Pentingnya Menerapkan Data Extraction Dalam Bisnis

29 Agustus 2023

Perusahaan adalah tempat yang cocok untuk memulai bisnis Anda. Tak hanya itu, visi misi dan tujuan setiap perusahaan pasti ingin mendapat keuntungan sebanyak-banyaknya. Setiap perusahaan ingin mencapai sebuah keuntungan, namun tetap memperhatikan kerugian.

Apalagi jika perusahaan tersebut berfokus pada pengolahan data. Hal tersebut tentunya tergantung pada bagaimana perusahaan mengolah data-data penting. Umumnya, hal ini dikenal dengan istilah data extraction.  

Perusahaan yang berfokus pada pengelolaan data, biasanya membagikan data yang telah diolah oleh pengguna organisasi. Umumnya terbagi atas lintas departemen atau wilayah geografis. 

Meski terbilang sulit, salah satu faktor jika kehilangan data adalah perusahaan dapat mengalami kerugian finansial yang signifikan. Hal ini berlaku bagi semua pihak yang terlibat.

Pada artikel ini kami akan menjelaskan kepada Anda apa itu data extraction, karakteristik perusahaan data, hingga fungsinya.

Pentingnya Menerapkan Data Extraction Dalam Bisnis

Key Takeaways:

  • Data extraction adalah tempat sebuah data yang dianalisis dan dirancang, untuk mengambil informasi.
  • Salah satu karakteristik perusahaan data adalah integrasi, kualitas, hingga skalabilitas.
  • Salah satu fungsi data bagi warehouse adalah meningkatkan otomatisasi, meningkatkan keamanan data, dan meningkatkan skalabilitas.

Mengenal Data Extraction

Data extraction adalah sebuah proses mengumpulkan atau mengambil berbagai jenis data dari berbagai sumber. Sumber tersebut pastinya lebih dari satu. Di antaranya mungkin tidak terorganisir dengan baik, atau sama sekali tidak terstruktur. 

Data extraction juga mengkonsolidasikan, memproses, dan menyempurnakan data. Sehingga dapat disimpan di lokasi yang sudah ditetapkan untuk diubah. Lokasi ini dapat berupa di ruangan digital, berbasis cloud, atau gabungan keduanya.

Umumnya, langkah pertama dalam data extraction terdiri dari proses ETL (ekstrak, transformasi, muat) dan ELT (ekstrak, muat, transformasi). ETL dan ELT merupakan istilah bagian dari strategi integrasi data yang lengkap.

Perusahaan juga menghabiskan waktu dan sumber daya untuk memantapkan modeldata, solusi, keamanan dan penyimpanan yang cermat dan efektif.

Karakteristik Perusahaan Data

Selain berfokus pada bidang data, perusahaan data juga memiliki karakteristik tersendiri. Sehingga semua hal yang dijalankan tidak berdasar pada work flow perusahaan, namun sesuai dengan strategi tertentu. Berikut karakteristiknya.

1. Integrasi 

Integrasi berfungsi untuk memastikan satu versi data perusahaan, yang konsisten untuk dibagikan di seluruh organisasi. Organisasi tersebut tentunya sudah terdaftar dalam perusahaan data.

2. Redundansi, Disparitas, dan Kesalahan

Hal-hal di atas wajib diperkecil dalam sebuah skala perusahaan data. Karena data perusahaan dibagikan oleh semua pengguna organisasi. Sehingga  redundansi dan disparitas data harus diminimalkan.

Pemodelan data dan strategi manajemen diarahkan pada persyaratan ini. Maka dari itu, semua orang yang terlibat dalam perusahaan data harus mematuhi persyaratan yang ada.

3. Kualitas

Untuk memastikan kualitas data, data perusahaan harus mengikuti standar organisasi. Standar tersebut harus sudah diidentifikasi untuk berbagai komponen data internal dan eksternal.

4. Skalabilitas 

Data tersebut harus skalabel, fleksibel, dan kuat untuk memenuhi berbagai persyaratan perusahaan.

5. Keamanan 

Yang terakhir adalah keamanan data perusahaan. Data extraction harus diamankan melalui akses yang sah dan terkontrol.

Baca juga: Data Insights: Pengertian, Teknik, dan Pemanfaatannya

Data Extraction ke ETL

Selain itu, proses pertama dari data extraction yakni melalui ETL. Proses ETL digunakan oleh perusahaan dan organisasi di hampir semua industri untuk berbagai tujuan. Ekstraksi data memungkinkan untuk mengkonsolidasikan dan mengintegrasikan data.

Sebagai contoh, data tersebut terkait dengan perawatan pasien, penyedia layanan kesehatan, dan klaim asuransi. Namun tanpa cara untuk memigrasi dan menggabungkan semua data tersebut, potensinya akan menjadi terbatas.

Maka dari itu, data extraction adalah kuncinya. Ada tiga langkah dalam proses ETL, yakni:

1. Ekstraksi

Data diambil dari salah satu atau beberapa sumber atau sistem. Ekstraksi mencari dan mengidentifikasi data yang relevan, lalu menyiapkannya untuk diproses atau ditransformasi. 

Ekstraksi juga memungkinkan berbagai jenis data yang berbeda untuk digabungkan. Pada akhirnya akan ditambang untuk intelijen bisnis.

2. Transformasi

Setelah data berhasil diekstraksi, maka langkah selanjutnya adalah data siap untuk disempurnakan. Selama fase transformasi, data disortir, diatur, dan dibersihkan. 

Sebagai contoh, entri duplikat akan dihapus, nilai yang hilang dihapus atau diperkaya, dan audit akan dilakukan untuk menghasilkan data yang dapat diandalkan, konsisten, serta dapat digunakan.

3. Memuat 

Selanjutnya, data berkualitas tinggi yang telah ditransformasi akan dikirim ke satu lokasi target terpadu. Hal ini bertujuan untuk penyimpanan dan analisis.

Manfaat Menggunakan Data Extraction Sebagai Alat

Perusahaan dan organisasi di hampir semua industri dan sektor, perlu melakukan data extraction. Bagi sebagian orang kebutuhan ini akan muncul ketika tiba waktunya untuk meningkatkan basis data lama, atau beralih ke penyimpanan cloud native

Hal ini juga penting bagi Anda yang memiliki perusahaan berbasis data. Mungkin bagi orang lain memiliki motifnya tersendiri. Yakni keinginan untuk mengkonsolidasikan database setelah merger atau akuisisi. 

Hal ini juga umum diadaptasi oleh perusahaan yang ingin merampingkan proses internal. Dengan cara menggabungkan sumber data dari divisi atau departemen yang berbeda.

Berikut deretan manfaatnya bagi Anda:

1. Memiliki Lebih Banyak Kontrol

Ekstraksi data memungkinkan perusahaan untuk melakukan migrasi data, dari sumber luar ke dalam basis data mereka perusahaan tersebut. Hasilnya, Anda dapat menghindari data Anda terkotak-kotak oleh aplikasi atau lisensi. Asalnya dari perangkat lunak yang sudah ketinggalan zaman. 

Sehingga data yang Anda miliki akan seutuhnya tidak berubah, dan ekstraksi memungkinkan Anda melakukan apa pun yang Anda inginkan.

2. Meningkatkan Kapasitas

Seiring bertumbuhnya sebuah perusahaan, mereka seringkali harus bekerja dengan berbagai jenis data dalam sistem yang terpisah. Ekstraksi data memungkinkan Anda untuk mengkonsolidasikan informasi tersebut ke dalam sistem terpusat, untuk menyatukan beberapa kumpulan data.

3. Akurasi dan Presisi

Proses manual dan pengkodean, mampu meningkatkan peluang terjadinya kesalahan secara manual. Selain itu juga ada persyaratan untuk memasukkan, mengedit, dan memasukkan kembali data dalam jumlah besar.

Pemasukan data tersebut berdampak pada integritas data. Data extraction mengotomatiskan proses untuk mengurangi kesalahan, serta membantu meminimalisir waktu pengerjaan.

Baca juga: Mengenal Remote Sensing Data dan Manfaatnya dalam Bisnis

Fungsi Data Extraction dalam ETL, Bagi Data Warehouse

Fungsi Data Extraction dalam ETL, Bagi Data Warehouse

Dengan penggunaan ETL untuk data extraction, data yang ada pada data warehouse akan dikumpulkan dari berbagai sumber. Kemudian diubah formatnya dan dipindahkan ke dalam sistem data warehouse.

Berikut fungsinya untuk Anda:

1. Meningkatkan Kualitas Data 

Proses ETL akan memastikan data yang ada di data warehouse akurat, lengkap, dan up to date.

2. Data Terintegrasi dengan Baik 

Proses ETL mampu membantu mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan sistem, sehingga lebih mudah diakses serta digunakan bagi perusahaan Anda.

3. Meningkatkan Keamanan Data Anda 

Proses ETL juga akan mengontrol akses ke data warehouse. Lalu juga memastikan hanya pengguna berwenang saja yang bisa mengakses data itu. Sehingga data Anda akan aman.

4. Meningkatkan Skalabilitas 

Proses ETL akan membantu Anda untuk menyediakan cara. Selain itu juga mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar.

5. Meningkatkan Otomatisasi 

ETL dapat mengotomatiskan, menyederhanakan proses, serta mengurangi waktu dan tenaga. Hal tersebut bertujuan untuk memasukkan dan memperbarui data yang ada pada warehouse.

Contoh Penggunaan ETL Dalam Perusahaan Data

Berikut beberapa contoh bagi Anda, agar lebih mendapatkan gambaran mengenai data extraction.

1. Extract Data

Perusahaan ritel akan mengekstrak atau mengumpulkan data penjualan dari database di semua cabang toko.

2. Transform Data

Selanjutnya data yang sudah dikumpulkan akan dibersihkan dan diubah formatnya menyesuaikan sistem. Tahap ini berfungsi untuk menghapus data yang tidak perlu serta membuat kolom kalkulasi untuk keperluan analisis.

3. Load Data

Jika format sudah rapi, data akan dipindahkan ke data warehouse untuk disimpan dan digunakan dalam proses analisis.

4. Analisis Data

Terakhir, perusahaan ritel mulai melakukan berbagai analisis data. Seperti menentukan produk mana yang paling laku di setiap lokasi toko, pada hari dan jam berapa pelanggan toko ramai.

Selain itu juga melihat promosi mana yang paling menarik minat pelanggan. Analisis ini membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang tepat.

Baca juga: Data Exploration: Tahapan, Teknik, dan Tipsnya

Peran Terralogiq Dalam Data Extraction, Bagi Perusahaan

Data extraction adalah salah satu hal yang mampu menunjang keberhasilan perusahaan. Salah satu tujuannya adalah menerapkan sistem management yang baik, serta mencermati setiap data yang diolah.

Terralogiq menyediakan Google Maps Platform & Geospatial, Google Workspace, dan Google Cloud Platform & Solutions bagi perusahaan Anda. Tools tersebut dapat membantu Anda dalam proses data extraction. Berikut manfaat yang akan Anda dapat bila menggunakan Terralogiq:

  • Anda dapat menarik file apa saja, kapan saja, di mana saja menggunakan browser, desktop atau perangkat seluler apa pun.
  • Alat data bertenaga AI yang membantu Anda menganalisis dan mengoptimalkan apa yang sedang Anda kerjakan. 
  • Membuat dan membagikan dokumen langsung dari Gmail Anda untuk berkolaborasi dengan siapa saja dan di mana saja. 
  • Membantu pelanggan beralih ke inisiatif cloud-first dengan memodernisasi infrastruktur data mereka. 
  • Memanfaatkan keahlian Google dalam machine learning dan segera dapatkan wawasan tentang alur kerja yang ada.

Anda juga dapat menganalisis data lokasi, serta memberikan wawasan tentang kebiasaan masyarakat setempat. Sehingga, perencanaan dapat dilakukan secara proaktif daripada reaktif. Apabila Anda bergerak pada perusahaan data geolocation planning. Anda dapat menggunakan Terralogiq untuk location planning.

Jika Anda membutuhkan data terkait analisis risiko bencana alam, Anda dapat menggunakan risk analysis. Misalnya menganalisis risiko bencana alam atau sebaran penyakit di area tertentu menggunakan data statistik internal atau eksternal, termasuk data pengguna aplikasi Anda. 

Tertarik untuk membuat perusahaan data Anda lebih maju? Terralogiq adalah solusi tepat bagi Anda. Segera hubungi kami untuk memenuhi kebutuhan Anda. Kunjungi website kami untuk mengetahui lebih lanjut atau hubungi kami melalui halo@terralogiq.com

Author Profile

Share this post on

Related Article