ELT vs ETL: Apa Perbedaannya?

Dengan ELT, data tidak terstruktur diekstraksi dari sistem sumber dan dimuat ke sistem target untuk diubah nanti, sesuai kebutuhan. Data yang tidak terstruktur dan diekstraksi ini tersedia untuk sistem intelijen bisnis, dan tidak perlu pementasan data. ELT memanfaatkan data warehousing untuk melakukan transformasi data dasar, seperti validasi data atau penghapusan data duplikat. Proses ini diperbarui secara real-time dan digunakan untuk sejumlah besar data mentah. ELT adalah proses yang lebih baru yang belum mencapai potensi penuhnya dibandingkan dengan kakak perempuannya, ETL. Proses ELT awalnya didasarkan pada skrip SQL hard-code. Skrip SQL tersebut lebih cenderung memiliki kesalahan pengodean potensial daripada metode yang lebih canggih yang digunakan dalam ETL.

Dengan ETL, data tidak terstruktur diekstraksi dari sistem sumber dan titik data spesifik dan “kunci” potensial diidentifikasi sebelum memuat data ke sistem target. Dalam skenario ETL tradisional, data sumber diekstraksi ke area pementasan dan dipindah ke sistem target. Di area pementasan, data mengalami proses transformasi yang mengatur dan membersihkan semua tipe data. Proses transformasi ini memungkinkan data yang sekarang terstruktur menjadi kompatibel dengan sistem penyimpanan data target. ETL pada awalnya dirancang untuk bekerja dengan basis data relasional, yang secara historis mendominasi pasar. Insinyur data telah bekerja pada proses ETL sejak tahun 1970-an, memberi mereka waktu untuk menyempurnakan proses ETL ilmu data secara signifikan.

Dalam video berikut, Jamil Spanyol memberikan pembahasan lebih dalam ke ETL: 

el

Pendekatan ELT memungkinkan implementasi yang lebih cepat daripada proses ETL, meskipun data menjadi berantakan setelah pindah. Transformasi terjadi setelah fungsi beban, mencegah perlambatan migrasi yang dapat terjadi selama proses ini. ELT memisahkan tahap Transformasi dan beban, memastikan bahwa kesalahan pengodean (atau kesalahan lain dalam tahap Transformasi) tidak menghentikan upaya migrasi. Selain itu, ELT menghindari masalah penskalaan server dengan menggunakan kekuatan pemrosesan dan ukuran gudang data untuk memungkinkan Transformasi (atau komputasi dapat diskalakan) dalam skala besar. ELT juga bekerja dengan solusi gudang data cloud untuk mendukung tipe data terstruktur, tidak terstruktur, semi-terstruktur, dan data mentah.

etl

ETL membutuhkan waktu lebih lama untuk diimplementasikan namun menghasilkan data yang lebih bersih . Proses ini sangat cocok untuk repositori data target yang lebih kecil yang memerlukan pembaruan lebih jarang. ETL juga bekerja dengan gudang data cloud dengan menggunakan platform SaaS berbasis cloud dan gudang data di tempat.

Terdapat juga banyak alat ETL sumber terbuka dan komersial dengan kemampuan dan manfaat yang meliputi:

• Otomatisasi yang komprehensif dan fungsi yang mudah digunakan yang dapat mengotomatiskan seluruh aliran data dan membuat rekomendasi aturan untuk proses ekstrak, transformasi, dan pemuatan.
• Antarmuka visual seret dan lepas yang digunakan untuk menentukan aturan dan aliran data.
• Dukungan untuk manajemen data yang kompleks untuk membantu penghitungan yang rumit, integrasi data, dan manipulasi string.
• Keamanan dan kepatuhan yang mengenkripsi data sensitif — baik dalam gerakan maupun saat diam — dan disertifikasi sesuai dengan peraturan industri atau pemerintah seperti HIPAA dan GDPR. Ini memberikan cara yang lebih aman untuk mengenkripsi, menghapus, atau menutupi bidang data tertentu untuk melindungi privasi klien.

el

Proses ELT paling baik digunakan dalam kumpulan data volume tinggi atau lingkungan penggunaan data real-time.

Contoh-contoh spesifiknya adalah sebagai berikut:

• Organisasi dengan volume data yang besar: Sistem meteorologi seperti layanan cuaca mengumpulkan, menyusun, dan menggunakan data dalam jumlah besar secara teratur. Bisnis dengan volume transaksi besar juga termasuk dalam kategori ini. Proses ekstrak, muat, dan transformasi memungkinkan transfer data sumber yang lebih cepat.
• Organisasi yang membutuhkan akses instan: Bursa saham menghasilkan dan menggunakan data dalam jumlah besar secara real-time, di mana penundaan bisa berbahaya. Selain itu, distributor material dan komponen skala besar membutuhkan akses real-time ke data terkini untuk intelijen bisnis.

etl

ETL paling baik digunakan untuk menyinkronkan beberapa lingkungan penggunaan data dan migrasi data dari sistem lama.
Berikut ini adalah beberapa contoh spesifiknya:

• Organisasi yang perlu menyinkronkan data dari beberapa sumber: Perusahaan yang menggabungkan usaha mereka mungkin memiliki beberapa konsumen, pasokan, dan mitra yang sama. Data ini dapat disimpan dalam repositori data terpisah dan diformat secara berbeda. ETL bekerja untuk mengubah data dalam format terpadu sebelum memuatnya ke lokasi data target.
• Organisasi yang perlu memigrasi dan memperbarui data mereka dari sistem lama: Sistem lama memerlukan proses ETL untuk mengubah data ke dalam format yang kompatibel dengan struktur baru basis data target.

Perbedaan utama antara ELT dan ETL adalah urutan operasi antara dua proses yang membuatnya cocok secara unik untuk situasi yang berbeda. Perbedaan lainnya adalah dalam ukuran data dan tipe data yang dapat ditangani oleh setiap proses. Meskipun ELT dan ETL terdengar mirip, aplikasinya berbeda.

el

Dengan ELT, prosesnya disederhanakan karena tidak memerlukan “kunci” atau pengidentifikasi lain untuk data yang akan ditransfer dan digunakan. Proses ELT telah disempurnakan dan ada banyak alat ELT yang dikembangkan yang digunakan untuk membantu migrasi data. Waktu muat lebih pendek karena prosesnya tidak memiliki banyak langkah untuk dilalui. Solusi ELT untuk sistem intelijen bisnis berasal dari kebutuhan untuk dapat memuat data tidak terstruktur dengan cepat. Solusi ELT otomatis berbasis cloud juga dapat memerlukan pemeliharaan yang relatif rendah untuk didukung.

etl

Data ETL memberikan lebih banyak definisi dari awal, yang biasanya membutuhkan lebih banyak waktu untuk mentransfer data secara akurat. Proses ini hanya memerlukan pembaruan informasi secara berkala, bukan pembaruan real-time. Waktu muat ETL lebih lama dari ELT karena banyak langkah dalam tahap transformasi yang harus terjadi sebelum memuat data.

IBM® menawarkan beberapa layanan dan solusi integrasi data yang dirancang untuk mendukung pipeline data siap bisnis dan memberi perusahaan Anda alat yang dibutuhkan untuk menskalakan secara efisien.

IBM, pemimpin dalam integrasi data lokal dan berbasis cloud, memberi perusahaan kepercayaan yang mereka butuhkan saat mengelola proyek big data, aplikasi, dan teknologi machine learning. Dengan platform terdepan di industri seperti IBM Cloud Pak® for Data, organisasi dapat memodernisasi proses DataOps mereka sambil dapat menggunakan alat virtualisasi terbaik di kelasnya untuk mencapai kecepatan dan skalabilitas yang dibutuhkan bisnis mereka sekarang dan di masa depan.

Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana perusahaan Anda dapat membangun dan menjalankan strategi integrasi data yang efektif, jelajahi rangkaian penawaran integrasi data IBM®.

Daftar untuk mendapatkan IBMid dan buat akun IBM® Cloud Anda.