyimpanan cloud.

2. Load

Setelah data diekstraksi, data dimuat ke sistem penyimpanan data terpusat seperti data lake atau gudang data. Langkah ini melibatkan pengorganisasian dan penyimpanan data yang diekstraksi dalam format mentah tanpa transformasi apa pun.

Data engineer biasanya terlibat dalam langkah ini, di mana mereka memuat data ke platform seperti:

• AWS S3
• Google BigQuery
• Snowflake
• Amazon Redshift

Platform data ini memungkinkan pemuatan cepat dalam jumlah data yang besar dan menyediakan single source of truth untuk semua jenis data yang dikumpulkan dari berbagai sumber.

3. Transform

Langkah terakhir dalam proses ELT adalah mentransformasikan data mentah menjadi format yang dioptimalkan untuk analisis dan pelaporan. Ini mencakup pembersihan, penyaringan, pengagregasian, dan penataan data dengan cara yang sesuai untuk alat business intelligence dan analitik.

Data engineer atau data scientist biasanya bertanggung jawab atas langkah ini, dan mereka dapat menggunakan alat seperti:

• Kueri SQL
• Apache Spark
• Pustaka Python seperti Pandas atau NumPy

Pipa data ELT: Tahap ekstraksi dan pemuatan terjadi sebelum transformasi apa pun diterapkan pada data. Langkah transformasi dilakukan di dalam platform data.

Transformasi data dilakukan di dalam gudang data atau data lake, yang memungkinkan penanganan volume data besar dengan lebih mudah. Dengan teknologi cloud modern, proses ini dapat dilakukan hampir secara real-time, sehingga organisasi mendapatkan akses ke data yang segar dan akurat untuk dianalisis.

Ingin mempelajari lebih lanjut tentang penggunaan Python untuk ELT? Kursus ETL and ELT in Python mungkin tepat untuk Anda.

Keunggulan ELT

ELT memiliki banyak manfaat, berikut beberapa yang menonjol:

• Skalabilitas: ELT memungkinkan ekstraksi, pemuatan, dan transformasi data dalam jumlah besar lebih cepat dibandingkan proses ETL tradisional, berkat kekuatan komputasi cloud.
• Fleksibilitas: ELT memungkinkan integrasi data dari berbagai sumber, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
• Kecepatan wawasan real-time: Data mentah yang disimpan di data lake atau gudang data dapat ditransformasikan sesuai permintaan dengan cepat, memberikan wawasan real-time untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat.

ELT vs ETL

Sekarang mari bandingkan perbedaan antara ELT dan ETL.

Seperti disebutkan sebelumnya, ELT adalah pendekatan pemrosesan data yang lebih baru di mana data terlebih dahulu dimuat ke repositori pusat, memungkinkan transformasi dilakukan setelah pemuatan.

Sebaliknya, ETL (Extract, Transform, Load) adalah metodologi tradisional di mana data ditransformasikan sebelum dimuat ke sistem tujuan. Perbedaan mendasar ini memengaruhi tidak hanya prosesnya, tetapi juga kecepatan, biaya, dan keamanan.

Pipa ETL: Langkah transformasi terjadi sebelum memuat data ke platform tujuan. Biasanya, transformasi terjadi pada server terpisah, bukan di platform data itu sendiri.

Proses

ELT mengikuti pendekatan 'muat terlebih dahulu, transformasi kemudian' di mana data dimuat ke sistem penyimpanan dalam bentuk mentah lalu ditransformasikan untuk analisis. 

Di sisi lain, ETL mengikuti pendekatan 'ekstrak-transformasi-muat' di mana data diekstraksi dari berbagai sumber, kemudian ditransformasikan, dan akhirnya dimuat ke gudang data.

Kecepatan

Pendekatan ELT dikenal memiliki kecepatan pemrosesan data yang lebih tinggi karena menghilangkan kebutuhan akan area staging perantara. Ini memungkinkan analisis data secara real-time atau hampir real-time. 

Sebaliknya, ETL sering kali memerlukan waktu lebih lama karena banyaknya langkah yang terlibat dalam transformasi dan pemuatan data.

Biaya

Selain itu, ELT menghilangkan kebutuhan akan perangkat lunak ETL yang mahal, karena transformasi dapat dilakukan menggunakan kueri SQL atau alat open-source lainnya.

Sebaliknya, proses ETL tradisional cenderung lebih cocok untuk infrastruktur on-premises, di mana sumber data terbatas, dan sumber daya perangkat keras kurang skalabel dibandingkan lingkungan berbasis cloud. Infrastruktur on-premises sering kali memiliki biaya lebih tinggi daripada infrastruktur cloud.

Keamanan

Terakhir, ELT memungkinkan enkripsi data dan masking data untuk informasi yang dapat diidentifikasi secara pribadi (PII) selama proses pemuatan karena dilakukan di repositori pusat yang aman. 

Proses ETL harus memastikan keamanan data sepanjang proses ekstraksi dan transformasi. Namun, itu menjadi sulit mengingat data harus dipindahkan ke penyimpanan staging tambahan dan sering diproses di server terpisah.

Use Case ELT

Dengan kecepatan pemrosesan data yang lebih tinggi dan analitik komputasi cloud, proses ELT memiliki beberapa use case di mana ia unggul dibandingkan ETL.

Berikut beberapa penggunaan umum proses ELT:

• Pelaporan aplikasi real-time: ELT memungkinkan bisnis mendapatkan wawasan real-time tentang perilaku pengguna aplikasi.
• Data warehousing: Banyak organisasi menggunakan ELT untuk memuat dan mentransformasikan data ke gudang data terpusat untuk tujuan pelaporan dan analitik.
• Integrasi data berbasis cloud: Seiring berkembangnya teknologi cloud, ELT menjadi pilihan populer untuk mengintegrasikan sumber data dari berbagai aplikasi on-premises dan cloud.

Alat dan Teknologi ELT

Ada berbagai alat dan teknologi yang tersedia bagi organisasi untuk menerapkan proses ELT. Ini termasuk:

Gudang data dan data lake

Dalam langkah pemuatan proses ELT, data lake dan gudang data penting untuk menyediakan ruang penyimpanan data terpusat di dalam perusahaan.

Berikut platform data cloud yang paling populer:

• Amazon Redshift: Layanan gudang data cloud yang dapat menangani data dalam jumlah sangat besar dengan cepat dan efisien.
• Google BigQuery: Gudang data cloud tanpa server yang skalabel dan memungkinkan kueri cepat pada dataset besar.
• Snowflake: Gudang data berbasis cloud yang mendukung proses ELT serta menyediakan keamanan dan kinerja tingkat lanjut.
• Amazon S3: Layanan penyimpanan cloud yang dapat digunakan sebagai data lake untuk menyimpan data mentah, yang kemudian dapat ditransformasikan menggunakan kueri SQL atau alat lainnya.

Alat ELT open-source

Banyak organisasi juga memanfaatkan alat open-source untuk proses ELT karena efektivitas biayanya.

Alat-alat ini dapat membantu pada berbagai tahap proses ELT:

• Apache Airflow: Digunakan untuk otomatisasi alur kerja dan penjadwalan proses ETL/ELT.
• dbt: Perangkat lunak open-source untuk mentransformasikan data di gudang data menggunakan SQL.
• Airbyte: Platform integrasi data open-source yang mendukung proses ELT dan ETL.
• Singer: Alat open-source yang digunakan dalam proses ELT dan ETL melalui pendekatan modular.
• Apache NiFi: Alat integrasi data open-source yang mendukung perutean data, transformasi, dan logika mediasi sistem.

Alat open-source sangat cocok untuk proses ELT karena memberikan fleksibilitas, dukungan pengembang, dan banyak opsi integrasi.

Skrip yang dibangun khusus

Pengembang juga dapat memilih menggunakan skrip yang dibuat dengan bahasa pemrograman untuk menambah kemampuan kustomisasi. Ini biasanya melibatkan penggunaan paket dan pustaka untuk memproses dan mentransformasikan data.

Beberapa bahasa pemrograman umum yang digunakan untuk skrip ini meliputi:

• Python: Menggunakan pustaka seperti Pandas, NumPy, dan SQLAlchemy dapat membantu ekstraksi, pemuatan, dan transformasi data.
• Apache Spark: Digunakan untuk pemrosesan dan analitik big data, sering memanfaatkan bahasa seperti Python (PySpark), Java, dan Scala.
• R: Kerangka tidyverse, bersama pustaka R lainnya seperti dplyr dan data.table, dapat digunakan untuk ekstraksi dan transformasi data.
• SQL: Kueri SQL dapat digunakan untuk tugas transformasi, dan SQL Server Integration Services (SSIS) adalah alat ETL populer yang juga mendukung proses ELT.
• Scala: Sering digunakan dengan Apache Spark untuk pemrosesan big data dan tugas ELT.
• Java: Umumnya digunakan dengan kerangka kerja big data seperti Apache Hadoop dan Apache Spark untuk proses ELT.

Penutup

Kesimpulannya, ELT adalah tren baru dan berkembang dalam pemrosesan data yang menawarkan banyak keunggulan dibandingkan metode ETL tradisional. ELT memungkinkan transformasi data yang lebih cepat dan efisien serta memberikan fleksibilitas dan skalabilitas yang lebih besar. 

Jika Anda berpikir untuk mempelajari lebih lanjut tentang ELT atau konsep rekayasa data lainnya, Anda mungkin tertarik dengan Sertifikasi Data Engineer kami atau Data Engineer in Python Career Track kami.