Mengenal Apa Itu Ekstraksi Data, Proses, dan Contohnya

Pernahkah Anda merasa tenggelam dalam lautan data yang tak berujung? Data bisnis tersebar di berbagai tempat, dari email hingga laporan keuangan. Seharusnya, data yang menjadi aset berharga justru menjadi beban karena sulit dikelola dan dianalisis. Data extraction atau ekstraksi data hadir sebagai solusi untuk menyederhanakan proses ini.

Dengan ekstraksi data, Anda dapat mengorganisir data yang kompleks, memahami tren bisnis, mengidentifikasi peluang baru, dan pada akhirnya, membuat keputusan yang lebih baik.

Penasaran ingin tahu lebih lanjut tentang ekstraksi data? Mari kita bahas secara detail di artikel ini!

Apa itu ekstraksi data?

Ekstraksi data adalah proses pengumpulan atau pengambilan data dari berbagai sumber, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Proses ini sangat penting untuk mengonsolidasikan, memproses, dan memperhalus data sehingga dapat disimpan di lokasi terpusat untuk analisis atau transformasi lebih lanjut.

Ekstraksi data merupakan langkah pertama dalam proses ETL (extract, transform, load) dan ELT (extract, load, transform), yang merupakan bagian dari strategi integrasi data yang lengkap.

Jenis-jenis data yang diekstrak

Data yang diekstrak dapat dikategorikan berdasarkan struktur dan formatnya, antara lain:

1. Data terstruktur

Data terstruktur memiliki format yang jelas dan teratur, seperti database relasional (MySQL, PostgreSQL) atau spreadsheet (Excel). Contoh data terstruktur meliputi:

Data transaksi: Data penjualan, pembelian, pembayaran, dan lainnya.
Data pelanggan: Informasi demografis, riwayat pembelian, preferensi.
Data produk: Informasi produk, harga, stok.

2. Data tidak terstruktur

Data tidak terstruktur tidak memiliki format yang tetap dan seringkali berupa teks, gambar, audio, atau video. Contoh data tidak terstruktur meliputi:

Teks: Email, dokumen, ulasan pelanggan, posting media sosial.
Gambar: Foto produk, logo, grafik.
Audio: Rekaman panggilan, podcast.
Video: Rekaman pertemuan, iklan.

3. Data semi-terstruktur

Data semi-terstruktur memiliki struktur internal tetapi tidak mengikuti model data relasional yang ketat. Contoh data semi-terstruktur meliputi:

JSON: Format teks yang ringan dan sering digunakan untuk pertukaran data.
XML: Bahasa markup yang digunakan untuk menyimpan data dalam format hierarkis.
CSV: Format teks yang digunakan untuk menyimpan data tabular.

Metode ekstraksi data

Metode ekstraksi data yang digunakan sangat bergantung pada jenis data yang akan diekstrak dan sumber datanya. Berikut beberapa metode umum yang sering digunakan:

SQL (Structured Query Language): Metode ini sangat efektif untuk mengekstrak data dari database relasional. Dengan menggunakan query SQL, kita dapat memilih data yang spesifik berdasarkan kriteria tertentu.
Web Scraping: Metode ini digunakan untuk mengekstrak data dari halaman web. Dengan menggunakan library seperti BeautifulSoup atau Scrapy di Python, kita dapat mengambil data yang terstruktur maupun tidak terstruktur dari HTML.
API (Application Programming Interface): Banyak aplikasi dan layanan web menyediakan API yang memungkinkan kita untuk mengakses datanya secara programatik. Dengan menggunakan API, kita dapat mengambil data dalam format yang terstruktur dan mudah diproses.
OCR (Optical Character Recognition): Metode ini digunakan untuk mengubah teks dalam gambar atau dokumen PDF menjadi format teks yang dapat diedit. OCR sangat berguna untuk mengekstrak data dari dokumen fisik.
ETL (Extract, Transform, Load): Proses ETL melibatkan tiga tahap utama: ekstraksi data dari sumber, transformasi data menjadi format yang diinginkan, dan pemuatan data ke dalam data warehouse atau sistem target. Alat ETL seperti Talend, Informatica, dan Apache Airflow sering digunakan untuk mengotomatiskan proses ini.

Baca Juga: Mengenal Apa Itu OCR dan Cara Kerjanya

Proses ekstraksi data

Secara umum, proses ekstraksi data dapat dibagi menjadi beberapa tahap:

Identifikasi sumber data: Menentukan dari mana data akan diambil.
Perencanaan ekstraksi: Menentukan data apa yang akan diekstrak, format data, dan tujuan ekstraksi.
Pengembangan skrip atau query: Membuat skrip atau query untuk mengekstrak data.
Ekstraksi data: Melakukan proses ekstraksi data sesuai dengan skrip atau query yang telah dibuat.
Pembersihan data: Memeriksa dan membersihkan data dari kesalahan, inkonsistensi, atau nilai yang hilang.
Transformasi data: Mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
Pemuatan Data: Memuat data yang sudah bersih dan tertransformasi ke dalam sistem target.

Manfaat ekstraksi data

Ekstraksi data menawarkan banyak manfaat bagi bisnis, di antaranya:

Pengambilan keputusan yang lebih baik: Data yang akurat dan terkini dapat membantu dalam membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
Peningkatan efisiensi: Otomatisasi proses ekstraksi data dapat menghemat waktu dan tenaga.
Analisis data yang lebih mendalam: Ekstraksi data memungkinkan kita untuk melakukan analisis data yang lebih kompleks, seperti analisis prediktif dan analisis sentimen.
Personalisasi: Data pelanggan yang diekstrak dapat digunakan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih personal.
Inovasi: Data dapat menjadi sumber inspirasi untuk pengembangan produk dan layanan baru.

Contoh ekstrasi data

1. Pengelolaan arsip faktur penjualan

Perusahaan dengan volume penjualan yang tinggi menghasilkan banyak sekali faktur penjualan. Mengelola arsip faktur secara manual sangatlah tidak efisien dan berpotensi kehilangan dokumen penting.

Dengan menerapkan OCR, perusahaan dapat memindai faktur penjualan dan mengekstrak data seperti nomor faktur, tanggal faktur, nama pelanggan, dan total penjualan.

Data ini kemudian dapat disimpan dalam sebuah database yang terorganisir, sehingga memudahkan pencarian dan analisis data penjualan.

2. Analisis biaya produksi

Dalam industri manufaktur, akuntan perlu menganalisis biaya produksi untuk mengidentifikasi area yang perlu perbaikan. Dengan menggunakan OCR, perusahaan dapat mengekstrak data dari dokumen seperti work order dan purchase order.

Data yang telah diekstrak kemudian dapat dianalisis untuk mengidentifikasi biaya langsung dan tidak langsung yang terkait dengan produksi suatu produk.

3. Pengelolaan dokumen pajak

Perusahaan wajib menyimpan berbagai dokumen pajak seperti faktur pajak, nota kredit, dan bukti pembayaran pajak. Dengan menggunakan OCR, perusahaan dapat memindai dokumen-dokumen pajak dan mengekstrak data yang diperlukan untuk pelaporan pajak.

Data yang telah diekstrak dapat disimpan dalam sebuah sistem manajemen dokumen yang terintegrasi dengan sistem akuntansi, sehingga memudahkan dalam penyusunan laporan pajak.

Kesimpulan

Ekstraksi data merupakan langkah penting dalam pengelolaan data. Proses ini memungkinkan pengumpulan dan persiapan data dari berbagai sumber untuk analisis dan transformasi lebih lanjut. Dengan memahami dan menerapkan proses ekstraksi data, bisnis dapat meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas pengambilan keputusan.

Salah satu teknologi yang dapat mempermudah proses ekstraksi adalah OCR. Dengan OCR, data dapat diekstraksi secara otomatis dari dokumen dan gambar, lalu diubah menjadi data terstruktur yang siap diedit.

Mekari Stream menawarkan aplikasi OCR dengan fitur canggih yang mampu mengekstrak data dari berbagai jenis dokumen dan gambar, sehingga menghilangkan kebutuhan akan entri data manual yang memakan waktu.