Buka Beberapa Fakta Penting Tentang ETL Dan Data Warehousing

Gudang data berfungsi sebagai sistem penyimpanan yang sempurna dan memungkinkan pengguna untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data yang disimpan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Dengan kata lain, ia bertindak sebagai database relasional. Selain itu, lingkungan gudang data juga menggunakan solusi ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) yang menghilangkan beban sistem transaksional yang sangat besar, serta meningkatkan kualitas data dan membantu mempersiapkannya untuk analisis.

ETL bertindak seperti tuas yang membuka nilai gudang data perusahaan, apakah mereka mencari memuat data dari tumpukan penjualan ke gudang Kamu atau membangun saluran pipa sederhana di antara aplikasi dasar.

Mari jelajahi dasar-dasar ETL dan konsep pergudangan data utama secara mendetail.

Evolusi Data Besar

Evolusi Data Besar

Data besar telah menyaksikan evolusi besar dalam beberapa tahun terakhir. Laporan studi bahwa pertumbuhan data telah mencapai jumlah 44 triliun GB dan untuk bisnis, data itu adalah emas.

Perusahaan memanfaatkan data besar untuk mengamati lonjakan laba dari 8% menjadi 10%. Demikian juga, mereka yang gagal merangkul kekuatan data besar akan membuatnya menjadi puing-puing.

Oleh karena itu, tidak heran jika gudang data dianggap sebagai aset utama oleh hampir 70% bisnis pada tahun 2024.

Namun, untuk menggunakan data besar secara efektif, perusahaan harus memiliki akses ke tiga alat penting:

  • Gudang data
  • alat ETL
  • Alat BI yang kuat

Di antara ketiganya, tugas gudang data adalah bertindak sebagai tempat penyimpanan semua data serta solusi intelijen bisnis yang menggunakan data untuk menghasilkan wawasan berkualitas.

ETL, bagaimanapun, adalah perantara yang mengekstrak, mengubah, memuat semua data ke dalam gudang data untuk analisis. Meskipun fase ETL dianggap penting, penting untuk mengetahui cara kerjanya, dan apakah seseorang memerlukannya untuk berhasil memuat data dari satu sistem ke sistem berikutnya?

Teknologi ETL Dijelaskan

ETL adalah relevan langkah integrasi data yang diselesaikan dalam tiga fase: ekstraksi, transformasi, dan pemuatan.

Sederhananya, proses ETL mengambil data mentah yang dikumpulkan dari berbagai sumber, mengubahnya agar sesuai untuk analisis, dan memuat data tersebut ke dalam gudang. Berikut adalah tiga langkah secara rinci:

1) Ekstrak

Data diekstraksi dari kemungkinan sumber seperti Salesforce, Google Adwords, dll, dan ditempatkan ke dalam staging area yang bertindak sebagai buffer antara gudang data dan data sumber.

Tujuan dari staging area ini adalah untuk menghilangkan semua kemungkinan kesalahan atau ketidaksesuaian yang mungkin ada dalam data.

2) Mengubah

Pembersihan data merupakan tahap transformasi. Pada fase ini, data dari berbagai sistem sumber dinormalisasi dan diubah menjadi format tunggal, meningkatkan kualitas dan kepatuhan data. Fase ini meliputi:

  • Pembersihan
  • Penyaringan
  • Bergabung
  • Penyortiran
  • Pemisahan
  • Deduplikasi
  • Ringkasan

Baca juga: Mengapa Augmented Analytics adalah Masa Depan Industri Data

3) Memuat

Pada tahap akhir ini, data yang diekstraksi dan ditransformasikan dimasukkan ke dalam data warehouse. Tergantung pada kebutuhan bisnis, data dapat dimuat dalam batch atau sekaligus.

Akhirnya, ketika data dimuat ke dalam gudang data, perusahaan dapat menikmati banyak manfaat yang meliputi:

  1. Pengambilan keputusan yang lebih baik: Data yang diubah yang disimpan di gudang dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan kualitas dan pengguna tidak lagi harus bergantung pada data dan firasat yang terbatas. Gudang data menyimpan fakta dan statistik penting, yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Selain itu, gudang data juga membantu merampingkan segmentasi pemasaran, manajemen inventaris, manajemen keuangan, dan penjualan.
  1. Akses data yang mudah dan cepat: Untuk menyudutkan lanskap bisnis, kecepatan memainkan peran penting. Pengguna bisnis dapat dengan mudah mengakses data dari gudang dengan mudah dan presisi. Karena kecepatan akses lebih cepat dari biasanya, pengguna tidak perlu membuang waktu untuk mengambil data dari banyak sumber. Akibatnya, perusahaan dapat membuat keputusan yang akurat dalam waktu singkat – tanpa dukungan TI.
  1. Peningkatan kualitas dan konsistensi Data: Dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber dan mengubahnya menjadi satu format yang digunakan secara luas, pakar data dapat meningkatkan data dan hasil yang sejalan dan konsisten satu sama lain. Ketika data distandarisasi, itu lebih akurat, dan data yang akurat menghasilkan keputusan bisnis yang kuat.

Singkatnya, bisnis dapat menggunakan teknologi ETL untuk menyimpan data di gudang untuk membuat keputusan bisnis yang akurat dalam waktu singkat.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment