iPaaS vs. ETL

iPaaS adalah solusi integrasi berbasis cloud yang dihosting vendor yang menghubungkan layanan, sistem, dan sumber data yang berbeda, merampingkan otomatisasi dan alur kerja di seluruh perusahaan. Sementara itu, alat ETL dioptimalkan untuk memproses data dengan volume besar untuk analisis atau penyimpanan.

Sementara iPaaS dan ETL membantu merampingkan integrasi data, platform iPaaS sering kali lebih cocok untuk aliran dan otomatisasi data berbasis peristiwa dan real-time. Misalnya, perusahaan mungkin menggunakan solusi iPaaS untuk secara otomatis memperbarui sistem inventaris dan manajemen hubungan pelanggan (CRM) setiap kali pelanggan melakukan pemesanan—atau untuk mengotomatiskan alur kerja orientasi karyawan.

Sementara itu, sistem ETL umumnya digunakan untuk pemrosesan batch skala besar, di mana data mentah disalurkan dari berbagai sumber, diubah menjadi format standar, dan dimuat ke repositori pusat (seperti data lake atau data warehouse). Organisasi kemudian dapat memasukkan data ini ke dalam platform analitik dan kecerdasan bisnis untuk membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Secara tradisional, transfer data berlangsung pada interval yang telah ditentukan, bukan secara real time, memprioritaskan akurasi dan stabilitas daripada kecepatan, meskipun banyak arsitektur ETL modern sekarang mendukung komunikasi berbasis peristiwa juga.

Perusahaan tidak perlu memilih antara iPaaS dan ETL—keduanya dapat dianggap sebagai solusi pelengkap yang masing-masing memenuhi kebutuhan bisnis yang berbeda.

iPaaS sangat cocok untuk perusahaan yang membutuhkan solusi integrasi yang komprehensif dan terpadu. Rangkaian alatnya memungkinkan organisasi untuk merancang dan memantau otomatisasi khusus atau yang telah dikonfigurasi sebelumnya, mengelola siklus hidup API dan mengoptimalkan saluran data, merampingkan proses bisnis di lingkungan on premises, hybrid, dan cloud.

Sementara itu, platform ETL mungkin ideal untuk organisasi yang perlu memproses, mengatur, dan memahami sejumlah besar data tidak terstruktur dari sumber yang berbeda.

Ketika perusahaan modern makin banyak mengadopsi sistem berbasis cloud dan layanan mikro yang dapat diskalakan, perbedaan antara iPaaS dan ETL mulai kabur: banyak solusi iPaaS sekarang memiliki kemampuan pemrosesan dan penyimpanan data seperti ETL di samping fitur integrasi tradisional. Pada gilirannya, platform ETL mengambil isyarat dari iPaaS dengan dukungan untuk alur kerja, pengoptimalan data yang didukung AI, dan pemantauan lanjutan.

Mari kita lihat lebih dekat kedua iPaaS dan ETL untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang perbedaan mereka.

iPaaS adalah rangkaian perangkat lunak tingkat tinggi yang dapat memfasilitasi berbagai kemampuan Integrasi, termasuk transformasi data dan sinkronisasi data, orkestrasi pipeline data, pemantauan terpusat, dan manajemen API. iPaaS memungkinkan sistem yang berbeda—termasuk aplikasi SaaS, layanan mikro, sistem lama, dan komponen TI lainnya—untuk bertukar data lintas protokol, arsitektur, dan format data.

Secara tradisional, organisasi menggunakan sistem integrasi aplikasi perusahaan (EAI) atau solusi berbasis middleware khusus untuk mengintegrasikan aplikasi dan sistem. iPaaS menyediakan pembaruan modern, dengan platform yang dirancang untuk mengintegrasikan aplikasi dan sumber data di seluruh lingkungan lokal, hybrid, dan multi-cloud. Platform semacam itu sering ideal untuk alur kerja yang mengutamakan API.

Tidak seperti platform EAI, yang biasanya dikelola secara internal, iPaaS mengikuti model software-as-a-service, di mana organisasi berlangganan untuk akses ke seperangkat alat integrasi yang dihosting oleh vendor pihak ketiga. Vendor menyediakan infrastruktur integrasi yang mendasarinya sambil memungkinkan klien untuk membangun dan menyesuaikan otomatisasi dengan alat low-code, konektor yang dibangun sebelumnya, dan templat seret dan lepas.

Pendekatan ini dapat meningkatkan kelincahan tim dan mempercepat penerapan: alih-alih membangun setiap integrasi dari awal, tim TI dapat menggunakan platform iPaaS untuk menstandarkan dan merampingkan proses pemeliharaan dan pengodean yang memerlukan banyak sumber daya.

Alat iPaaS juga dilengkapi panel kontrol terpusat, di mana tim TI dapat memantau pergerakan data, mengidentifikasi ketidakselarasan dan kesalahan, serta menegakkan kebijakan tata kelola dan kepatuhan. Dasbor memberikan visibilitas integrasi menyeluruh, membantu tim mengoptimalkan pemetaan data, mengurangi hambatan kinerja, dan menemukan kerentanan keamanan.

Solusi iPaaS awal terutama dirancang untuk memfasilitasi transaksi tanpa status berumur pendek di mana server penerima tidak menyimpan data antar-sesi, menekankan skalabilitas, konektivitas, dan kecepatan. Pendekatan arsitektur ini bekerja dengan baik untuk contoh penggunaan real-time tetapi kesulitan untuk mengakomodasi orkestrasi yang kompleks dan stateful yang membutuhkan konteks persisten di seluruh langkah.

Namun saat ini, keterbatasan ini kurang menjadi perhatian, karena platform iPaaS terkemuka sekarang mendukung penerapan stateless dan stateful, membantu memfasilitasi alur kerja multi-langkah yang kompleks dan pemrosesan batch tanpa mengorbankan kinerja. Demikian pula, banyak solusi iPaaS modern sekarang memungkinkan organisasi menjalankan beberapa waktu proses integrasi secara paralel—dengan beberapa alur kerja yang dirancang untuk komunikasi real-time, sinkron (permintaan-respons), dan lainnya untuk otomatisasi yang tidak sensitif terhadap waktu dan asinkron (berbasis peristiwa). Kemampuan ini bervariasi menurut platform dan penyedia.

Terlepas dari inovasi modern ini, tim dengan kebutuhan integrasi yang tidak konvensional atau edge mungkin menganggap iPaaS terlalu membatasi, dan lebih memilih

Platform ETL membantu organisasi mengonsolidasikan, memproses, dan mengatur informasi dari berbagai sumber data untuk digunakan dalam analitik, audit, pelatihan model AI, dan aplikasi lainnya.

Prosesnya dimulai dengan ekstraksi, di mana data dikumpulkan dari berbagai sumber (seperti database relasional, aplikasi SaaS, API, dokumen teks, dan file log) dan dibawa ke area penyiapan pusat. Data kemudian dikondisikan dan diubah (melalui pengayaan, decoupling, denormalisasi, dan proses lainnya) sebelum akhirnya tiba di sistem target, seperti data lake, data warehouse, atau server cloud.

Karena alat ETL mengonsolidasikan, membersihkan, dan menyempurnakan data di berbagai sumber yang berbeda, alat ini dapat meningkatkan pengambilan keputusan perusahaan, memberikan konteks yang lebih dalam tentang bagaimana berbagai aplikasi dan komponen TI berinteraksi satu sama lain. Proses ETL juga membantu memastikan bahwa organisasi melihat informasi yang sama tentang perilaku dan kinerja sistem.

Organisasi biasanya mengotomatiskan pipeline ETL, baik melalui sistem yang dikelola secara internal atau dengan solusi ETL pihak ketiga, sehingga mengurangi entri data manual dan meningkatkan akurasi. Proses terkait yang disebut reverse ETL mengumpulkan data yang disimpan di data warehouse dan mengirimkannya ke sistem operasional, aplikasi SaaS, atau konsumen hilir lainnya.

Proses ETL secara historis berlangsung on premises, tetapi alat ETL yang lebih baru dapat bekerja di lingkungan lokal, cloud, dan hybrid. Demikian pula, meskipun solusi ETL tradisional dioptimalkan untuk pemrosesan batch (di mana transfer data dilakukan pada waktu yang dijadwalkan dan telah ditentukan sebelumnya), banyak kerangka kerja ETL modern sekarang mendukung komunikasi real-time yang digerakkan oleh peristiwa. Arsitektur ETL berkemampuan streaming dapat menangkap dan mengatur data dalam hitungan detik atau menit, memungkinkan alur kerja orkestrasi data internet of things (IoT), pipeline deteksi penipuan, analitik real-time, dan contoh penggunaan yang bergantung pada waktu lainnya.

Ketika diterapkan dengan benar, platform ETL dapat secara akurat dan andal mengelola data dalam skala besar dan dapat membantu meningkatkan auditabilitas alur kerja. Kemampuan ini sangat berguna dalam industri yang diatur ketat seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan energi. Platform tersebut juga cocok untuk organisasi yang bekerja dengan data sensitif (seperti catatan medis atau keuangan) karena enkripsi, penyamaran, dan langkah-langkah keamanan lainnya terjadi di tengah alur proses (selama transformasi), sehingga membantu memastikan bahwa data memenuhi protokol keamanan pada saat mencapai tujuannya.

Alur kerja ETL sering kali cocok untuk proses penyempurnaan data skala besar yang berulang, terutama yang membutuhkan daya pemrosesan yang lebih intensif dan manajemen data dan data warehouse tingkat lanjut—dan di mana kepercayaan dan akurasi lebih penting daripada fleksibilitas dan kelincahan.

Jadi, ketika kemampuan ETL dan iPaaS bertemu, dikotominya bukan lagi berdasarkan bagaimana data bergerak melalui sistem dan lebih berdasarkan apakah perusahaan memprioritaskan kedalaman skema (ETL) atau aksesibilitas dan konektivitas (iPaaS).

Perusahaan sering menyukai alat ETL karena konsistensi, kontrol mendetail, dan efisiensi dalam skala besar. Sementara itu, iPaaS sering memberikan fleksibilitas dan kemudahan penggunaan yang lebih besar, memungkinkan integrasi SaaS yang lebih cepat, terutama untuk tim non-teknis. Namun, ada pengecualian, dengan solusi hybrid yang menyeimbangkan throughput tinggi dan stabilitas ETL dengan kelincahan iPaaS. Kemampuan, kekuatan, dan keterbatasan akan bervariasi menurut vendor dan platform.

Extract, load, transform (ELT) adalah varian ETL tradisional modern berbasis cloud. Setelah mengekstraksi data, ELT melewatkan tahap transformasi dan mengirimkan data mentah langsung ke data lake atau sistem target lainnya. Sistem target (juga disebut sumber daya tujuan) dapat menggunakan kemampuan komputasinya sendiri untuk memetakan, mengonversi, dan mengubah data sesuai kebutuhan nanti.

Data lake adalah pilihan penyimpanan populer dalam kerangka kerja ELT karena dapat membantu organisasi menyimpan sejumlah besar data terstruktur, semistruktur, dan tidak terstruktur dengan biaya yang relatif rendah. Data lake, yang menggabungkan fleksibilitas data lake dengan penegakan skema gudang data, adalah opsi penyimpanan lainnya.

Kedua pendekatan ini memungkinkan organisasi untuk memproses dan memperbaiki data di lokasi data berada, daripada menyalinnya ke dalam sistem silo terpisah untuk transformasi. (Biasanya, data lake tidak menyertakan kemampuan transformasi. Transformasi ditangani oleh mesin komputasi eksternal, di lapisan atas. Lakehouse dan platform penyimpanan modern serupa sering kali memiliki mesin transformasi terintegrasi).

Karena ELT melewatkan langkah transformasi data awal (transformasi malah terjadi di hilir), ELT menghindari perlambatan migrasi dan hambatan yang dapat memengaruhi pipeline ETL tradisional. Namun tanpa tata kelola yang tepat, platform ELT dapat menjadi sulit digunakan; organisasi mungkin kesulitan untuk memahami data mentah yang tidak terstruktur karena secara bertahap terakumulasi dalam penyimpanan.

Dalam beberapa tahun terakhir, ELT telah muncul sebagai pola yang disukai untuk perusahaan modern karena beberapa alasan, termasuk:

• data warehouse cloud sekarang memiliki komputasi bawaan yang besar dan dapat diskalakan, sehingga memuat data mentah terlebih dahulu dan mengubahnya di dalam gudang sering kali menjadi lebih murah
  
  
• ELT memuat data dalam bentuk aslinya, yang memungkinkan para insinyur untuk mengubah ulang data jika diperlukan tanpa menyerap ulang dari sumbernya
  
  
• Memindahkan data ke data warehouse dengan cepat dan mengubahnya nanti dapat memungkinkan kerja analitik berulang yang lebih cepat dan meningkatkan pencapaian nilai

Namun, ETL masih umum di industri yang diatur ketat di mana data sensitif mentah tidak dapat disimpan tanpa penyamaran atau pemfilteran sebelumnya, dalam skenario dengan persyaratan minimalisasi data yang ketat, dan di lingkungan perusahaan lama yang bergantung pada infrastruktur on-prem (bukan cloud warehousing).

Singkatnya, ELT telah menjadi standar dalam lapisan data cloud-native modern, tetapi ETL tetap populer dalam skenario di mana kepatuhan, keamanan, atau kendala infrastruktur memerlukan transformasi sebelum dimuat. ELT kuat untuk data semi-terstruktur bervolume tinggi, sementara ETL tetap disukai untuk data yang membutuhkan transformasi berat dan kompleks atau validasi ketat sebelum data diterima. Tidak jarang perusahaan menjalankan kedua pola tergantung pada sumber data atau contoh penggunaan.

Alat ETL membantu perusahaan dengan aman dan efisien mengumpulkan, mengubah, dan menyimpan data dari sumber yang berbeda, termasuk perangkat IoT, database relasional, dan aplikasi SaaS. Dengan menstandardisasi dan menyempurnakan data yang sebelumnya berantakan atau tidak dapat dibaca, alat ETL memungkinkan sistem hilir untuk menghasilkan insight bisnis yang akurat dan konsisten.

Contoh penggunaannya meliputi:

Sementara iPaaS dan ETL secara historis telah menangani kebutuhan integrasi data yang berbeda, pendekatannya secara bertahap menjadi serupa. Salah satu alasannya adalah bahwa organisasi tidak perlu lagi memutuskan antara kecepatan dan skalabilitas alur kerja yang mengutamakan API serta akurasi dan stabilitas pemrosesan data berorientasi batch.

Sebaliknya, pendekatan cloud-native yang terdistribusi memungkinkan vendor integrasi untuk mendukung pertukaran data real-time yang ringan dan proses integrasi berbasis interval yang kompleks dalam kerangka kerja yang sama. Misalnya, beberapa solusi ETL modern menggabungkan manajemen alur proses (pipeline) low-code dan no-code, orkestrasi data berbasis AI, dan kemampuan nirserver, yang mencerminkan fitur khas iPaaS.

Sementara itu, untuk menyediakan solusi integrasi menyeluruh untuk klien, beberapa vendor iPaaS sekarang menggabungkan fitur seperti ETL, seperti pemrosesan batch dan pemetaan aliran data lanjutan di samping kemampuan integrasi aplikasi-ke-aplikasi yang biasa terdapat dalam solusi tersebut.

Perusahaan kini memiliki fleksibilitas yang lebih besar dari sebelumnya dalam mengelola integrasi di seluruh perusahaan. Mereka mungkin memilih untuk menangani pemrosesan batch secara internal sambil menyerahkan tanggung jawab sinkronisasi data real-time ke penyedia iPaaS pihak ketiga. Atau mereka mungkin berlangganan solusi integrasi tunggal yang menyediakan kemampuan pemrosesan data real-time dan batch.

Ketika organisasi makin banyak menerapkan inisiatif transformasi digital, yang bertujuan untuk menanamkan teknologi modern (seperti IoT, machine learning, dan otomatisasi) ke dalam setiap fungsi bisnis, perbedaan antara iPaaS dan ETL modern kemungkinan akan terus menipis.

Karena platform iPaaS dan ETL umumnya menargetkan tugas integrasi yang berbeda, organisasi dapat mempertimbangkan solusi mana yang paling hemat biaya untuk contoh penggunaan khusus mereka. Satu tempat untuk memulai: Apakah Anda terutama berurusan dengan sejumlah besar data, atau berbagai layanan? Solusi ETL selaras dengan contoh penggunaan sebelumnya, sementara iPaaS sering kali lebih cocok untuk yang terakhir.

Dua pendorong biaya utama untuk alur kerja ETL adalah penyimpanan dan komputasi. Solusi ETL sering memproses volume data yang besar, yang dapat intensif secara komputasi. Organisasi juga dapat mengeluarkan biaya penyimpanan yang tinggi karena data terakumulasi di data lake dan repositori lainnya.

Namun, organisasi dapat mengurangi beberapa pengeluaran ini dengan melakukan audit secara teratur dan menghilangkan data duplikat atau ketinggalan zaman. Tim juga dapat menjadwalkan transformasi data di luar jam sibuk, ketika lalu lintas jaringan terbatas dan ketersediaan bandwidth yang lebih tinggi berkontribusi pada biaya keseluruhan yang lebih rendah.

Mengubah data terlalu sering (atau selama waktu permintaan tinggi) dapat menyebabkan inefisiensi karena ETL paling cocok untuk pemrosesan batch yang terbatas dan dapat diulang, daripada pertukaran data langsung sesuai permintaan.

Karena iPaaS terutama dirancang untuk pertukaran dan sinkronisasi data real-time, pendekatannya yang ringan dan berpusat pada API cenderung menghasilkan harga di awal yang lebih rendah, dengan biaya yang berangsur-angsur bertambah berdasarkan penggunaan. Penyedia iPaaS biasanya mengenakan biaya berdasarkan jumlah konektor atau titik akhir yang digunakan klien atau seberapa sering mereka melakukan panggilan API.

Tetapi ketika volume data tumbuh melewati ambang batas tertentu, iPaaS dapat menyebabkan inefisiensi biaya. Konektor yang berlebihan—misalnya, ketika beberapa tim secara tidak sengaja membuat konektor duplikat atau memelihara konektor yang tidak lagi digunakan—juga dapat mengakibatkan biaya yang besar.

Dalam implementasi iPaaS dan ETL, tim mulai dengan menganalisis kebutuhan penyimpanan data mereka dan membandingkan layanan. Setelah memilih satu atau beberapa solusi integrasi (atau memilih untuk membangun dan mengelola integrasi secara internal), organisasi merancang pipeline data yang menentukan bagaimana informasi diubah, disimpan, dan didistribusikan ke seluruh sistem. Tim juga dapat membangun atau menyesuaikan otomatisasi, mengurangi ketergantungan mereka pada proses manajemen data manual.

Selanjutnya, organisasi menyiapkan kerangka kerja tata kelola dan keamanan, termasuk prosedur audit, pemantauan, dan pemecahan masalah yang terdefinisi dengan baik. Dalam ETL, pengamatan sebagian besar berkisar pada aliran data, dependensi pipeline, kesehatan layanan dan penyimpanan, sementara iPaaS memiliki cakupan yang lebih luas, dengan mempertimbangkan siklus hidup API, interaksi antar-layanan, dan komponen integrasi lainnya di samping manajemen data tradisional.

Organisasi sering menilai kembali rangkaian infrastruktur integrasi mereka dalam menanggapi perubahan kondisi pasar, permintaan pelanggan, peluncuran produk, dan faktor lainnya. Misalnya, perusahaan mungkin membutuhkan lebih banyak kapasitas penyimpanan atau serangkaian konektor yang lebih lengkap saat memperluas operasi dan menambah pelanggan baru. Dalam hal ini, organisasi dapat beralih ke tingkat langganan yang berbeda atau beralih ke platform otomatisasi yang baru. Atau, organisasi mungkin secara teratur menghilangkan layanan yang tidak diperlukan untuk mengurangi dependensi orkestrasi dan merampingkan operasi. Namun, ini sering kali kurang umum, dan lebih kompleks secara operasional, daripada peningkatan skala.