ETL ???

Tiga fungsi utama yang perlu dilakukan untuk membuat data siap digunakan pada datawarehouse adalah extraction, transformation dan loading. Ketiga fungsi ini terdapat pada staging area.

Pada data staging ini, disediakan tempat dan area dengan beberapa fungsi seperti data cleansing, change, convert, dan menyiapkan data untuk disimpan serta digunakan oleh datawarehouse.

Extraction
Data Extraction adalah proses pengambilan data yang diperlukan dari sumber datawarehouse dan selanjutnya dimasukkan pada staging area untuk diproses pada tahap berikutnya .
Pada fungsi ini, kita akan banyak berhubungan dengan berbagai tipe sumberdata. Format data, mesin yang berbeda, software dan arsitektur yang tidak sama. Sehingga sebelum proses ini kita lakukan, sebaiknya perlu kita definisikan requirement terhadap sumber data yang akan kita butuhkan untuk lebih memudahkan pada extraction data ini.
Transformation
Pada kenyataannya, pada proses transaksional data disimpan dalam berbagai format sehingga jarang kita temui data yang konsisten antara aplikasi-aplikasi yang ada. Transformasi data ditujukan untuk mengatasi masalah ini.
Dengan proses transformasi data ini, kita melakukan standarisasi terhadap data pada satu format yang konsisten. Beberapa contoh ketidakkonsistenan data tersenut dapat diakibatkan oleh tipe data yang berbeda, data length dan lain sebagainya.
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 2.1 yang menunjukkan permasalahan dasar pada proses pengintegrasian data.

Keterangan :
• Format, Pada transaksional data dapat disimpan dalam berbagai format. Elemen data tersebut dapat tersimpan dalam format text, integer dan sebagainya. Untuk itu standarisasi perlu dilakukan dengan melihat kegunaan pokok dari elemen data pada proses transaksinal dan datawarehouse.
• Description, Pada tabel terlihat representasi ketiga nama pelanggan adalah sama. Namun dengan penulisan yang beda terlihat adanya perbedaan format pada data. Oleh karena itu perlu diambil salah satu dari deskripsi tersebut untuk konsistensi data.
• Unit, Adanya perbedaan satuan ukuran dapat menimbulkan permasalahan yang komplek. Jika user tidak mengetahui adanya perbedaan ini dan menganggap sama, maka akan terjadi kesalahan ketika kita melakukan penghitungan matematis.
• Encoding, huruf atau nomor dapat dijadikan label sebagi identifikasi suatu objek. Seperti pada tabel diatas, kesalahan dapat terjadi karenanya.
Loading
Data loading adalah memindahkan data ke datawarehouse. Ada dua loading data yang kita lakukan pada datawarehouse. Pertama adalah inisial load, proses ini dilakukan pada saat kita telah selesai mendesign dan membangun datawarhouse.
Data yang kita masukkan tentunya akan sangat besar dan memakan waktu yang relati lebih lama. Kedua Incremental load, dilakukan ketka datawarehouse telah dioperasikan. Kita melakukan data extraction, transformation dan loading terhadap data tersebut.
Untuk inisial load dilakukan sekali saja, namun untuk incremental load dapat kita jadwalkan sesuai dengan kebutuhan, bisa setiap hari, bulan, kuartal atau tahun sesuai dengan kebutuhan sistem kita.

Sumber :

Achmad Zulfikar

http://www.gudangmateri.com/2010/04/etl-data-warehouse.html