32
data warehouse terdistribusi yang berevolusi secara
independen.
2.1.11.10.
ETL (Etraction, Transforming, Loading)
Menurut Miranda dalam jurnalnya yang berjudul ”Desain
data warehouse pada sistem informasi sumber daya manusia sub-
sistem rekrutment” (2012:309), membuat data warehouse tidak
sekedar memindahkan data opersional ke dalam data warehouse.
Memindahkan data dari beberapa sumber berpotensi
menimbulkan masalah besar terutama terkait dengan isu tidak
konsistennya data. Data warehouse tidak hanya digunakan dalam
melakukan loading, integrasi, dan menyimpan data dalam jumlah
besar, tapi juga berpotensi untuk mendapatkan sudut pandang
baru dari sebaran data, dan memungkinkan untuk memberikan
pelaporan dan jawaban dari pertanyaan pengguna yang bersifat ad
hoc secara cepat dan lebih baik. Tahapan untuk membangun data
warehouse terdiri atas: identifikasi sumber data, membangun ETL
(extraction, transformation, loading) tool, ekstraksi, transformasi,
dan loading.
Menurut Turban (2011:67) ETL merupakan salah satu
proses penting dalam data warehouse. Tujuan dari ETL adalah
untuk melengkapi data warehouse dengan data yang telah
disaring dan diolah. Data yang digunakan dalam proses ETL dapat
berasal dari berbagai sumber, contohnya mainframe application,
ERP application, CRM tool, data Excel, atau kumpulan pesan.
Proses ETL terdiri 3 proses yaitu :
o
Extraction
Langkah pertama pada proses ETL adalah mengekstrak
data dari sumber-sumber data. Kebanyakan proyek data
warehouse menggabungkan data dari sumber-sumber yang
 |