Apa itu ELT dan ETL? Cara Super Mudah Membedakan ETL dengan ELT

Apa itu ELT dan ETL? Berikut penjelasan perbedaan ETL dan ELT dengan analogi sederhana dan mudah diingat, serta penjelasan lengkap mengenai kekurangan dan kelebihannya.

1. Urutan Proses: "Kapan Transformasi Dilakukan?"

ETL (Extract, Transform, Load)

→ "Rapikan dulu, baru simpan"

Data diambil dari sumber (Extract), dibersihkan/diubah (Transform) di tempat terpisah (staging area), lalu dimasukkan ke gudang data (Load).

Contoh analogi: Seperti mencuci dan memotong sayuran sebelum menyimpannya di kulkas.

ELT (Extract, Load, Transform)

→ "Simpan dulu, rapikan nanti"

Data diambil (Extract), langsung dimasukkan ke gudang data dalam bentuk mentah (Load), lalu diubah/divisualisasikan sesuai kebutuhan (Transform).

Contoh analogi: Menyimpan semua belanjaan di kulkas tanpa dicuci, lalu membersihkannya saat akan dimasak.

2. Kapan Dipakai?

ETL cocok untuk:

• Data terstruktur (misal: laporan keuangan).
• Kebutuhan transformasi sederhana (misal: menggabungkan kolom).
• Jika sumber data tidak bisa menangani proses transformasi berat.

ELT cocok untuk:

• Data besar (Big Data) atau tidak terstruktur (misal: media sosial, sensor IoT).
• Transformasi kompleks yang membutuhkan kekuatan sistem modern (seperti cloud warehouse).
• Fleksibilitas (data mentah tetap disimpan untuk kebutuhan analisis baru di masa depan).

3. Peran Teknologi

• ETL mengandalkan alat seperti Informatica, Talend, atau SSIS untuk transformasi.
• ELT memanfaatkan cloud warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift) yang bisa memproses data langsung di tempat penyimpanan.

4. Analogi Super Simpel

ETL = Memasak sebelum menyajikan:

Makanan dimasak di dapur (transformasi), lalu disajikan di meja (data warehouse).

ELT = Buffet mentah:

Bahan mentah disajikan dulu di meja, lalu tamu bisa memasaknya sendiri sesuai selera (transformasi on-demand).

Kesimpulan Cepat

ETL → Transformasi di luar gudang data.

ELT → Transformasi di dalam gudang data.

Tips mengingat:

ETL = Ekstrak → Tidy (rapikan) → Load.

ELT = Ekstrak → Load → Tidy nanti!

Dengan analogi ini, perbedaan keduanya mudah dipahami bahkan oleh pemula!

Berikut penjelasan lengkap kelebihan dan kekurangan ETL vs ELT, disajikan dengan analogi dan poin-poin yang mudah diingat:

1. Kelebihan & Kekurangan ETL (Extract, Transform, Load)

Kelebihan:

1. Data Lebih Bersih & Terstruktur
2. Data sudah "dimasak" (dirapikan) sebelum disimpan, sehingga siap digunakan untuk analisis. Contoh: Seperti menyajikan makanan siap santap di restoran.
3. Lebih Aman
4. Data sensitif bisa di-anonymize atau dienkripsi sebelum masuk ke gudang data.
5. Optimalisasi Penyimpanan
6. Hanya data yang relevan yang disimpan, menghemat ruang penyimpanan.
7. Cocok untuk Sistem Lama
8. Tidak membutuhkan infrastruktur canggih karena transformasi dilakukan di luar gudang data (data warehouse).

Kekurangan:

1. Tidak Fleksibel
2. Jika kebutuhan analisis berubah, data mentah sudah hilang → harus ekstrak ulang dari sumber.
3. Lambat untuk Data Besar
4. Proses transformasi memakan waktu jika data sangat besar atau kompleks.
5. Bergantung pada Skema Awal
6. Harus tentukan struktur data (schema) di awal, sulit diubah nanti.

2. Kelebihan & Kekurangan ELT (Extract, Load, Transform)

Kelebihan:

1. Cepat untuk Data Besar
2. Data mentah langsung dimuat ke gudang data, tanpa antri di proses transformasi. Contoh: Seperti menyimpan semua bahan mentah di gudang, lalu mengolah sesuai kebutuhan.
3. Fleksibel
4. Data mentah tetap tersedia untuk analisis baru atau transformasi berbeda di masa depan.
5. Memanfaatkan Teknologi Modern
6. Cloud warehouse (BigQuery, Snowflake) bisa proses transformasi dengan cepat di dalam sistem.
7. Biaya Transformasi Lebih Murah
8. Hanya mentransformasi data yang diperlukan, bukan seluruh dataset.

Kekurangan:

1. Risiko Data "Kotor"
2. Data mentah mungkin mengandung duplikat, error, atau format tidak konsisten.
3. Butuh Penyimpanan Besar
4. Menyimpan semua data mentah memakan lebih banyak ruang (biaya storage naik).
5. Keamanan Lebih Rumit
6. Data sensitif mentah harus diamankan selama belum ditransformasi.
7. Bergantung pada Kekuatan Sistem
8. Membutuhkan gudang data yang powerful untuk menangani transformasi kompleks.

Tips Memilih ETL vs ELT

Pilih ETL jika:

Data terstruktur, kecil/sedang, dan butuh konsistensi tinggi (misal: laporan reguler).

Pilih ELT jika:

Data tidak terstruktur/besar (Big Data), butuh eksplorasi fleksibel (misal: analisis AI/ML).