ETL vs ELT: Mana yang Cocok untuk Arsitektur Data Modern?

Gambar: Behnam Norouzi, "Arsitektur Data Modern", Unsplash

Mengapa Topik Ini Krusial?

Di era data-driven saat ini, proses integrasi dan transformasi data menjadi jantung sistem analitik dan AI. Dua metode utama adalah:

ETL: transformasi sebelum data dimuat
ELT: muat dulu, transformasi kemudian

Memilih metode yang ideal berpengaruh pada performa, biaya, dan kelincahan organisasi. Mari gali lebih dalam!

Apa Itu ETL?

ETL atau Extract‑Transform‑Load adalah proses data pipeline tradisional:

Extract: ambil data dari berbagai sumber
Transform: proses di server terpisah, filter, join, bersihkan
Load: simpan ke data warehouse siap dipakai double.cloudairbyte.com+6estuary.dev+6reddit.com+6en.wikipedia.org+1double.cloud+1spec-india.com+1dataengineeracademy.com+1medium.com+6dataintegration.info+6aws.amazon.com+6

Biasanya cocok untuk sistem on‑prem dengan kepatuhan regulasi seperti GDPR/HIPAA . Arsitektur ini dikenal stabil dan mature dataengineeracademy.com+2techrepublic.com+2dataintegration.info+2.

Apa Itu ELT?

ELT atau Extract‑Load‑Transform berbalik: data langsung dimuat ke data lake/warehouse, kemudian diolah di SQL engine atau ML engine di dalamnya .

Kelebihannya:

Muat cepat ke data lake
Transform sesuai kebutuhan, lebih fleksibel
Skalabilitas via cloud storage/compute en.wikipedia.orgdataengineeracademy.com+4reddit.com+4estuary.dev+4

Cocok untuk skenario analytics modern dengan skema luwes .

Perbandingan ETL dan ELT secara Mendalam

Aspek	ETL	ELT
Urut proses	Extract → Transform → Load	Extract → Load → Transform
Penyimpanan staging	Wajib	Opsional
Form data	Terstruktur sebelum loading	Bisa mentah dulu
Latensi	Lebih tinggi karena transform awal	Lebih rendah, data langsung tersedia
Fleksibilitas	Kurang, skema kaku	Tinggi, schema-on-read
Skalabilitas	Terbatas hardware	Tinggi, pakai cloud DW
Compliance	Sangat cocok untuk regulasi	Perlu manajemen data governance intensif arxiv.org+9hevodata.com+9estuary.dev+9arxiv.org+3techrepublic.com+3hevodata.com+3bitechnology.com+11estuary.dev+11reddit.com+11airbyte.com+15peliqan.io+15reddit.com+15reddit.com
Infrastruktur	Butuh ETL engine/VM sendiri	Manfaatkan engine data warehouse (Snowflake, BigQuery)

Kapan Pakai ETL?

Legacy & kepatuhan tinggi: validasi data sebelum muat, enkripsi, masking
Skema tetap dan jarang berubah
Transform kompleks di luar warehouse untuk mengurangi beban server utama medium.com+1dataengineeracademy.com+1reddit.com

Ideal untuk perusahaan finansial, medis, atau pemerintahan.

Kapan Pakai ELT?

Analitik cepat & skema fleksibel: data langsung diakses oleh data scientist
Volume besar (semi-/unstructured) dari cloud & IoT sensor estuary.devpeliqan.io+1hevodata.com+1
Mau hemat biaya awal dengan cloud DW aws.amazon.com+7reddit.com+7medium.com+7

Cocok untuk startup data-driven, AI/ML research, dan eksplorasi data.

Tren Perpaduan ETL dan ELT

Banyak organisasi hybrid: gunakan ETL untuk data kritikal dan ELT untuk data analitik & ML. Streaming ETL modern (Spark Streaming, Striim) juga menawarkan real-time kapabilitas seakan ELT medium.com+11dataintegration.info+11dataengineeracademy.com+11.

Teknologi Populer & Ekosistem

ETL tools: Informatica, Talend, Airbyte (juga ELT), NiFi (flow-based) airbyte.com
ELT platform: Fivetran, Matillion, dbt untuk transformasi SQL airbyte.com+1reddit.com+1
Warehouse modern: Snowflake, BigQuery, Redshift → kuat untuk ELT reddit.com+3dataengineeracademy.com+3reddit.com+3

Apache NiFi mendukung dataflow dan transformasi awal sebelum ETL/ELT dengan visual UI en.wikipedia.org.

Komunitas dan Pengalaman Praktisi

“Silakan lihat ELT jika platform Anda punya kemampuan besar; ETL tetap relevan untuk quality control.” 

“ELT mungkin terlihat cepat, tapi beban transform di warehouse dapat memicu biaya tinggi.” dataengineeracademy.com

Orkestrasi dan Observability dalam Pipeline Modern

Setelah memahami perbedaan ETL vs ELT, hal penting berikutnya adalah bagaimana pipeline ini dijalankan dan diawasi.

1. Orkestrasi Pipeline

Tool seperti Apache Airflow, Dagster, atau Prefect berperan sebagai pengatur alur data (workflow orchestrator):

Airflow memungkinkan kita mendefinisikan DAG—jadwal tugas (Extract, Load, Transform) dan ketergantungannya sehingga proses dijalankan secara sequential atau paralel sesuai kebutuhan smile.eumedium.com.

Orkestrator membantu memastikan data tidak tercicah dan memudahkan restart pipeline jika terjadi error—keunggulan yang kritikal terutama untuk extract-transform phases di ETL.

2. Metadata dan Data Lineage

Tahapan ELT memberi tantangan baru: data dimuat mentah-mudah, yang membuat kebutuhan akan metadata dan lineage jadi krusial:

dbt otomatis membangun DAG transformasi, menyimpan metadata model, dan menyajikan informasi ini dalam dokumentasi online—fitur ini sangat berguna sebagai data catalog internal medium.com+7smile.eu+7ecloudcontrol.com+7.

Di sisi lain, organisasi besar kini mengadopsi pendekatan data mesh, di mana metadata produk dikelola oleh domain masing-masing, tapi tetap ikut dalam federated governance global en.wikipedia.org.

Integrasi teknik seperti data provenance, yaitu jejak asal-muat-perubahan data, menjadi kunci untuk audit dan compliance .

Data Governance dan Observabilitas

Memastikan data yang dimuat—baik lewat ETL atau ELT—tersedia, akurat, dan tidak menimbulkan compliance risk memerlukan strategi governance yang matang.

1. Validasi Data Otomatis

Tool seperti dbt memungkinkan definisi unit test, contohnya `not_null`, `unique`, atau custom test, dijalankan bersama pipeline transformasi ecloudcontrol.com+3talend.com+3reddit.com+3reddit.com+7medium.com+7dev.to+7. Ini menghindarkan statistik keliru masuk ke dashboard.

2. Metadata-driven governance

Penandaan data sebagai PII (Personally Identifiable Information) atau sensitif harus jelas dicatat. Tools seperti Atlan atau Collibra bisa bekerja rinci bersama dbt untuk otomatisasi penanganan metadata governance atlan.com.

3. Observabilitas & Monitoring

Sistem modern biasanya menciptakan latensi pipeline, volume data, dan kualitas via dashboard yang memberi feedback real-time. Pendekatan observability ini menjadi dasar agar kita tahu masalah muncul di tahap ETL/ELT mana.

Data Mesh dan Pendekatan Self-service

Tren besar berikutnya dalam data architecture adalah data mesh, dimana setiap domain seperti Finance, HR, atau Sales memiliki "data products" yang bisa diakses secara self-serve arxiv.org+2en.wikipedia.org+2getdbt.com+2.

Domain bertanggung jawab penuh terhadap pipeline ETL/ELT internalnya, mengontrol metadata, transformasi, dan governance sesuai kebutuhan.

Tim platform menyediakan shared tools: orchestrasi, metadata catalog, keamanan, dan interface untuk integrasi ke sistem global.

Model ini memudahkan skala dan kolaborasi; namun butuh federated governance agar keseragaman kualitas dan compliance tetap terjaga .

Arsitektur Hybrid: Fleksibilitas dan Skalabilitas

Banyak organisasi modern adopsi model hybrid:

ETL digunakan untuk pipeline mission-critical dengan validasi ketat.

ELT dipakai untuk pipeline eksploratif dan data science—loading cepat, transform sesuai penggunaan.

Pipeline ini semuanya dikelola lewat orkestrasi (Airflow), didokumentasi via dbt-generated docs, dan dipantau dalam observabilitas penuh. Ini menciptakan arsitektur data yang agile dan konsisten.

Optimasi Biaya di Pipeline Data Modern

Biaya operasional pipeline ELT dan ETL di cloud dapat melonjak tanpa kontrol yang baik. Berikut beberapa strategi pengelolaan biaya yang sering digunakan:

1. Deduplication Strategis

Tools seperti Airbyte memungkinkan deduplication hanya saat dibutuhkan, misalnya melalui `append-only sync`. Ini menghindarkan biaya besar karena proses dedup setiap baris ➕ deduplikasi di warehouse bisa paralel dan mahal medium.com+9bizbot.com+9dev.to+9onehouse.aiairbyte.com.

2. Pemisahan Transformasi Berat (EtLT)

Strategi EtLT (Extract → light Transform → Load → Transform) menjadi pendekatan populer, karena dapat memangkas beban kerja pada warehouse. Alih-alih melakukan transformasi penuh segera, data dibersihkan secara ringan sebelum load, selanjutnya diproses kompleks dalam warehouse atau engine lain bizbot.com+1en.wikipedia.org+1.

3. Monitoring dan Audit Biaya

Seperti diwajibkan dalam prinsip FinOps, tim data perlu secara rutin meninjau penggunaan storage, compute, dan kueri serta menghentikan job yang tidak lagi dipakai . Dengan kemajuan harga query-time, ini bisa mempengaruhi budget secara signifikan.

AI & Otomasi dalam ETL/ELT

Perkembangan AI telah mendorong pipeline data menjadi lebih pintar dan adaptif:

1. Auto-Scaling Pintar

Dengan machine learning, pipeline ELT dapat memprediksi lonjakan beban dan secara otomatis menyesuaikan resource seperti cluster, memaksimalkan performa sekaligus membatasi pemborosan reddit.comzephyrnet.com+7davegoyal.com+7medium.com+7.

2. Transformasi Adaptif

Teknologi AI kini mampu mendeteksi perubahan skema, format, bahkan struktur data secara otomatis. Misalnya, saat kolom baru ditambahkan oleh sistem sumber, pipeline bisa melakukan transformasi adaptif tanpa manual ✓.

3. Orkestrasi Cerdas

AI juga menyempurnakan orkestrasi—mengatur urutan ETL/ELT secara dinamis, memprioritaskan job penting, hingga memperbaiki jadwal otomatis berdasarkan delay dan prioritas tugas .

Metadata, Data Fabric, dan Federated Governance

1. Data Fabric

Dengan memanfaatkan metadata aktif dan knowledge graphs, data fabric memperluas konsep ETL/ELT menjadi platform data terintegrasi: otomatisasi pembaruan pipeline, synchronisasi metadata, dan dukungan self-service analitik en.wikipedia.org+9rivery.io+9en.wikipedia.org+9.

2. Metadata AI

AI-powered metadata tools mampu membuat lineage otomatis, rekomendasi data transformations, bahkan klasifikasi data sensitif—memudahkan audit dan governance .

3. Federated Governance & Data Mesh

Dalam paradigma data mesh, domain-domain bisnis (Finance, HR, dsb) diberi kendali atas data mereka, lengkap dengan pipeline ETL/ELT miliknya. Governing platform tetap menjaga prinsip seperti security, compliance, dan DR/replica antar domain arxiv.org.

Evolusi Arsitektur: Dari ETL → ELT → EtLT → ZeroETL

Tren pipeline data makin kompleks—tidak hanya dua model klasik, tetapi muncul varian baru seperti:

EtLT (Extract → light Transform → Load → Transform); cocok bagi yang ingin mengurangi load warehouse tapi tetap fleksibel medium.com+8bizbot.com+8brooklyndata.co+8.

ZeroETL: data langsung dibaca dari storage seperti S3 melalui engine (Presto, Athena, DuckDB), tanpa perlu pipeline manual—ini meminimalkan latensi dan daftar maintenance dev.to.

Masa Depan Pipeline Data

Streaming ETL real-time via Kafka, Flink, atau AWS Kinesis mulai umum—tidak musti tunggu batch harian .

Low-code & no-code ETL/ELT tools (Talend, Matillion, Airbyte) memudahkan self-service integrasi data oleh non-engineer medium.com.

AI untuk otomatisasi pipeline (perlu/kendalikan resource, adaptasi skema) makin matang .

Governance embedded (data catalog, masking, policy-as-code) jadi syarat utama bagi perusahaan yang mematuhi GDPR/CPRA/ADPPA rivery.io.

Keamanan & Compliance di Tengah Pipeline

Data hari ini tak hanya soal volume, tetapi juga privasi dan regulasi. Beberapa pendekatan penting:

Data Masking & Encryption
Di model ETL, transformasi awal bisa mencakup masking data sensitif (PII, kartu kredit, medical data) sebelum loading. Sedangkan di ELT, masking dilakukan dalam warehouse dengan fitur encryption-at-rest dan row-level-security–atau kombinasi keduanya.

Policy-as-Code
Governance berjalan paralel lewat definisi kebijakan yang ditulis seperti kode (YAML atau HCL). Sebagai contoh, dbt atau tools metadata dapat meng-embed policy compliance (misalnya GDPR) langsung di model transformasi. Jika pipeline mencoba akses data nama lengkap, sistem akan block atau butuh review.

Audit Trail dan Logging
Dalam pipeline hybrid (ETL+ELT), setiap fase—mulai extract hingga transform—harus mencatat objek yang diakses, field yang diubah, serta profil pengguna. Alat observabilitas modern (Datadog, Splunk) dapat mengirim alert jika pola query berubah drastis, seperti akses volume tinggi muncul tiba-tiba.

Prinsipnya: secure by design—pipeline mesti aman sejak tahap awal, bukan hanya di endpoint analytics.

Strategi Hybrid Advance: Multi-phase dan Micro-pipeline

Pendekatan hybrid tidak berhenti di ETL vs ELT, tapi berkembang ke model multi-phase:

Phase 1: Light extract & standardization
Data diambil dan disiapkan ringan (rename field, change types) menggunakan Airbyte atau NiFi.

Phase 2: Load ke staging schema
Data mentah masuk ke warehouse, siap dieksplorasi oleh data team.

Phase 3: Transform satu atau dua tahap
Beberapa field diolah kemudian disimpan di “curated zone”, sedangkan sisanya diolah di “raw zone” via dbt.

Dengan segmentasi ini, organisasi mendapat dua keuntungan: kontrol biaya (tidak semua data harus diproses lengkap saat load) dan fleksibilitas eksplorasi data.

Pipeline Realtime dan Micro-batching

Era streaming ETL membawa pipeline yang cepat dan responsif:

Kafka Connect mengalirkan event dari sumber (DB, API, sensor) ke staging stream

Flink/Spark Structured Streaming memproses data real-time dengan windowing

Hasil transformasi langsung disimpan ke sink—warehouse, live dashboard, atau model ML

Model ini mirip ELT tapi dengan latency dekat real-time: ETL ringan langsung di event source + ELT heavy-lifting di stream engine.

Integrasi Data Platform dengan DevOps

Pipeline modern harus sama rapi dengan aplikasi: dapat diatur lewat versi (Git), diuji (CI/CD), dan di-deploy otomatis (CD). Beberapa area penting:

Versioning pipeline
Semua konfigurasi Airflow dag, dbt model, script masking diatur dalam Git. Ini memberikan rollbacks dan kontribusi tim yang jelas.

CI/CD untuk data
Setiap commit ke folder `models/` akan trigger pipeline testing (data type checks, mock run). Ini mencegah kesalahan memasuki produksi.

Deployment ke environment
Cukup `git push` ke branch `prod` untuk memicu deploy pipeline ke environment resmi (AWS/GCP/Azure).

Monitoring dari IDE
Tools seperti Prefect UI atau Dagster Web UI menampilkan status pipeline secara visual, sehingga data engineer bisa cepat mendeteksi dan memperbaiki error.

Perkembangan Teknis: Modular dan Open Conductor

Pola modular pipeline membuat tiap fase (extract, transform, load, serve) menjadi module terpisah yang bisa diuji secara independen. Ini mirip microservices untuk engineering data.

Beberapa terpaten seperti "open conductor" atau "pipeline orchestration layer" menyediakan command-line interface (CLI) khusus untuk mulai pipeline tertentu, seperti `run zone=catalog then zone=serve`, yang memudahkan scheduling dan debugging.

So, Apa Inti dari Semua Ini?

Pipeline data modern bukan lagi soal ETL vs ELT semata, tapi arsitektur holistik yang meliputi:

Keamanan & compliance sejak extract

Struktur hybrid multi-phase

Real-time streaming dengan micro-batching

Integrasi DevOps full-stack (CI/CD + observability)

Modular pipeline yang fleksibel

Biaya Infrastruktur dan Skalabilitas

Salah satu pertimbangan utama dalam memilih antara ETL atau ELT adalah biaya komputasi dan penyimpanan. Dalam pendekatan ETL tradisional, proses transformasi dilakukan sebelum data masuk ke sistem penyimpanan akhir. Ini berarti kita memerlukan server yang cukup kuat di sisi ETL engine (seperti Talend, Apache NiFi, atau Pentaho) agar mampu menangani proses cleansing, enriching, dan restructuring data.

Sebaliknya, model ELT mendorong sebagian besar proses komputasi ke dalam data warehouse modern seperti Snowflake, BigQuery, atau Redshift. Meskipun hal ini mengurangi kebutuhan terhadap server transformasi eksternal, biaya query dan storage di dalam warehouse bisa melonjak tajam jika tidak dikelola dengan cermat.

Solusinya? Banyak perusahaan kini memilih pendekatan hybrid—menggunakan ETL ringan untuk filtering awal dan hanya memproses data yang benar-benar dibutuhkan sebelum menjalankan ELT secara lebih efisien.

Fleksibilitas Organisasi dan Tim Data

ETL cenderung lebih cocok di lingkungan dengan struktur pipeline yang stabil dan terdefinisi dengan baik. Namun, organisasi modern yang bergerak cepat—misalnya startup, e-commerce, atau perusahaan SaaS—lebih menyukai pendekatan ELT karena fleksibilitasnya.

Dengan ELT, tim analyst bisa langsung bereksperimen dengan data mentah di dalam warehouse menggunakan SQL atau dbt tanpa menunggu pipeline ETL selesai diatur ulang. Hal ini mempercepat inovasi dan eksplorasi data.

Namun demikian, tim data engineering tetap memiliki peran besar dalam memastikan struktur folder, dokumentasi metadata, dan standar naming dijaga konsisten agar tidak terjadi kekacauan di downstream analytics.

Masa Depan: Konvergensi ETL-ELT dengan AI

Kita memasuki era di mana pipeline tidak hanya mentransformasi data, tetapi juga belajar dari alurnya. Beberapa tools seperti Mozart Data, Prophecy, atau Keboola mulai menawarkan pipeline berbasis AI yang dapat:

Mendeteksi pola transformasi umum dan merekomendasikan query

Mengoptimalkan urutan transformasi secara otomatis

Memberi peringatan dini jika ada anomali atau perubahan struktur schema

Artinya, ke depannya batas ETL dan ELT bisa semakin kabur. Yang terpenting bukan lagi model mana yang dipilih, tetapi bagaimana pipeline data dibangun dengan prinsip modular, fleksibel, dan berkelanjutan.

Kesimpulan

ETL ideal untuk struktur tetap + compliance ketat
ELT unggul untuk analytics, ML, dan skala cloud
Pilihan terbaik sering hybrid, tergantung arsitektur dan tujuan
Transformasi modern: streaming, dbt, real-time pipelines
Ekosistem cloud + open source kini membuat ELT makin mudah
Orkestrasi workflow agar ETL/ELT dijalankan berurutan dan aman.
Metadata, lineage, dan data product governance menjadi kebutuhan utama, apalagi di era data mesh.
Observability untuk memonitor keadaan dan kualitas data.

Pendekatan hybrid yang dibantu platform terkini.

Yuk, baca sekarang:
https://www.higosense.my.id/2025/03/peran-data-analyst-vs-data-engineer.html
https://www.higosense.my.id/2025/03/jadi-sebenarnya-data-engineer-itu-apa.html