Apa itu Extraction Data? Pengertian & Contohnya

Di era digital ini, akses ke sejumlah layanan data lebih banyak dari sebelumnya. 

Dalam bidang pengolahan data perusahaan atau Business Intelligence, perusahaan memiliki tantangan untuk mengakses data dan bagaimana memanfaatkannya secara optimal. 

Banyak perusahaan menemukan solusi integrasi data yang efektif, yang mampu menangani dan menganalisis beragam data dari sumber yang terus bertambah. 

Proses integrasi data ini penting karena sebelum data dapat diolah untuk analisis atau aplikasi praktis lainnya, ia harus terlebih dahulu diekstraksi dari sumbernya. 

Dalam proses integrasi data, ada istilah extraction data, sebenarnya apa arti extraction data? Apa hubungannya dalam pengelolaan data? Simak jawabannya pada artikel ini.

Proses ini sangat penting dalam mempersiapkan data untuk integrasi, memungkinkan pengguna untuk mengkonsolidasikan, memproses, dan menyaring data sebelum memindahkannya ke lokasi penyimpanan terpusat atau data warehouse. 

Lokasi penyimpanan ini bisa berada di server on-premise, dalam sistem cloud, atau kombinasi keduanya.

Proses ekstraksi data ini berproses dari beberapa metode, salah satunya adalah dari ETL (extract, transform, load) dan ELT (extract, load, transform), yang merupakan dua metodologi utama dalam strategi integrasi data. 

Dalam ETL, data diekstrak, ditransformasikan untuk memenuhi kebutuhan analitik atau operasional tertentu, dan kemudian dimuat ke dalam sistem tujuan. 

Sementara dalam ELT, data diekstrak, dimuat ke dalam sistem tujuan, dan kemudian ditransformasikan. 

Kedua pendekatan ini berperan penting untuk memastikan  data yang diintegrasikan siap untuk analisis dan penggunaan lebih lanjut, mendukung kebutuhan informasi dan keputusan berbasis data dalam organisasi atau perusahaan.

Ekstraksi data tanpa proses transformasi dan pemindahan data yang tepat, akan menghasilkan data mentah yang sulit untuk diatur, dianalisis, dan tidak kompatibel dengan sistem atau aplikasi terbaru. 

Dalam hal ini, data tersebut mungkin hanya berguna untuk keperluan arsip perusahaan saja, tidak bisa dianalisis atau dilakukan pengolahan data lainnya. 

Selain itu, proses extract data secara manual kurang efisien, Metode extract ini cenderung melelahkan, rawan kesalahan, dan sulit untuk direplikasi. 

Saat melakukan extract data manual, kode yang digunakan untuk ekstraksi mungkin harus dikembangkan ulang setiap kali proses ekstraksi perlu dilakukan. 

Dalam praktiknya, menggunakan alat integrasi data yang lengkap untuk mengelola seluruh proses ETL dan ELT menjadi lebih efisien dan efektif, terutama ketika memindahkan data dari sistem lama ke sistem yang lebih modern atau ke solusi cloud-native. 

Menggunakan ETL dalam proses extract data dapat memastikan data dapat diekstraksi, ditransformasikan dan dimuat dengan cara yang tepat untuk kebutuhan perusahaan.

Setelah mengetahui apa itu extract data beserta pembahasannya, Yuk simak penjelasan selanjutnya mengenai jenis-jenis data yang bisa di extract.

Langkah awal yang penting dalam extraction data adalah menentukan jenis data yang diperlukan. 

Menurut, Talend ada beberapa jenis data umum yang sering diekstrak, antara lain sebagai berikut.

Data ini membantu dalam mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif dan memahami kebutuhan pelanggan.

Setelah menentukan informasi yang diperlukan, langkah berikutnya adalah menemukan sumber data tersebut dan menentukan tempat penyimpanannya. Proses ini melibatkan migrasi data dari satu aplikasi, program, atau server ke yang lain.

Migrasi data dapat melibatkan sumber-sumber seperti SAP, Workday, Amazon Web Services, MySQL, SQL Server, JSON, SalesForce, Azure, atau Google Cloud. 

Ini hanya beberapa contoh dari banyak aplikasi dan platform yang dapat menjadi sumber data, namun hampir semua data dari berbagai program, aplikasi, atau server dapat dimigrasi. 

Proses extraction  dan migrasi data  penting untuk memastikan bahwa data dapat diakses dan digunakan secara efisien di lingkungan baru atau sistem yang berbeda.

Sobat MinDi itulah beberapa penjelasan mengenai arti dari extraction data itu sendiri. Dalam perusahaan pengelolaan data merupakan suatu pekerjaan yang butuh ketelitian dan inovasi yang tinggi.

Oleh karena itu, memahami extraction data merupakan hal yang penting, untuk menjaga data perusahaan tetap aman dan dapat digunakan dengan baik.

Ingin mempelajari lebih lanjut mengenai extraction data perusahaan? Ingin berkarir di bidang Business Intelligence?

Yuk segera ikuti bootcamp Business Intelligence dibimbing.id. Dengan metode pembelajaran inovatif disertai silabus terbaik, dibimbing.id siap bantu wujudkan karirmu sebagai Business Intelligence profesional dan sukses!