Archive for November 2014
Proses ETL Pada Data Waehouse
By : ddyarmada
šDefinisi
šEkstraksi
Data (Extract)šEkstraksi data
secara
otomatis
dari
aplikasi
sumber.šPenyaringan atau
seleksi
data hasil ekstraksi.šPengiriman data
dari
berbagai platform aplikasi
ke
sumber
data.šPerubahan
format layout data
dari
format aslinya.šPenyimpanan dalam file sementara
untuk
penggabungan
dengan
hasil
ekstraksi
dari
sumber
lain.ššTransformasi
Data (Transformation)šMemetakan data
input dari skema data aslinya ke
skema data warehouse.šMelakukan konversi
tipe
data atau format data.šPembersihan serta
pembuangan
duplikasi
dan
kesalahan
data.šPemerikasaan
integritas
referensi
data.šPengisian nilai-nilai
kosong
dengan
nilai default.šPenggabungan
data.ššPengisian
Data (Loading)šETL
toolšIBM Infosphere DataStagešInformatica PowerCenteršOracle Warehouse Builder (OWB)šOracle Data Integrator (ODI)šSAS ETL StudiošBusiness Objects Data Integrator(BODI)šMicrosoft SQL Server Integration
Services(SSIS)šAb InitiošššMempunyai
banyak
dukungan
terhadap
sumber
data, hampir semua ETL Tool mendukung
vendor-vendor database populer sepert
SQL Server, Oracle, Mysql, PostgreSQL, Netezza,
Sybase, bahkan AS400. Selain
database dapat juga mendukung pembacaan
sumber
data dari Flat File seperti
Excel, XML, Json, HTTP Request, JSon,
File Delimiter, dan lain-lain.šDukungan
GUI untuk membuat Skema
ETL.šBeberapa
ETL Tool disertakan dengan
JOB SCHEDULER untuk proses Ototmatis.šMendukung
pengolahan
data seperti
simple copy, Agregasi, Finter,
Sorter, Join, bahkan ada yang mendukung penggunaan
Pipe untuk data flow.šDukungan
target penyimpanan hampir
sama
pada
dukungan
terhadap
sumer
data.šš
ETL
adalah
proses untuk mengumpulkan
data dari berbagai sumber
(Extract), membersihkannya
(Transform),
untuk
kemudian
menyimpannya
ke
dalam
sistem
yang lain (Load).
Ekstraksi
data
adalah
proses dimana data diambil atau
diekstrak
dari
berbagai
sistem
operasional,
baik
menggunakan query, atau
aplikasi
ETL. Terdapat beberapa
fungsi
ekstraksi
data, yaitu :
Transformasi
adalah
proses dimana data mentah (raw data)
hasil
ekstraksi
disaring
dan
diubah
sesuai
dengan
kaidah
bisnis
yang berlaku. Langkah-langkah
dalam
transformasi
data adalah sebagai berikut
:
Proses terakhir yang
perlu
dilakukan
adalah
proses pemuatan data
yang didapatkan dari
hasil
transformasi
ke
dalam data warehouse. Cara
untuk
memuat
data adalah dengan menjalankan
SQL script secara
periodik.
