Cara kerja ETL pada data analyst, ETL adalah singkatan dari Extract, Transform, Load. Dalam dunia data, ETL menjadi bagian penting dalam proses analisis karena membantu kita “mengangkut” data dari berbagai sumber, mengubahnya agar lebih terstruktur, lalu menyimpannya ke sistem tujuan seperti database atau data warehouse.
Nah, buat kamu yang sedang belajar menjadi data analyst, memahami cara kerja ETL adalah salah satu skill utama yang perlu dikuasai.
Simak Juga : Sertifikasi Data Analyst
Kenapa Data Analyst Butuh ETL?
Tanpa ETL, data dari berbagai sumber bisa sangat berantakan. Coba bayangkan datamu berasal dari file Excel, API, dan database yang formatnya berbeda-beda.
Proses ETL membantu menstandardisasi semuanya agar bisa dianalisis dengan mudah. Dengan kata lain, ETL memudahkan data analyst untuk mengubah data mentah jadi informasi yang bisa ditindaklanjuti.
Tahap Pertama:Extract (Mengambil Data)
Sebelum kita bisa menganalisis data, tentu kita harus punya datanya dulu, kan? Di tahap Extract ini, data analyst akan mengambil data dari berbagai sumber seperti file CSV, database, API, atau log server.
1. Sumber Data dan Teknik Ekstraksi
Beberapa sumber data yang umum dipakai adalah database relasional seperti MySQL atau PostgreSQL, data warehouse seperti Snowflake, atau file statis seperti Excel dan JSON. Teknik ekstraksinya bisa berbeda-beda tergantung jenis datanya, misalnya full extraction untuk mengambil semua data, atau incremental extraction jika hanya ingin mengambil data terbaru.
Tahap Kedua: Transform (Mengolah Data)
Nah, setelah datanya terkumpul, biasanya datanya belum bisa langsung digunakan. Bisa saja ada format yang beda, data yang kosong, atau nilai-nilai yang tidak sesuai. Di sinilah proses transformasi bekerja.
1. Membersihkan dan Menyelaraskan Data
Pada proses ini, kita akan menghapus duplikasi, memperbaiki format tanggal, mengisi data yang kosong, atau menyamakan penamaan kolom. Tujuannya tentu agar datanya lebih mudah diproses dan akurat.
2. Menambahkan Nilai Tambahan ke Data
Kadang, data yang kita punya belum cukup lengkap. Misalnya, kita punya data transaksi, tapi tidak ada informasi lokasi pembelian. Di tahap ini, kita bisa menambahkan data tambahan seperti nama kota berdasarkan kode pos. Proses ini disebut enrichment.
Tahap Ketiga: Load (Menyimpan Data ke Sistem Tujuan)
Setelah data rapi dan siap pakai, langkah selanjutnya adalah menyimpannya ke tempat yang bisa diakses oleh tim lain atau digunakan dalam visualisasi. Di sinilah tahap Load berperan.
1. Memilih Sistem Penyimpanan
Sistem tujuan bisa berupa data warehouse seperti BigQuery atau Redshift, atau ke dashboard seperti Tableau dan Power BI. Proses pemuatan ini harus dilakukan hati-hati agar data tidak duplikat dan sesuai format.
2. Tool Populer untuk Proses ETL
Proses ETL nggak harus selalu manual, kok. Sekarang banyak tool yang bisa bantu proses ini jadi otomatis dan lebih efisien. Beberapa yang sering digunakan data analyst adalah Apache Airflow, Talend, Fivetran, dan Stitch.
3. Memilih Tool yang Sesuai
Kalau kamu suka ngoding dan butuh kontrol penuh, Airflow bisa jadi pilihan. Tapi kalau kamu ingin solusi yang lebih cepat dan praktis, Fivetran atau Talend bisa kamu coba. Intinya, sesuaikan dengan kebutuhan dan kemampuan tim.
Praktik Terbaik dalam Proses ETL
Agar proses ETL berjalan lancar, ada beberapa hal penting yang bisa kamu perhatikan. Misalnya, membuat dokumentasi pipeline yang jelas, memantau kesalahan saat proses berjalan, dan melakukan validasi data secara rutin.cara kerja ETL pada data analyst
Dokumentasi membantu tim lain memahami alur kerja ETL yang sudah dibangun. Sedangkan monitoring penting untuk mendeteksi jika ada error atau keterlambatan dalam pemrosesan data. Dua hal ini membuat proses ETL lebih andal dan bisa di-scale.
Kesimpulan
Jadi, memahami cara kerja ETL pada data analyst itu sangat penting. Dengan proses ETL yang baik, data yang semula tersebar dan tidak rapi bisa diolah jadi informasi yang bermanfaat.
Mulai dari proses Extract untuk mengambil data, Transform untuk mengolah dan membersihkan, hingga Load untuk menyimpannya ke sistem yang bisa digunakan untuk analisis lebih lanjut. Kalau kamu ingin jadi data analyst yang handal, kuasai proses ETL dari sekarang, ya!
Leave a Reply