Apa itu 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.

Terdapat tiga kasus penggunaan utama untuk Nol-ETL.

Penyerapan data cepat

Korporasi perlu menyerap dan menganalisis berbagai jenis data dengan cepat untuk pengambilan keputusan waktu nyata. Nol-ETL menyediakan pendekatan yang fleksibel untuk menyerap data dengan cepat secara langsung ke gudang data dan lake house data. Hal ini menghapus kebutuhan akan pipeline ETL tradisional, sehingga organisasi dapat beradaptasi dengan perubahan persyaratan bisnis dengan mudah.

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 menguji coba data streaming, karena platform ini juga menawarkan transformasi dan analitik yang kaya saat data sedang bergerak.

Replikasi instan

Secara tradisional, memindahkan data dari basis data operasional dan transaksional ke gudang data pusat serta lake house data selalu membutuhkan solusi ETL yang kompleks. Sekarang, nol-ETL dapat bertindak sebagai alat replikasi data, yang secara instan menduplikasi data dari basis data operasional, basis data transaksional, dan aplikasi ke gudang data serta lake house data. Mekanisme duplikasi menggunakan teknik pengambilan data perubahan (CDC) dan dapat dibangun ke dalam gudang data serta lake house data. Duplikasi ini tidak terlihat oleh pengguna—aplikasi menyimpan data dalam basis data transaksional dan analis mengueri data dari gudang tanpa hambatan.