Apa itu Nol ETL?
Nol-ETL adalah seperangkat integrasi yang menghilangkan atau meminimalkan kebutuhan untuk membangun alur data ETL. Extract, transform, and load (ETL) adalah proses menggabungkan, membersihkan, dan menormalkan data dari berbagai sumber agar siap untuk digunakan dalam analitik, beban kerja kecerdasan buatan (AI), dan machine learning (ML). Proses ETL tradisional menyita waktu dan kompleks untuk dikembangkan, dipelihara, dan diskalakan. Sebaliknya, integrasi nol-ETL memfasilitasi pergerakan data titik ke titik tanpa perlu membuat alur data ETL. Nol-ETL juga dapat mengaktifkan kueri di seluruh silo data tanpa perlu pergerakan data.
Tantangan ETL apa yang dipecahkan oleh integrasi nol-ETL?
Integrasi nol-ETL memecahkan banyak tantangan pergerakan data yang ada dalam proses ETL tradisional.
Peningkatan kompleksitas sistem
Alur data ETL menambahkan lapisan kompleksitas tambahan pada upaya integrasi data Anda. Pemetaan data agar sesuai dengan skema target yang diinginkan melibatkan aturan pemetaan data yang rumit, dan memerlukan penanganan inkonsistensi dan konflik data. Anda harus menerapkan mekanisme penanganan kesalahan, pencatatan, dan pemberitahuan yang efektif untuk mendiagnosis masalah. Persyaratan keamanan data makin meningkatkan kendala pada sistem.
Biaya tambahan
Memulai menggunakan alur ETL memang mahal, tetapi biayanya bisa membengkak seiring dengan bertambahnya volume data. Penyimpanan data duplikat di antara sistem mungkin tidak terjangkau untuk volume data yang besar. Selain itu, penskalaan proses ETL seringkali membutuhkan peningkatan infrastruktur yang mahal, optimasi performa kueri, dan teknik pemrosesan paralel. Jika persyaratan berubah, rekayasa data harus terus memantau dan menguji alur selama proses pembaruan, yang menambah biaya pemeliharaan.
Waktu yang tertunda untuk analitik, AI, dan ML
ETL biasanya mengharuskan rekayasawan data untuk membuat kode khusus, serta rekayasawan DevOps untuk melakukan deployment dan mengelola infrastruktur yang diperlukan untuk menskalakan beban kerja. Jika terjadi perubahan pada sumber data, rekayasawan data harus memodifikasi kode mereka secara manual dan melakukan deployment lagi. Prosesnya bisa memakan waktu berminggu-minggu sehingga menyebabkan keterlambatan dalam menjalankan analitik, kecerdasan buatan, dan beban kerja machine learning. Selain itu, waktu yang dibutuhkan untuk membangun dan melakukan deployment alur data ETL membuat data tidak layak untuk kasus penggunaan hampir waktu nyata, seperti menempatkan iklan online, mendeteksi transaksi penipuan, atau analisis rantai pasokan waktu nyata. Dalam skenario ini, peluang untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, menangani peluang bisnis baru, atau menurunkan risiko bisnis menjadi hilang.
Apa saja manfaat dari nol-ETL?
Nol-ETL menawarkan beberapa manfaat untuk strategi data organisasi.
Peningkatan ketangkasan
Nol-ETL menyederhanakan arsitektur data dan mengurangi upaya rekayasa data. Hal ini memungkinkan penyertaan sumber data baru tanpa perlu memproses ulang sejumlah besar data. Fleksibilitas ini meningkatkan ketangkasan, yang mendukung pengambilan keputusan berbasis data dan inovasi yang cepat.
Efisiensi biaya
Nol-ETL menggunakan teknologi integrasi data yang bersifat cloud-native dan dapat diskalakan sehingga memungkinkan bisnis untuk mengoptimalkan biaya berdasarkan penggunaan aktual dan kebutuhan pemrosesan data. Organisasi mengurangi biaya infrastruktur, upaya pengembangan, dan biaya pemeliharaan.
Wawasan secara waktu nyata
Proses ETL tradisional sering kali melibatkan pembaruan batch berkala, yang mengakibatkan ketersediaan data tertunda. Di sisi lain, nol-ETL menyediakan akses data waktu nyata atau hampir waktu nyata yang memastikan bahwa data untuk analitik, AI/ML, dan pelaporan tetap yang terbaru. Anda mendapatkan wawasan yang lebih akurat dan tepat waktu untuk kasus penggunaan, seperti dasbor waktu nyata, pengalaman bermain game yang dioptimalkan, pemantauan kualitas data, dan analisis perilaku pelanggan. Organisasi membuat prediksi berbasis data dengan lebih percaya diri, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mempromosikan wawasan berbasis data di seluruh bisnis.
Apa saja kasus penggunaan yang berbeda untuk nol-ETL?
Terdapat tiga kasus penggunaan utama untuk Nol-ETL.
Kueri Gabungan
Teknologi kueri gabungan menyediakan kemampuan untuk mengueri berbagai sumber data tanpa harus mengkhawatirkan pergerakan data. Anda dapat menggunakan perintah SQL yang sudah dikenal untuk menjalankan kueri dan menggabungkan data di beberapa sumber, seperti basis data operasional, gudang data, dan danau data. In-Memory Data Grids (IMDG) menyimpan data dalam memori untuk dilakukan cache dan diproses sehingga Anda dapat menuai manfaat dari analisis langsung dan waktu respons kueri. Anda kemudian dapat menyimpan hasil gabungan di penyimpanan data untuk analisis lebih lanjut dan penggunaan selanjutnya.
Penyerapan Streaming
Platform streaming data dan antrean pesan mengalirkan data secara waktu nyata dari beberapa sumber. Integrasi nol-ETL dengan gudang data memungkinkan Anda menyerap data dari beberapa aliran tersebut dan menyajikannya untuk analitik hampir secara instan. Tidak ada persyaratan untuk mengatur data streaming untuk transformasi pada layanan penyimpanan lainnya.
Replikasi instan
Secara tradisional, memindahkan data dari basis data transaksional ke gudang data pusat selalu membutuhkan solusi ETL yang kompleks. Saat ini, Nol-ETL dapat bertindak sebagai alat replikasi data, yang langsung menduplikasi data dari basis data transaksional ke gudang data. Mekanisme duplikasi menggunakan teknik change data capture (CDC) dan dapat dibangun ke dalam gudang data. Duplikasi ini tidak terlihat oleh pengguna—aplikasi menyimpan data dalam basis data transaksional dan analis mengueri data dari gudang tanpa hambatan.
Bagaimana AWS dapat mendukung upaya Nol-ETL Anda?
AWS berinvestasi pada masa depan dengan nol-ETL. Berikut adalah contoh layanan yang menawarkan dukungan bawaan untuk nol-ETL.
Amazon Athena adalah layanan analitik nirserver dan interaktif yang dibuat di kerangka kerja sumber terbuka, yang mendukung format file dan tabel terbuka. Athena memberikan cara sederhana dan fleksibel untuk menganalisis petabita data di tempat data berada. Anda dapat menganalisis data atau membuat aplikasi dari danau data Amazon Simple Storage Service (S3) dan 30 sumber data, termasuk sumber data on-premise atau sistem cloud lain menggunakan SQL atau Python. Athena dibuat di mesin Trino dan Presto sumber terbuka serta kerangka kerja Apache Spark, tanpa perlu usaha penyediaan atau konfigurasi.
Amazon Redshift Streaming Ingestion menyerap ratusan megabita data per detik dari Amazon Kinesis Data Streams atau Amazon MSK. Tentukan skema atau pilih untuk menyerap data semiterstruktur dengan tipe data SUPER guna mengueri data secara waktu nyata.
Integrasi nol-ETL Amazon Aurora dengan Amazon Redshift memungkinkan analitik dan machine learning (ML) secara hampir waktu nyata. Integrasi ini menggunakan Amazon Redshift untuk beban kerja analitik pada petabita data transaksional dari Aurora. Ini adalah solusi terkelola penuh agar data transaksional tersedia di Amazon Redshift setelah ditulis ke klaster Aurora DB.
Salin otomatis Amazon Redshift dari S3 menyederhanakan dan mengotomatiskan penyerapan file ke Amazon Redshift. Kemampuan ini terus menerus menyerap data segera setelah file baru dibuat di S3 tanpa pengodean khusus atau aktivitas penyerapan manual.
Kontrol Akses Berbagi Data dengan AWS Lake Formation secara terpusat mengelola akses granular ke data yang dibagikan di seluruh organisasi Anda. Anda dapat menentukan, memodifikasi, dan mengaudit izin pada tabel, kolom, dan baris dalam Amazon Redshift.
Mulai nol ETL di AWS dengan membuat akun gratis sekarang juga!
