Perbedaan yang menonjol antara ETL dan Data Warehouse adalah ETL adalah proses mengekstraksi, mengubah, dan memuat data untuk disimpan di gudang data, sedangkan gudang data adalah lokasi pusat yang digunakan untuk menyimpan data konsolidasi dari berbagai sumber data.
Gudang data adalah sistem yang membantu menganalisis data, melaporkan, dan memvisualisasikannya untuk membuat keputusan bisnis. Berorientasi subjek, terintegrasi, varian waktu dan nonvolatile. Namun, ada beberapa langkah yang harus diikuti sebelum menyimpan data ke dalam data warehouse. Proses ini disebut ETL. Ini melibatkan Ekstraksi data, Transformasi, dan akhirnya, Memuatnya ke gudang data. Maka dari itu, perbedaan antara ETL dan Data Warehouse berasal dari konsep dasar ini.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu ETL – Definisi, Fungsi 2. Apa itu Data Warehouse – Definisi, Fungsi 3. Apa Perbedaan Antara ETL dan Data Warehouse – Perbandingan Perbedaan Kunci
Istilah Utama
Gudang Data, ETL
Yang perlu anda ketahui tentang ETL
ETL adalah singkatan dari Extract, Transform and Load . Dalam proses ini, pertama, data diekstraksi dari beberapa sumber data. Kemudian, diubah dan dimuat ke dalam gudang data. ETL menunjukkan seluruh proses ini. Tahap Data IBM, Informatica, dan, layanan Integrasi Microsoft adalah beberapa alat ETL tingkat perusahaan. Sekarang mari kita lihat setiap langkah ETL secara lebih rinci.
Ekstraksi
Ekstraksi adalah langkah pertama. Ini melibatkan penggalian data dari berbagai sumber data seperti database . Satu fakta utama yang perlu diperhatikan saat melakukan ekstraksi adalah hal itu tidak boleh memengaruhi kinerja atau waktu respons dari sumber data asli. Maka dari itu, ada berbagai strategi ekstraksi data.
Ekstraksi Penuh – Ini melibatkan ekstraksi semua data dari semua sumber data. Penggunaan utama dari strategi ini adalah untuk memuat gudang data pada tahap awal atau memuatnya ketika sulit untuk mengidentifikasi data yang diubah.
Ekstraksi Sebagian (dengan pemberitahuan pembaruan) – Strategi ini lebih mudah dan lebih cepat daripada ekstraksi penuh. Ini melibatkan penggalian hanya data yang dimodifikasi.
Ekstraksi Parsial (tanpa pemberitahuan pembaruan) – Ini melibatkan ekstraksi data berdasarkan karakteristik utama tertentu. Sebagai contoh, jika ada data yang diekstraksi hingga kemarin, dimungkinkan untuk mengekstrak data hari ini dan mengidentifikasi perubahan di dalamnya.
Transformasi
Data yang diekstraksi adalah data mentah, jadi tidak terlalu berguna. Maka dari itu, transformasi data terjadi pada langkah berikutnya. Ini melibatkan pembersihan, pemetaan, dan konversi data. Tugas transformasi dasar adalah sebagai berikut:
Seleksi – Memilih data yang diperlukan
Pemetaan – Mencari data dari berbagai file pencarian dan mencocokkan data yang memerlukan transformasi
Pembersihan data –Membersihkan data untuk menstandarkannya
Summarization – Menggabungkan dan mengkonsolidasikan data
Tugas utama transformasi data adalah sebagai berikut.
Standarisasi – Karena data berasal dari berbagai sumber, maka diperlukan standarisasi
Konversi set karakter dan penanganan penyandian – Mengubah data menjadi penyandian yang ditentukan
Menghitung nilai – Menghitung dan menurunkan kolom baru dari kolom yang ada.
Menumpahkan dan menggabungkan bidang – Memisahkan bidang menjadi beberapa bidang atau menggabungkan beberapa bidang menjadi satu bidang berdasarkan persyaratan.
Konversi satuan pengukuran – Melibatkan konversi waktu data, dll.
Summarization – Menggabungkan dan mengkonsolidasikan data.
Menghapus duplikasi – Menghapus data duplikat yang diterima dari berbagai sumber.
Memuat
Ini adalah proses mengambil data yang disiapkan dan menyimpannya di gudang data. Ada berbagai teknik pemuatan.
Initial Load – Memuat gudang data untuk pertama kalinya.
Beban Inkremental – Menerapkan perubahan yang sedang berlangsung seperlunya secara berkala.
Refresh Penuh – Menghapus konten satu atau lebih tabel sepenuhnya dan memuat ulang dengan data baru.
Yang perlu anda ketahui tentang Gudang Data?
Data warehouse merupakan sistem yang mendukung proses business intelligence. Ini mengubah data menjadi informasi yang berarti untuk menganalisis bisnis. Maka dari itu, merupakan sumber daya yang berharga bagi manajemen suatu organisasi dalam mengambil keputusan.
Selain itu, sebuah organisasi memiliki berbagai database seperti MySQL dan MSSQL. Semua data ini diekstraksi, diubah, dan dimuat ke dalam gudang data. Kemudian, data tersebut diintegrasikan dan diolah. Terakhir, analis data, ilmuwan data, dan manajer menggunakan data ini untuk mengambil wawasan bisnis.
Selanjutnya, data dalam data warehouse dibagi menjadi data mart. Masing-masing berisi data untuk pengguna tertentu. Mereka meningkatkan keamanan dan integritas data. Biasanya, gudang data terletak di lokasi yang terpisah dari database operasional normal.
Perbedaan Antara ETL dan Gudang Data
Definisi
ETL adalah proses mengekstraksi, mengubah, dan memuat data dalam lingkungan pergudangan data. Sebaliknya, gudang data adalah gudang gabungan untuk semua data yang dikumpulkan oleh berbagai sistem operasional perusahaan. Jadi, inilah perbedaan mendasar antara ETL dan gudang data.
Penggunaan
ETL adalah proses yang digunakan untuk memodifikasi data sebelum disimpan di gudang data. Sebuah gudang data digunakan untuk mengambil keputusan bisnis. Selain itu, ini meningkatkan kualitas dan konsistensi data dan meningkatkan kecerdasan bisnis. Maka dari itu, ada perbedaan antara ETL dan gudang data berdasarkan penggunaan individu.
Kata terakhir
Singkatnya, perbedaan mendasar antara ETL dan gudang data adalah ETL adalah proses mengekstraksi, mengubah, dan memuat data untuk menyimpannya ke dalam gudang data, sedangkan gudang data adalah lokasi pusat yang digunakan untuk menyimpan data konsolidasi dari beberapa sumber data.
Sumber bacaan:
- “3 – Tutorial ETL | Extract Transform and Load”, Vikram Takkar, 8 September 2015, Tersedia di sini . 2. “Apa Itu Gudang Data? – Definisi dari WhatIs.com.” SearchDataManagement, Tersedia di sini .
Sumber gambar:
- “KrisangelChap2-ETL” Oleh Kkristangel – Karya sendiri (CC BY-SA 4.0) melalui Commons Wikimedia 2. “Ikhtisar gudang data” Oleh Hhultgren – Karya sendiri (Domain Publik) melalui Commons Wikimedia
