Untuk membuat tutorial ETL Pipeline dengan source data dari SQL Server, ingest menggunakan Python, kemudian melempar ke Postgres, serta menggunakan Prefect untuk scheduling, berikut adalah langkah-langkah yang dapat diikuti:

1. Setup Environment

Pastikan kita sudah memiliki semua tools yang diperlukan:

a. Python

b. SQL Server

c. PostgreSQL

d. Prefect

kemudian install paket yang diperlukan dalam proses ETL ini a. pandas: untuk manipulasi data.

b. sqlalchemy: untuk bekerja dengan database SQL dalam Python.

c. psycopg2-binary: untuk koneksi ke PostgreSQL.

d. prefect: untuk workflow orchestration.

e. pyodbc: untuk koneksi ke SQL Server.

2. Connect to SQL Server Pastikan kita mempunyai server & database di SQL server dan kita asumsikan sudah punya dataset titanic, apabila belum bisa mengunduh di link kaggle berikut : https://www.kaggle.com/code/alexisbcook/titanic-tutorial/input?select=train.csv

lalu masukan kredensial akun dari sql server nya

3. Transform Data Lakukan transformasi pada dataset Titanic. Misalnya, mengisi nilai yang hilang, mengubah tipe data, atau menormalisasi data.

4. Load to PostgreSQL Setelah data ditransformasi, langkah berikutnya adalah menyimpannya ke PostgreSQL. Gunakan sqlalchemy untuk membuat koneksi dan pandas untuk menyimpan data.

5. Setup Prefect Flow Prefect digunakan untuk mendefinisikan dan menjalankan pipeline ETL secara terjadwal. Buat flow Prefect yang berisi task untuk masing-masing langkah ETL.

Gunakan Prefect UI atau Prefect Cloud untuk memantau dan mengelola workflow yang telah dibuat. Prefect menyediakan antarmuka yang memudahkan untuk melihat status task, log, dan notifikasi jika ada kegagalan atau error.

Dengan langkah-langkah ini, kita dapat membuat dan menjalankan ETL pipeline yang mengambil data dari SQL Server, mentransformasinya, menyimpannya ke PostgreSQL, dan menjalankannya secara terjadwal menggunakan Prefect.