ETL adalah singkatan dari extract, transform, dan load. Ini adalah proses tiga tahap independen yang memindahkan data dari satu sumber ke database. Setelah tindakan ini selesai, data kemudian dapat digunakan untuk pelaporan, analisis, dan berbagai kasus lainnya.

Sepanjang posting ini, beberapa bagian penting akan dibahas, seperti manfaat dan fitur ETL Pipeline, perbedaannya dengan Data Pipeline, dan penjelasan singkat tentang bagaimana Anda dapat membangun sendiri ETL Pipeline dengan Python.

Apa Itu ETL Pipeline?

Tidak mengherankan bahwa menyiapkan, mengkonsolidasikan, mengubah, dan menyesuaikan data untuk analitik dan intelijen bisnis memberikan banyak manfaat. Keuntungan utama dan kasus penggunaan adalah:

Standarisasi dan sentralisasi data agar mudah dibaca dan tersedia bagi analis dan pembuat keputusan.
Penyederhanaan migrasi data memperlancar proses pemindahan data dari sistem lama ke gudang data.
Mengizinkan pengembang untuk fokus pada tugas lain yang tidak terkait pemeliharaan data atau pemindahan.
ETL Pipeline memungkinkan Anda untuk memperkaya sistem CRM Anda dengan data tambahan.

Mari kita menganalisis ETL Pipeline selangkah demi selangkah untuk lebih memahami dari mana manfaat yang disebutkan di atas berasal.

Daftar Isi

Ekstrak

Ekstraksi dijelaskan sebagai berikut: “Tujuan dari proses ekstraksi data adalah untuk mengumpulkan data yang berguna dari berbagai sumber data yang heterogen.” Khususnya, kompleksitas ekstraksi data sangat bergantung pada kompleksitas sumber data. Oleh karena itu, terdapat ketidakseragaman saat menangani bagian ETL Pipeline ini. Namun, ada dua metode ekstraksi standar, Ekstraksi Inkremental dan Penuh.

Ekstraksi tambahan : beban berkurang secara signifikan pada sistem karena hanya data relevan yang diekstrak. Pendekatan seperti itu menampilkan kompleksitas utama karena metrik spesifik harus diuraikan.
Ekstraksi penuh : data diekstraksi dari sumber tanpa melakukan perubahan pada logika atau kondisi di dalam sistem sumber. Manfaat dari pendekatan semacam itu terletak pada kurangnya pengetahuan kompleks yang diperlukan untuk memulai, meskipun beban sistem mungkin signifikan jika jumlah data yang diekstraksi tinggi.

Mengubah

Langkah kedua mencakup proses di mana data mentah yang diekstraksi berubah menjadi format yang mudah dibaca untuk berbagai aplikasi. Tahap transformasi juga dapat dibagi menjadi tiga bagian saat data dibersihkan, dipetakan, dan diubah, setelah itu siap untuk memenuhi kebutuhan operasional.

Bisa dibilang bagian paling penting dari ketiganya adalah pembersihan data, sebuah proses yang hanya dilalui oleh data selektif. Tahap seperti itu bisa menjadi agak menantang ketika sistem yang berbeda mulai berinteraksi karena komunikasi di antara mereka menjadi suatu keharusan. Misalnya, kumpulan karakter yang tersedia di satu sistem mungkin tidak tersedia di sistem lain.

Demikian pula, titik transformasi yang penting adalah kemampuan untuk mendiagnosis dan memperbaiki masalah data karena, setelah pindah ke langkah pemuatan proses ETL, melakukannya menjadi jauh lebih kompleks.

Memuat

Selama fase ini, data yang dikonversi dimuat ke database target atau gudang data. Perhatikan proses ini tidak seragam dan dapat sangat bervariasi tergantung pada kebutuhan perusahaan. Memang, beberapa gudang data mungkin ingin menimpa informasi mereka yang sudah ada menjadi inkremental, yaitu memperbarui informasi yang diekstraksi setiap hari, mingguan, atau bulanan. Tidak jarang melihat interval berubah menjadi lebih cepat, di mana data dapat ditambahkan setiap jam.

Manfaat ETL Pipeline

Karena tujuan ETL pipeline yang sukses adalah memberikan nilai melalui analitik, ETL Pipeline yang direkayasa dengan baik harus:

Menghasilkan kejelasan informasi . Proses transformasi ETL memungkinkan data yang relevan dibersihkan, dipindahkan, dan disimpan ke gudang data yang mudah dianalisis. Secara keseluruhan, operasi semacam itu memberikan kejelasan dari data mentah yang tidak terstruktur.
Mengandung informasi yang berkualitas . Sebelum dianalisis, data yang tidak perlu dibuang, memastikan bahwa kesimpulan hanya diambil dari sumber yang dapat dipercaya dan relevan.
Memiliki kelengkapan informasi . ETL Pipeline yang efektif mengumpulkan semua sumber bisnis yang Anda butuhkan dan relevan ke dalam satu tempat, gudang data, misalnya.
Memiliki kecepatan data yang tinggi . Dalam hal ini, kecepatan memicu ETL Pipeline setiap kali data baru tiba di sumber Anda. Fitur seperti itu memungkinkan Anda menghindari penggunaan data usang untuk menyimpulkan.

Tantangan ETL Pipeline

Manfaat yang disebutkan di atas tidak diragukan lagi menarik, namun membangun sesuatu seperti ETL Pipeline waktu nyata sama sekali tidak sederhana. Kesulitan inti termasuk kecepatan pembuatan yang lambat, banyak kerumitan kode, dan penggunaan ulang yang terbatas. Ini bisa sangat menantang jika lingkungan terus berubah, karena hal itu akan membutuhkan insinyur data untuk menemukan kembali jalur pipa secara efektif setiap saat.

Namun masalah ETL Pipeline melampaui awal yang bermasalah. Saat pipeline ini berkembang dan menjadi semakin kompleks, efisiensi dan akurasinya juga menurun, mengakibatkan data yang buruk lolos dari celah. Kumpulan data yang tidak akurat kemudian akan memberikan kesimpulan yang salah yang mengalahkan seluruh tujuan membangun pipa ETL sejak awal. Oleh karena itu, sangat penting bagi perusahaan yang berpusat pada data untuk terus memantau, memperbaiki, dan memperbarui saluran pipa mereka, bahkan jika hal itu menghasilkan manajemen operasi beban yang meningkat secara signifikan.

ETL Pipeline vs. Data Pipeline

Terkadang ETL Pipeline dan Data digunakan secara sinonim; Namun, seharusnya tidak demikian. Pada saat yang sama, keduanya berbagi beberapa kesamaan tetapi tidak sama. “Pipa data” adalah istilah payung yang lebih umum di mana pipa ETL berada. Untuk lebih teliti memeriksa perbedaan mereka, lihat fitur keduanya di bawah ini:

ETL Pipeline

Transformasi data adalah proses penting dari ETL Pipeline.
Akhir dari proses ETL selalu mentransfer data ke database atau gudang.
ETL Pipeline biasanya memindahkan data dalam batch berdasarkan jadwal.
Alat orkestrasi seperti Airflow atau Dagster adalah hal biasa karena memungkinkan untuk melacak seluruh proses ETL.

Data Pipeline

Data dapat diubah setelah langkah pemuatan atau tidak diubah sama sekali.
Di beberapa jalur Data Pipeline, langkah pemuatannya bukanlah akhir, hanya aktivasi proses lainnya.
Data Pipeline modern dapat menjalankan proses waktu nyata.
Alat orkestrasi tidak diperlukan.

Cara Membangun ETL Pipeline Dengan Python

Tiga bahasa adalah pilihan utama untuk membangun ETL Pipeline : SQL, Python, dan Spark. Posting ini akan fokus pada Python, yang memiliki banyak manfaat penting, seperti library Pandas (digunakan dalam tahap transformasi). Kombinasi Panda dan Python sangat menyederhanakan operasi ETL, terutama langkah-langkah ekstrak dan transformasi. Panduan yang lebih rinci tentang mengapa hal ini terjadi dapat ditemukan di sini .

Sekarang saatnya untuk melihat secara singkat langkah-langkah dan proses yang harus Anda ikuti untuk membangun saluran Anda dengan Python. Tiga bahasa adalah pilihan utama untuk membangun ETL Pipeline : SQL, Python, dan Spark. Posting ini akan fokus pada Python, yang memiliki banyak manfaat penting, seperti library Pandas (digunakan dalam tahap transformasi). Kombinasi Panda dan Python sangat menyederhanakan operasi ETL, terutama langkah-langkah ekstrak dan transformasi. Panduan yang lebih rinci tentang mengapa hal ini terjadi dapat ditemukan di sini .

Sekarang saatnya untuk melihat secara singkat langkah-langkah dan proses yang harus Anda ikuti untuk membangun saluran Anda dengan Python.

Membuat data referensi . Secara teknis langkah ini tidak diperlukan meskipun penerapannya adalah praktik yang positif. Data referensi memiliki semua nilai yang mungkin berdasarkan referensi statis, yang berguna dalam tahap transformasi.
Konektor dan standardisasi data . Konektor atau alat khusus sangat penting untuk ekstraksi data karena merupakan proses di mana Anda melakukan pengumpulan data. Setelah data dikumpulkan, perlu diubah menjadi format yang siap untuk diproses. Yang penting, Python memiliki beragam konektor sumber terbuka; dengan demikian, memilih bahasa menyederhanakan langkah ini.
Memvalidasi data . Pastikan data yang diekstraksi cocok dengan rentang yang Anda harapkan dan buang yang tidak.
Mengubah . Setelah validasi, data harus melalui penghapusan duplikat, pembersihan, standarisasi lebih lanjut, pemeriksaan integritas, dan penggunaan agregasi.
Tahapan . Sebelum memuat, data disimpan di lapisan ini karena langkah tahapan memungkinkan pengembalian yang mudah jika terjadi kesalahan. Selanjutnya, di sinilah laporan audit menghasilkan diagnosis dan analisis.
Memuat data ke penyimpanan . Data pementasan dipindahkan ke gudang data target; informasi yang ada dapat ditimpa.
Penjadwalan . Bisa dibilang langkah yang paling penting. Berdasarkan kebutuhan Anda, rentang preferensi harian, mingguan, bulanan, atau pribadi dapat diatur.

Kesimpulan

Seluruh proses pembangunan dan pemeliharaan ETL Pipeline dapat dipenuhi dengan kerumitan dan waktu henti pengembang yang tinggi. Namun, ETL Pipeline atau Data merupakan kebutuhan bagi banyak bisnis, yang tanpanya kesimpulan analitis tidak dapat dibuat.

Oleh karena itu, kami berharap artikel ini memberikan informasi yang berguna tentang ETL Pipeline, bagaimana berbagai masalah dan tantangan muncul, proses intinya, dan manfaat penting apa yang dapat dikumpulkannya.