Pendekatan Berbeda dalam Transformasi Data \u2013 ETL / ELT

Saat membangun atau memelihara gudang data, Anda akan menggunakan apa yang dikenal sebagai ETL untuk mengintegrasikan data Anda. Singkatan ETL sendiri terdiri dari huruf awal dari tiga kata – ekstraksi, transformasi, dan pemuatan. ETL (ekstrak, ubah, muat) telah ada selama beberapa dekade. Ini adalah pendekatan untuk mengumpulkan dan menyusun data. Layanan solusi pipa data dan ETL modern diperlukan karena munculnya gudang data cloud, ELT (ekstrak, muat, transformasi) muncul sebagai pendekatan yang lebih baru untuk transformasi dan fusi data.

Sangat penting untuk dicatat bahwa baik ETL dan ELT memiliki alasan yang sama, tetapi implementasinya berbeda.

Apa itu ETL dan ELT?

ETL dan ELT adalah dua model berbeda untuk memproses dan memuat data ke gudang data.

Dalam ETL, data pertama kali diekstraksi dari sumber data, yang biasanya berupa basis data. Itu kemudian disimpan dalam database pementasan sementara. Dalam staging database, operasi transformasi data dilakukan. Pada tahap ini, data dibersihkan, diproses, dan disusun menjadi bentuk akhir untuk sistem gudang data target. Tidak ada pengaturan database. Informasi diubah di dalam kerangka gudang informasi untuk analisis selanjutnya.

Menggunakan ELT, data dimuat ke gudang data segera setelah ekstraksi dari sumber data. Tidak ada pementasan basis data. Data diubah di dalam sistem gudang data untuk analisis selanjutnya.

Keuntungan ETL dari tim Visual Flow

Ketersediaan data yang diproses – Dengan ETL, kami menyiapkan gudang data untuk analisis data cepat karena transformasi terjadi sebelum data dimuat ke dalam gudang data. ETL paling cocok untuk bekerja dengan kumpulan data yang memerlukan transformasi kompleks.

1. Standar seperti GDPR dan HIPPA lebih mudah diterapkan dengan ETL karena detektif data dapat menghilangkan data sensitif apa pun sebelum memuatnya ke gudang data target.
2. Manajemen penyimpanan gudang data – Jika gudang data Anda adalah sistem yang padat biaya, Anda dapat menekan biaya dengan ETL. Alat ETL mengubah dan memfilter untuk menyimpan hanya data yang Anda butuhkan. Dengan cara ini, biaya gudang data dapat dikurangi secara dramatis.
3. ETL telah berada di industri ini selama beberapa dekade dan alat serta proses yang dikembangkan dengan baik tersedia.
4. Fleksibel – karena perubahan tidak harus ditandai di awal, Anda dapat dengan mudah mengoordinasikan sumber data unik dan tidak terpakai ke dalam proses ELT.
5. Aksesibilitas data mentah – Dengan ELT, siap menumpuk semua informasi secara instan dan klien dapat memutuskan informasi mana yang akan dikonversi dan dianalisis nanti.
6. Biaya terus terang yang rendah – Instrumen ELT dapat secara efektif memekanisasi pegangan konsolidasi informasi. Karena Anda tidak harus menandai perubahan, pengantar yang diambil lebih rendah dari ETL.
7. Kecepatan – Tidak perlu menunggu dalam proses ELT. Alat ELT terbaik segera memuat data ke gudang data Anda, di mana ia siap untuk transformasi.

kasus penggunaan ETL

Proses ETL sangat penting bagi banyak industri karena kemampuannya untuk mengumpulkan data dengan cepat dan andal di danau data untuk analogi dan analisis sekaligus membuat model berkualitas tinggi. Solusi ETL juga dapat memuat dan mengubah data transaksional secara massal untuk memberikan tampilan terorganisir dari volume data yang besar. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memvisualisasikan dan meramalkan tren industri. Banyak industri mengandalkan proses ETL untuk wawasan yang dapat ditindaklanjuti, pengambilan keputusan yang cepat, dan peningkatan efisiensi.

Layanan keuangan

Lembaga jasa keuangan mengumpulkan volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur untuk mendapatkan wawasan lengkap tentang perilaku konsumen melaluinya. Informasi yang diperoleh dapat digunakan untuk menganalisis risiko, mengoptimalkan layanan keuangan bank, meningkatkan platform online, bahkan mengirimkan uang tunai ke ATM.

Industri minyak dan gas

Industri minyak dan gas menggunakan solusi ETL untuk menghasilkan prediksi tentang penggunaan, penyimpanan, dan tren di wilayah geografis tertentu. ETL mengumpulkan informasi sebanyak mungkin dari semua sensor di lokasi produksi dan memprosesnya agar lebih mudah dibaca.

Industri otomotif

Solusi ETL memungkinkan dealer dan produsen untuk memahami pola penjualan, mengkalibrasi kampanye pemasaran, mengisi kembali inventaris, dan melayani pelanggan potensial lebih lanjut.

Telekomunikasi

Karena volume dan keragaman data yang diproduksi saat ini belum pernah terjadi sebelumnya, penyedia layanan telekomunikasi menggunakan solusi ETL untuk lebih memahami dan mengelolanya. Setelah data ini diproses dan dianalisis, perusahaan dapat menggunakannya untuk meningkatkan periklanan, media sosial, SEO, kepuasan pelanggan, profitabilitas, dll.

Kesehatan

Dengan kebutuhan untuk mengurangi biaya sekaligus meningkatkan perawatan, industri perawatan kesehatan menggunakan solusi ETL. Mereka dapat mengelola data pasien, mengumpulkan informasi asuransi, dan memenuhi persyaratan peraturan yang berubah.

Ilmu kehidupan

Laboratorium klinis menggunakan solusi ETL dan kecerdasan buatan (AI) untuk memproses berbagai jenis data. Terutama, data dari lembaga penelitian. Misalnya, kolaborasi dalam pengembangan vaksin membutuhkan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data dalam jumlah besar.

Sektor publik

Dengan fitur Internet of Things (IoT) yang berkembang pesat, kota pintar menggunakan ETL dan kekuatan kecerdasan buatan untuk mengoptimalkan lalu lintas, memantau kualitas air, meningkatkan parkir, dll.

Kapan sebaiknya Anda menggunakan ELT atau ETL?

Sekarang setelah Anda mengetahui perbedaan antara ETL dan ELT, Anda mungkin bertanya-tanya opsi mana yang terbaik untuk Anda.

Berikut adalah beberapa kasus penggunaan praktis di mana menggunakan ETL akan memberi Anda hasil yang lebih baik

• Pembersihan data. Ini menghapus informasi pribadi atau data sensitif lainnya sebelum disimpan dan dapat diakses oleh semua orang.
• Volume informasi yang sangat luas. Dalam hal ini, kami mungkin tidak perlu menyimpan informasi paralel dari gambar atau zat buatan pengguna secara khusus di toko kami. Terutama karena mungkin mahal atau lambat.
• Mengalir. Sebagian besar pusat distribusi informasi tidak mendukung perubahan arus. Ini dapat mengurangi latensi dan biaya, terutama dengan volume data yang besar.

Kesimpulan

Keuntungan terbesar dari pendekatan ELT adalah Anda dapat memindahkan semua informasi mentah dari berbagai sumber ke dalam satu repositori yang terikat bersama. Dengan demikian, memiliki akses tak terbatas ke semua informasi setiap saat. Anda akan dapat lebih mudah beradaptasi, dan lebih mudah menyimpan informasi baru yang tidak terstruktur. Analis informasi memiliki waktu luang saat bekerja dengan data modern karena mereka sekarang tidak perlu membuat formulir ETL yang rumit. Dengan demikian, menghemat waktu menumpuk informasi ke dalam toko.