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データ抽出とは？定義、ツール、方法

データ管理の基本となるデータ抽出は、分析と情報に基づいた意思決定のためにデータを統合します。

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データ抽出

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定義

データ抽出とは何ですか？

データ抽出は、さまざまなソースから生データを特定、取得、および複製し、ターゲットリポジトリに格納するプロセスです。それは、ETLおよびELTプロセスの最初のステップであり、より深い分析と洞察のためにデータを収集します。

データ抽出機能を備えたBMCツール

Control-M

包括的なデータパイプラインのオーケストレーションは、ビジネスを円滑に運営し、あらゆるステップで自信を与える強力な機能の一つです。

詳細を学ぶ right-arrow

データ取り込みとデータ抽出の違いは何ですか？

データ抽出は、処理および利用の前に、異なるソース（例：スプレッドシート、センサー、トランザクションシステム）から特定の生データを取得することを含みます。

データ取り込みは、さまざまなアプリケーションのためにデータセットを集中させ、準備し、実行可能な洞察（例：レポート、リアルタイムデータの統合）を作成することを目指します。

 

データ取り込みについてもっと詳しく知る

データ抽出方法

フルデータ抽出

フルデータ抽出は、ソースシステムから全体のデータセットを取得します。特定のソースからの初回データ抽出中によく必要とされますが、特に複数回実施される場合はネットワークに過負荷をかける可能性があります。

部分データ抽出

部分データ抽出は、より選択的です。プロジェクトや結果に対してデータセット全体が無関係な場合に好まれます。フルデータ抽出と比較してネットワークへの負担が少なくなります。

インクリメンタルデータ抽出

インクリメンタルデータ抽出は、前回の抽出以降に変更されたデータのみを特定し、転送します。これは、継続的なデータ同期のための推奨選択肢です。

手動データ抽出

手動データ抽出は、通常、データを一つのソースから別のソースにコピーして貼り付けることを含みます。ほとんどのビジネスではもはや推奨されていませんが、小規模な抽出に使用されることがあります。

更新通知データ抽出

更新通知データ抽出（例：ウェブフック、変更データキャプチャ）は、データレコードが変更されたときに通知を受け取ることを含みます。これはリアルタイム分析のためのデータ準備に役立ちます。

物理データ抽出

物理データ抽出は、物理ストレージデバイスからデータを抽出するために使用されます。オンラインまたはオフラインのソース（例：非接続の物理センサー）からのデータ抽出を含む場合があります。

プロセス

データ抽出プロセスとは何ですか？

生データの混沌を克服し、実行可能なインテリジェンスを抽出することで、企業は競争優位を獲得し、効率的にスケールし、市場での地位を維持します。

よくある質問

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