Apa Perbedaan Antara ETL dan ELT?
Extract, transform, and load (ETL) dan extract, load, and transform (ELT) adalah dua pendekatan pemrosesan data untuk analitik. Organisasi besar memiliki beberapa ratus (atau bahkan ribuan) sumber data dari semua aspek operasi mereka, seperti aplikasi, sensor, infrastruktur IT, dan partner pihak ketiga. Mereka harus memfilter, mengurutkan, dan membersihkan volume data yang besar ini agar berguna untuk analitik dan kecerdasan bisnis. Pendekatan ETL menggunakan seperangkat aturan bisnis untuk memproses data dari beberapa sumber sebelum integrasi terpusat. Pendekatan ELT memuat data sebagaimana adanya dan mentransformasikan data tersebut pada tahap selanjutnya, tergantung kasus penggunaan dan persyaratan analitik. Proses ETL membutuhkan lebih banyak ketentuan di awal. Analitik perlu dilibatkan sejak awal untuk menentukan jenis data target, struktur, dan hubungan. Ilmuwan data menggunakan ETL terutama untuk memuat basis data warisan di gudang data, sementara ELT telah menjadi norma saat ini.
Apa saja persamaan antara ETL dan ELT?
Baik extract, transform, and load (ETL) maupun extract, load, and transform (ELT) adalah urutan proses yang mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Keduanya mengambil, memproses, dan memuat data untuk analisis dalam tiga langkah.
Ekstraksi
Ekstraksi adalah langkah pertama dalam ETL dan ELT. Langkah ini adalah tentang mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber. Sumber tersebut bisa dari basis data, file, aplikasi perangkat lunak sebagai layanan (SaaS), sensor Internet untuk Segala (IoT), atau peristiwa aplikasi. Pada tahap ini, Anda dapat mengumpulkan data semi-terstruktur, terstruktur, atau tidak terstruktur.
Transformasi
Transformasi adalah langkah kedua dalam proses ETL, dan merupakan langkah ketiga dalam ELT. Langkah ini berfokus pada pengubahan data mentah dari struktur aslinya ke dalam format yang memenuhi persyaratan sistem target tempat Anda berencana menyimpan data untuk analitik. Berikut adalah beberapa contoh transformasi:
- Mengubah tipe data atau format
- Menghapus data yang tidak konsisten atau tidak akurat.
- Menghapus duplikasi data.
Anda menerapkan aturan dan fungsi untuk membersihkan serta menyiapkan data untuk analisis dalam sistem target.
Pemuatan
Pada fase ini, Anda menyimpan data ke dalam basis data target. Proses ETL memuat data sebagai langkah terakhir, sehingga alat pelaporan dapat langsung menggunakannya untuk menghasilkan laporan dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Namun, di ELT, Anda masih harus mentransformasikan data yang diekstrak setelah memuatnya.
Apa perbedaan antara proses ELT dan ETL?
Selanjutnya, kami akan menguraikan proses extract, transform, and load (ETL) dan extract, load, and transform (ELT). Anda juga dapat membaca beberapa latar belakang historis.
Proses ETL
ETL memiliki tiga langkah:
- Anda mengekstrak data mentah dari berbagai sumber
- Anda menggunakan server pemrosesan sekunder untuk mentransformasikan data tersebut
- Anda memuat data tersebut ke dalam basis data target
Tahap transformasi memastikan kepatuhan dengan persyaratan struktural basis data target. Anda hanya dapat memindahkan data setelah data ditransformasikan dan siap.
Proses ELT
Berikut adalah tiga langkah ELT:
- Anda mengekstrak data mentah dari berbagai sumber
- Anda memuat data sebagaimana adanya ke gudang data atau danau data
- Anda mentransformasikan data tersebut sesuai kebutuhan saat berada di sistem target
Dengan ELT, semua pembersihan, transformasi, dan pengayaan data terjadi di dalam gudang data. Anda dapat berinteraksi dengan dan mentransformasikan data mentah sesering yang diperlukan.
Sejarah ETL dan ELT
ETL telah ada sejak tahun 1970-an, lalu menjadi sangat populer dengan munculnya gudang data. Namun, gudang data tradisional membutuhkan proses ETL khusus untuk setiap sumber data.
Evolusi teknologi cloud telah mengubah segala kemungkinan. Perusahaan kini dapat menyimpan data mentah tak terbatas dalam skala besar dan menganalisisnya nanti sesuai kebutuhan. ELT menjadi metode integrasi data modern untuk analitik yang efisien.
Perbedaan utama: ETL vs. ELT
Extract, load, and transform (ELT) lebih baik dari extract, transform, and load (ETL) dalam beberapa hal.
Lokasi transformasi dan pemuatan
Transformasi dan pemuatan terjadi di lokasi yang berbeda dan menggunakan proses yang berbeda. Proses ETL mentransformasikan data pada server pemrosesan sekunder.
Sebaliknya, proses ELT memuat data mentah langsung ke gudang data target. Setelah data sampai, Anda dapat mentransformasikan data kapan pun Anda membutuhkannya.
Kompatibilitas data
ETL paling cocok untuk data terstruktur yang dapat ditampilkan dalam tabel dengan baris dan kolom. ETL tersebut akan mentransformasikan satu set data terstruktur ke format terstruktur lain, lalu memuatnya.
Sebaliknya, ELT menangani semua jenis data, termasuk data tidak terstruktur seperti gambar atau dokumen yang tidak dapat Anda simpan dalam format tabel. Dengan ELT, proses akan memuat berbagai format data ke gudang data target. Dari sana, Anda dapat mentransformasikannya lebih lanjut ke dalam format yang Anda butuhkan.
Kecepatan
ELT lebih cepat dibandingkan ETL. ETL memiliki langkah tambahan sebelum memuat data ke target yang sulit untuk diskalakan. Hal ini akan memperlambat sistem seiring pertambahan ukuran data.
Sebaliknya, ELT dapat memuat data langsung ke sistem tujuan dan mentransformasikannya secara paralel. ELT menggunakan daya pemrosesan dan paralelisasi yang ditawarkan gudang data cloud untuk menghasilkan transformasi data waktu nyata atau mendekati waktu nyata untuk analitik.
Biaya
Proses ETL membutuhkan keterlibatan analitik sejak awal. Proses ini mengharuskan para analis untuk merencanakan laporan yang ingin dibuat serta menentukan struktur dan format data. Waktu yang diperlukan untuk penyiapan akan meningkat, yang tentunya akan menambah biaya. Infrastruktur server tambahan untuk transformasi mungkin juga lebih mahal.
ELT memiliki sistem yang lebih sedikit daripada ETL karena semua transformasi terjadi dalam gudang data target. Dengan sistem yang lebih sedikit, pemeliharaan yang diperlukan juga kebih sedikit, sehingga menghasilkan penumpukan data yang lebih sederhana dan biaya penyiapan yang lebih murah.
Keamanan
Saat bekerja dengan data pribadi, Anda harus mematuhi peraturan privasi data. Perusahaan harus melindungi informasi pengenal pribadi (PII) dari akses yang tidak sah.
Dalam ETL, developer harus membangun solusi kustom, seperti menyamarkan PII untuk memantau dan melindungi data.
Di sisi lain, solusi ELT menyediakan banyak fitur keamanan—seperti kontrol akses terperinci dan autentikasi multifaktor—langsung di dalam gudang data. Anda dapat menginvestasikan lebih banyak waktu dalam analitik dan lebih sedikit waktu dalam memenuhi persyaratan regulasi data.
Waktu penggunaan ETL vs. ELT
Extract, load, and transform (ELT) adalah pilihan standar untuk analitik modern. Namun, Anda mungkin bisa mempertimbangkan extract, transform, and load (ETL) dalam skenario berikut.
Basis data warisan
Terkadang, penggunaan ETL untuk berintegrasi dengan basis data warisan atau sumber data pihak ketiga dengan format data yang telah ditentukan akan lebih bermanfaat. Anda hanya perlu mengubah dan memuatnya sekali ke sistem Anda. Setelah diubah, Anda dapat menggunakannya dengan lebih efisien untuk semua analitik yang akan datang.
Eksperimen
Dalam organisasi yang berukuran besar, rekayasawan data melakukan eksperimen—seperti menemukan sumber data tersembunyi untuk analitik dan mencoba ide baru untuk menjawab pertanyaan bisnis. ETL berguna dalam eksperimen data untuk memahami basis data dan kegunaannya dalam skenario tertentu.
Analitik kompleks
ETL dan ELT dapat digunakan bersama untuk analitik kompleks yang menggunakan banyak format data dari berbagai sumber. Ilmuwan data dapat menyiapkan pipeline ETL dari beberapa sumber dan menggunakan ELT untuk sisanya. Hal ini akan meningkatkan efisiensi analitik dan akan meningkatkan performa aplikasi dalam beberapa kasus.
Aplikasi IoT
Aplikasi Internet untuk Segala (IoT) yang menggunakan aliran data sensor lebih sering memanfaatkan ETL dibandingkan ELT. Misalnya, berikut adalah beberapa kasus penggunaan umum untuk ETL pada edge:
- Anda ingin menerima data dari protokol yang berbeda dan mengubahnya menjadi format data standar untuk digunakan dalam beban kerja cloud
- Anda ingin memfilter data frekuensi tinggi, menjalankan fungsi perata-rata pada set data besar, lalu memuat nilai rata-rata atau nilai yang difilter pada frekuensi yang lebih rendah
- Anda ingin menghitung nilai dari sumber data yang berbeda di perangkat lokal, dan mengirimkan nilai yang difilter ke backend cloud
- Anda ingin membersihkan, menghapus duplikasi, atau mengisi elemen data deret waktu yang hilang
Ringkasan perbedaan: ETL vs. ELT
| Kategori | ETL |
ELT |
| Kepanjangan |
Extract, transform, and load |
Extract, load, and transform |
| Proses |
Mengambil data mentah, mengubahnya menjadi format yang telah ditentukan sebelumnya, kemudian memuatnya ke gudang data target. |
Mengambil data mentah, memuatnya ke gudang data target, kemudian mengubahnya tepat sebelum analitik. |
| Lokasi transformasi dan pemuatan |
Transformasi terjadi di server pemrosesan sekunder. |
Transformasi berlangsung di gudang data target. |
| Kompatibilitas data |
Terbaik dengan data terstruktur. |
Dapat menangani data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur. |
| Kecepatan |
ETL lebih lambat daripada ELT. |
ELT lebih cepat daripada ETL karena dapat menggunakan sumber daya gudang data internal. |
| Biaya |
Dapat memakan waktu dan mahal untuk disiapkan, tergantung pada alat ETL yang digunakan. |
Lebih hemat biaya, tergantung pada infrastruktur ELT yang digunakan. |
| Keamanan |
Mungkin memerlukan pembuatan aplikasi khusus untuk memenuhi persyaratan perlindungan data. |
Anda dapat menggunakan fitur bawaan dari basis data target untuk mengelola perlindungan data. |
Bagaimana AWS dapat mendukung persyaratan ETL dan ELT Anda?
Analitik di AWS menjelaskan tentang berbagai pilihan layanan analitik dari Amazon Web Services (AWS) yang sesuai dengan semua kebutuhan analitik data Anda. Dengan AWS, organisasi dari segala ukuran dan industri dapat menemukan kembali bisnis mereka dengan data.
Berikut adalah beberapa layanan AWS yang dapat Anda gunakan untuk persyaratan ETL dan ELT Anda:
- Amazon Aurora mendukung integrasi nol-ETL dengan Amazon Redshift. Integrasi ini memungkinkan analitik dan machine learning mendekati waktu nyata melalui Amazon Redshift pada data transaksional berukuran petabita (PB) dari Aurora.
- AWS Data Pipeline adalah layanan ETL terkelola yang memungkinkan Anda untuk menentukan pergerakan dan transformasi data di berbagai layanan AWS.
- AWS Glue adalah layanan integrasi data nirserver untuk tugas ETL yang digerakkan oleh peristiwa dan ETL tanpa kode.
- AWS IoT Greengrass mendukung ETL Anda pada kasus penggunaan edge dengan membawa pemrosesan dan logika cloud secara lokal ke perangkat edge.
- Amazon Redshift memungkinkan Anda menyiapkan semua alur kerja ELT dan langsung melakukan kueri set data dari sumber yang berbeda.
Mulai ELT dan ETL di AWS dengan membuat akun gratis sekarang juga.
