ETL (ekstrak, transformasi, dan muat) adalah salah satu proses terpenting dalam analitik data besar - dan secara bersamaan, ini dapat menjadi salah satu hambatan terbesarnya. (Untuk informasi lebih lanjut tentang big data, lihat 5 Kursus Big Data Bermanfaat yang Dapat Anda Ikuti Online.)
Alasan ETL sangat penting adalah karena sebagian besar data yang dikumpulkan bisnis tidak siap, dalam bentuk mentahnya, untuk dicerna oleh solusi analitik. Agar solusi analitik dapat menciptakan wawasan, data mentah perlu diekstraksi dari aplikasi tempat ia berada, diubah menjadi format yang dapat dibaca oleh program analitik, dan kemudian dimuat ke dalam program analitik itu sendiri.
Proses ini analog dengan memasak. Bahan baku Anda adalah data mentah Anda. Mereka perlu diekstraksi (dibeli dari toko), diubah (dimasak), dan kemudian dimuat (berlapis), sebelum dapat dianalisis (dicicipi). Kesulitan dan biaya dapat menskalakan tak terduga - mudah untuk membuat keju mac n 'untuk diri sendiri, tetapi jauh lebih sulit untuk membuat menu gourmet untuk 40 orang di pesta makan malam. Tak perlu dikatakan, kesalahan pada titik mana pun dapat membuat makanan Anda tidak bisa dicerna.
