Perbandingan ETL dan ELT: Sejarah Singkat, Definisi, dan Perbedaannya

ETL (Extract Transform Load) dan ELT (Extract Load Transform) adalah dua jenis metode integrasi data yang berfungsi memproses dan memindahkan raw data dari sumber ke database tujuan, misal data lake atau data warehouse.

ETL dan ELT memiliki karakteristik dan kegunaan yang berbeda, dan akan dibahas di artikel kali ini.

Apa itu ETL?

ETL (Extract Transform Load) merupakan metode integrasi data yang bekerja dengan mengekstraksi data dari sumbernya, ditransformasi dalam sebuah processing server, dan akhirnya dimasukkan ke database tujuan

Dalam proses ETL, data dipindah dari processing server hanya ketika data tersebut sudah ditransformasi dengan sukses.

Dalam proses transformasi, data diorganisir dan dibersihkan. Proses transformasi ini memastikan data yang masih mentah atau belum terstruktur (unstructured data) menjadi kompatibel dengan sistem database tujuan.

Proses implementasi ETL memakan banyak waktu, tetapi mampu menghasilkan data yang lebih bersih.

Sebagai sebuah metode integrasi data dengan proses yang berjalan secara continuous, ETL wajib memiliki workflow yang kokoh dan jelas.

Oleh karena itu, ETL membutuhkan perencanaan yang matang dan supervisi yang ketat, terutama terkait coding-nya yang menjadi tanggung jawab data engineer dan/atau software developer.

Proses kerja ETL

Berikut adalah langkah-langkah dalam proses ETL:

• Data diekstraksi dari berbagai sumber data, baik itu sumber data homogen maupun heterogen.
• Data dipindahkan ke staging area. Di sini data dibersihkan dan ditransformasi ke format yang dibutuhkan.
• Data diunggah ke data warehouse dalam format yang siap untuk dianalisis.

Apa itu ELT?

Berbeda dengan ETL, metode ELT (Extract Load Transform) tidak memerlukan adanya proses transformasi data sebelum data ditaruh di database.

Proses ELT menyimpan raw data secara langsung ke dalam data warehouse tanpa adanya staging area yang mentransformasi data.

Dengan sistem ELT, proses data cleaning dan data transformation terjadi dalam data warehouse.

Jadi, data warehouse yang didukung sistem ELT akan mampu mengimplementasikan transformation data sederhana, seperti data validation atau penghapusan duplikasi data.

Proses ELT ini terjadi secara real-time dan mampu digunakan untuk raw data dalam volume besar.

Itulah mengapa ELT cocok digunakan dengan data lake, yang mampu menampung berbagai jenis data, baik itu structured maupun unstructured.

Tapi sebagai sistem yang baru berkembang, ELT terbentuk atas dasar hadirnya cloud-based data warehouse.

Kebanyakan cloud-based data warehouse, seperti Amazon Redshift atau Microsoft Azure, memiliki infrastruktur digital yang mampu memproses dan memfasilitasi penyimpanan raw data dan transformasi dalam aplikasi.

Seiring dengan bertambah populernya layanan cloud-based infrastructure, metode ELT juga semakin banyak digunakan.

Proses kerja ELT

Berikut adalah proses kerja metode ELT:

• Pertama, sama seperti proses ETL, data diekstraksi dari berbagai sumber.
• Setelah itu, alih-alih terjadi data transformation di staging area, data justru langsung disimpan ke data warehouse.
• Di dalam data warehouse, data disimpan sekaligus ditransformasi, dibersihkan, dan diperkaya.

Sejarah singkat ETL dan ELT

Dibandingkan dengan metode ELT yang terbilang baru, ETL sudah hadir sejak lama, yakni di sekitar tahun 1970-an.

Sekitar satu dekade sebelumnya, hadirnya DBMS (Database Management System) serta berkembangnya networking technology membuat orang-orang mampu berbagi data antar komputer dan menarik data dari berbagai sumber.

Namun, hal ini juga menghadirkan tantangan baru bagi banyak perusahaan, yakni tantangan terkait integrasi data.

Di sini ETL hadir sebagai solusi yang efektif untuk mengintegrasikan data yang ditarik dari berbagai sumber, dengan sistem komputasi perusahaan. ETL berkembang menjadi pendekatan standar untuk kebutuhan integrasi data.

Peran ETL semakin signifikan dengan berkembangnya data warehouse di era 1980-an.

Sebab, data warehouse sendiri sudah mampu mengintegrasikan data dari berbagai sumber, yang artinya tiap perusahaan membutuhkan custom ETL untuk tiap sumber data dan kebutuhan bisnisnya masing-masing.

Karena kebutuhan akan ETL yang kian melonjak, di tahun 1990-an layanan ETL makin banyak muncul, dan membuat ETL semakin mudah diakses dan semakin affordable.

Memasuki tahun 2000-an, munculnya cloud data warehouse dan data lake memicu tumbuhnya metode baru, yakni ELT, yang mampu mengintegrasikan data dari sumber manapun dan dalam format apapun.

Perbandingan ETL dan ELT

Dari pemaparan di atas, sekilas dapat disimpulkan bahwa ETL dan ELT memiliki banyak perbedaan.

Perbedaan paling jelas antara ETL dan ELT terdapat pada prosesnya. ETL melaksanakan data transformation sebelum data disimpan di sistem penyimpanan. Sedangkan ELT melaksanakan data transformasi di dalam sistem penyimpanan itu sendiri.

Tujuan pengembangan kedua metode ini pun berbeda. ETL diciptakan dengan mindset kemudahan proses kerja teknisi IT. Sedangkan ELT diciptakan dengan mindset konsumen data.

Untuk lebih mudah memahami berbagai perbandingan antara ETL dan ELT, kamu bisa simak tabel di bawah ini:

Use case ETL dan ELT

Berikut adalah beberapa contoh penggunaan ETL dan ELT pada beberapa perusahaan dan organisasi global di berbagai industri.

Netflix

Popularitas Netflix sebagai platform layanan streaming berbagai macam tontonan menarik sudah tidak perlu diragukan lagi.

Jika kamu pengguna Netflix, pasti kamu menyadari fitur Discover pada platform ini yang kerap menawarkanmu berbagai tontonan baru berdasarkan film atau series yang sering kamu tonton sebelumnya.

Nah, tahukah kamu bahwa fitur ini beroperasi dengan bantuan proses ETL?

Tadinya, Netflix menggunakan sistem ETL batch processing pada data pipeline-nya. Hingga akhirnya mereka melakukan migrasi di tahun 2018 dan mengubahnya menjadi sistem ETL streaming-process.

Dengan sistem ini, Netflix mampu memberikan rekomendasi tontonan berbasis data historis pengguna secara real-time. Jadi jangan heran apabila tiap kali kamu membuka Netflix, rekomendasi tontonannya bisa berubah seketika.

TUI Group

TUI Group merupakan salah satu perusahaan turisme global terbesar di dunia. Dengan reputasi tersebut, TUI tentunya menggunakan jumlah data yang sangat banyak guna meningkatkan performa bisnis mereka.

Sebelumnya, TUI menggunakan on-premise data warehouse yang menyokong operasional salah satu brand hotel mereka. Namun sistem ini memakan waktu lama untuk menambahkan data baru dan menarik insight..

Solusinya, TUI bekerjasama dengan Matillion ETL dan mengubah data warehouse on-premise jadi cloud-based warehouse.

Dengan layanan ETL ini, kini TUI mampu mengintegrasikan data dari puluhan hotel dan resort yang berada di bawah manajemen mereka.

Sistem ini memudahkan mereka untuk menampung data dari berbagai sumber, termasuk Google Analytics, Salesforce, hingga aplikasi pihak ketiga yang mengurus informasi nilai tukar uang.

Demikian perbandingan ETL dan ELT dari segi proses kerja dan implementasinya.

Jika kamu bekerja dengan data pipeline dan arsitektur data, pemahaman akan ETL dan ELT adalah hal yang wajib. Khususnya tentang memilih metode mana yang lebih cocok untuk memenuhi kebutuhan flow data kamu.

Tertarik mempelajarinya lebih lanjut? Sekolah Engineering Pacmann menawarkan program yang mencakup pengasahan skill untuk ETL dan ELT.

Cek informasi lengkapnya di halaman Software and Data Engineering Program.

Further reading:

ELT vs. ETL: What’s the Difference?

ETL Process and Tools