ETL Pipeline (Extract, Transform, Load) adalah proses yang digunakan untuk mentransfer data dari sumber data, mengubahnya sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke destinasi yang dituju. Proses ini umumnya terdiri dari tiga tahap utama: (Extract), (Transform), dan (Load). Ekstraksi melibatkan pengambilan data dari sumber seperti SQL Server. Transformasi melibatkan pengolahan data untuk mempersiapkannya sebelum dimuat ke destinasi, seperti data mart. Pemuatan melibatkan penyimpanan data yang telah diproses ke dalam database atau sistem yang dituju.

Komponen-Komponen ETL Pipeline:

1. Extract: Proses ini melibatkan ekstraksi data dari SQL Server. Data dapat diekstraksi menggunakan teknik seperti query SQL atau export file.

2. Load: Data yang diekstraksi dimuat ke staging area di PostgreSQL. Staging area ini bertujuan untuk menyimpan data mentah sebelum diolah lebih lanjut.

3. Transform: Data yang berada di staging area diolah atau ditransformasikan untuk memenuhi kebutuhan analisis atau pelaporan. Transformasi ini dapat mencakup pembersihan data, penggabungan data, pengubahan format, atau perhitungan agregat.

Tools yang di gunakan untuk ETL :

1. Prefect: Prefect adalah alat open-source yang digunakan untuk mengatur alur kerja data (data workflows) dalam lingkungan data engineering. Prefect menyediakan cara yang fleksibel dan skalabel untuk mendefinisikan, menjadwalkan, dan menjalankan alur kerja ETL dan proses data lainnya secara otomatis. Alat ini memungkinkan pengguna untuk membangun dan mengelola alur kerja data dengan mudah, serta menawarkan integrasi yang baik dengan berbagai sumber dan destinasi data.

2. Python: Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang digunakan secara luas dalam pengembangan perangkat lunak, analisis data, dan pemrograman web. Python dikenal dengan sintaksis yang sederhana dan mudah dipahami, serta memiliki ekosistem yang kaya dengan berbagai pustaka dan alat bantu untuk berbagai keperluan, termasuk pengembangan aplikasi, analisis data, dan kecerdasan buatan.

3. SQL (PostgreSQL): SQL (Structured Query Language) adalah bahasa pemrograman khusus untuk mengelola dan mengambil data dari basis data relasional. PostgreSQL adalah salah satu sistem manajemen basis data (RDBMS) yang populer dan open-source yang mendukung SQL. PostgreSQL digunakan untuk menyimpan data dalam format relasional dan menyediakan berbagai fitur untuk pengolahan data, seperti indexing, transaksi, dan keamanan data.

4. Google Cloud VM (Virtual Machine): Google Cloud VM adalah layanan komputasi berbasis cloud yang disediakan oleh Google Cloud Platform (GCP). VM ini memungkinkan pengguna untuk menjalankan berbagai sistem operasi dan aplikasi di lingkungan cloud Google. Google Cloud VM menyediakan fleksibilitas dalam mengatur sumber daya komputasi yang sesuai dengan kebutuhan, termasuk skalabilitas yang mudah disesuaikan dengan kebutuhan beban kerja yang berubah-ubah.

5. Metabase: Metabase adalah perangkat lunak open-source yang digunakan untuk melakukan visualisasi dan analisis data. Metabase memungkinkan pengguna untuk terhubung ke berbagai sumber data, termasuk basis data relasional seperti PostgreSQL, dan secara intuitif membuat visualisasi data seperti grafik, tabel, dan dashboard.

Di era digital saat ini, banyak perusahaan menghadapi tumpukan data yang besar dan beragam dari berbagai sumber seperti database, aplikasi, dan sistem lainnya. ETL Pipeline membantu perusahaan untuk menyatukan data ini secara terstruktur dan konsisten, sehingga memungkinkan untuk analisis yang lebih akurat dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga membantu dalam memahami tren dan pola yang dapat memberikan keunggulan kompetitif.

Untuk latihan coding pada bagian kedua, Kita akan membuat sebuah skrip Python yang mengimplementasikan ETL Pipeline sesuai dengan deskripsi yang telah disediakan sebelumnya.