了解 Identity Manager 用户应用程序的关键概念是数据提取，它指的是能够定义、查看和处理目录提取层定义实例。
传统的储存技术（不论是关系数据库、X.500 目录还是其它储存库）通常要求数据项（数据库中的行、X.500 目录中的对象等）严格符合定义良好的纲要。 对储存数据的查询在复杂性方面不受限制（理论上），数据可包含索引和/或回指链接，但实际的数据项本身必须符合固定的定义。 另外，前提是适用的纲要不会随时间发生明显的变化。
如果要将信息（可能有完全不同的数据来源，取决于不同的纲要）聚在一起来创建符合任意新（并且可能是临时）纲要的复合数据对象，这可能是个问题。 身份数据是个经典示例，因为身份是合成且非静态的。 另外，构成某个身份的数据块也可来自不同的来源，每个来源都理所应当由管理员来适时地保护信息。
身份数据的分布式特征给身份管理造成了一些困难，在严格（且受政治限制）的纲要定义中很难解决这一问题。 解决此问题的一个方法是将所有身份数据都聚到逻辑库（已实施为目录）中，并根据将传统 LDAP 对象和特性等映射到任意提取层定义和特性的一个或多个逻辑纲要，按需要组合源数据中的逻辑身份。 这样一来，身份数据就变得高度合成和动态。 更改身份定义并不要求更改 LDAP 纲要。 可随意重定义身份对象，以适合特定的应用程序或特定应用程序的特定用户。
这一总体方法通常称为数据提取，意思是按照需要将身份具体化为所需的格式。
身份数据提取具有很多优点：
Identity Manager 通过提取实现所有上述目的和更多目的。