ETLとは？必要な理由・具体的な機能・類似ツールとの違いやツールの選び方まで詳しく解説！

ETLについて知りたい
ETLが必要な理由・メリットについて知りたい
ETLツールの選び方のポイントについて知りたい

企業が運営する様々なシステムやデータベースから、必要な情報を集めて一元管理するためには、ETLツールが必要不可欠です。ETLツールを利用することで、データ品質の向上や開発工数の削減など、様々なメリットを享受することができます。

では、このETLとは何をするものなのでしょうか。その概要から確認したい人も少なからずいるのではないでしょうか。今回は、ETLの概要・必要な理由とメリットを紹介した後に、ETLツールの選び方について詳しく解説していきます。

ETLとは？

ETLとは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し）の略語で、データを抽出し、必要な変換を行ってから別の場所に書き出すプロセスを指します。ETLは、データの品質を向上させ、正確な分析結果を得るために重要なプロセスであり、ビジネスインテリジェンスやデータ分析の分野で広く使用されています。ETLを利用することで、複数のデータソースからのデータの収集、必要なデータの加工や集計、DWHへの書き込みなどが自動化され、データの品質を向上させることができます。

ETLツールが必要な理由とメリット

ここでは、ETLツールが必要な理由とメリットについて解説します。

• データ品質の向上
• 開発工数の削減

それでは、1つずつ解説します。

データ品質の向上

1つ目は、データ品質の向上です。データは、複数のソースから収集されることがあり、データの種類やフォーマットも異なるため、収集されたデータをそのまま使用することはできません。そのため、ETLによってデータを抽出し、必要な変換を行い、適切な形式で保存することで、データの品質を向上させることができます。

例えば、複数のシステムから収集した顧客情報のデータを統合する場合、データの重複や欠損、不正確な情報などが存在する可能性があります。ETLを使用することで、データの整合性を確保し、データの品質を向上させることができます。また、ETLによってデータの変換を行うことで、異なるシステムで生成されたデータを統合し、分析可能な形式に変換することができます。

ETLを利用することで、データ品質を向上させ、正確な分析結果を得ることができます。これにより、企業の意思決定やビジネス戦略の策定において正確かつ迅速な情報を提供することができるようになります。

開発工数の削減

2つ目は、開発工数の削減です。ETLを利用することで、データの収集、加工、保存などの作業が自動化され、手動で行う必要がなくなります。そのため、開発工数を大幅に削減することができます。

例えば、データウェアハウスにデータを取り込む場合、複数のデータソースからデータを収集し、必要な加工を行い、最終的にデータウェアハウスに書き込む必要があります。手動でこれらの作業を行う場合、大量の作業時間が必要となります。しかし、ETLを利用することで、データの収集から保存までの作業を自動化することができます。このため、開発工数を削減することができます。

ETLの3つの機能

ここでは、ETLの3つの機能について解説します。

• 抽出（Extract）
• 変換（Transform）
• 書き出し（Load）

それでは、1つずつ解説します。

抽出（Extract）

1つ目の機能は、抽出（Extract）です。ETLの抽出（Extract）機能は、複数のデータソースから必要なデータを抽出するための機能です。データソースは、データベース、ファイル、APIなど、様々な形式で存在することがあります。

ETLの抽出（Extract）機能では、抽出対象のデータソースから必要なデータを選択し、抽出します。ETLの抽出（Extract）機能を利用することで、複数のデータソースから必要なデータを簡単かつ迅速に抽出することができます。

変換（Transform）

2つ目の機能は、変換（Transform）です。ETLの変換（Transform）機能は、抽出したデータを目的の形式に変換するための機能です。

ETLの変換（Transform）機能では、抽出したデータのクリーニングや、加工、統合、分割などの処理を行うことで、DWHに書き出すための形式に変換します。この処理により、複数のデータソースから抽出したデータを統合することができ、異なるデータソースのデータを一元的に管理することができます。

例えば、抽出したデータに欠損値がある場合には、補完や削除を行い、データ品質を向上させることができます。また、分析に必要なデータ形式に変換することができます。さらに、複数のデータソースから抽出したデータを統合する場合には、データを結合したり、重複を除去したりすることができます。

書き出し（Load）

3つ目の機能は、書き出し（Load）です。ETLの書き出し（Load）機能は、抽出したデータを変換した後、DWHやデータベースに保存する機能です。

ETLでは、抽出したデータを変換し、目的の形式に整形した後、DWHやデータベースに格納することで、必要なデータを取得しやすくします。これにより、必要なデータが簡単に取得できるようになり、分析やレポートの作成などをスムーズに行えるようになります。

ETLツールと類似ツールの違い

ここでは、ETLツールと類似ツールの違いについて解説します。

• ETLとEAIの違い
• ETLとDWHの違い
• ETLとBIの違い

それでは、1つずつ解説します。

ETLとEAIの違い

1つ目は、ETLとEAIの違いについてです。EAIは、「Enterprise Application Integration（企業システム統合）」の略で、企業内に分散して存在する複数のアプリケーションやシステムを連携し、シームレスなビジネスプロセスを実現するための技術や手法を指します。EAIは、異なるシステムやアプリケーションを統合することによって、データの共有や処理の自動化、業務プロセスの改善などを実現することが主な目的です。

つまり、ETLは、データを変換することでDWHに取り込むための前処理を行う役割を持ちます。一方、EAIは、異なるシステムやアプリケーションを統合し、ビジネスプロセスを自動化するための技術や手法であり、データの加工や変換に特化しているわけではありません。

ETLとDWHの違い

2つ目は、ETLとDWHの違いについてです。ETLは、データの加工や集約、統合などを行い、DWHに必要な形式や構造に変換することが主な目的です。

一方、DWHは、大量のデータを格納するためのデータベースであり、企業や組織のデータの中心となるものです。DWHは、複数のデータソースからのデータを統合し、データの品質や信頼性を高め、さまざまな分析やレポート作成に活用されます。

つまり、ETLは、データを変換することでDWHに取り込むための前処理を行う役割を持ちます。DWHは、ETLによって変換されたデータを格納することで、統合されたデータの分析やレポート作成を可能にするデータベースとなります。

ETLとBIの違い

3つ目は、ETLとBIの違いについてです。BIは、ビジネスに関連する情報を把握するための分析とレポート作成を行うためのシステムです。BIは、ETLによって取り込まれたデータを使用して、ダッシュボードやレポートなどのビジュアル化された形式でビジネス上の問題を解決するための情報を提供します。BIは、ビジネスプロセスの最適化や意思決定の助けとして活用されます。

つまり、ETLはデータを処理するためのプロセスであり、BIはデータを分析し、意思決定に役立つ情報を提供するためのシステムです。

ETLツールの選び方

ここでは、ETLツールの選び方について解説します。

• 導入目的・課題を明確にする
• 自社で利用しているデータベースに対応しているか確認する
• 豊富な文字コードに対応しているかどうかを確認する
• 開発生産性や品質・保守性の向上を確認する
• 直観的に操作できるか確認する
• データ処理速度が十分なものか確認する
• 開発を支援する機能があるか確認する

それでは、1つずつ解説します。

導入目的・課題を明確にする

ETLツールの選び方の1つ目のポイントは、導入目的・課題を明確にすることです。例えば、データ量や種類、処理速度、セキュリティ、可用性など、各社で求めるものは異なります。目的や要件が明確になると、適切なツールを選択するための基準となります。

自社で利用しているデータベースに対応しているか確認する

ETLツールの選び方の2つ目のポイントは、自社で利用しているデータベースに対応しているか確認することです。企業が保有するデータは、様々なデータベースやシステムに分散して存在する場合があります。そのため、ETLツールが自社で利用しているデータベースやシステムと互換性があることは非常に重要です。

ETLツールは、様々なデータソースからデータを抽出し、変換して、DWHにロードするためのツールです。そのため、ETLツールが自社で利用しているデータベースに対応していなければ、必要なデータを取り込めず、データの分析や可視化ができなくなるという問題が発生します。

そのため、ETLツールを選ぶ際には、自社で利用しているデータベースやシステムに対応しているかどうかを確認し、必要なデータを取り込むことができるかどうかを事前に把握しておくことが重要です。

豊富な文字コードに対応しているかどうかを確認する

ETLツールの選び方の3つ目のポイントは、豊富な文字コードに対応しているかどうかを確認することです。企業が保有するデータは、国内だけでなく海外からのデータも多く、様々な文字コードが混在していることがあります。そのため、ETLツールが多言語・多文字コードに対応していることが重要となります。

ETLツールは、多くの場合、データベースやファイルからデータを抽出し、変換して、DWHにロードするためのツールです。そのため、ETLツールが対応していない文字コードが含まれるデータを取り込むと、文字化けやデータの誤解釈などの問題が発生することがあります。

したがって、ETLツールを選ぶ際には、豊富な文字コードに対応しているかどうかを確認し、必要なデータを正しく取り込むことができるかどうかを事前に把握しておくことが重要です。また、異なる文字コードのデータを変換する機能があるかどうかも、検討する必要があります。

開発生産性や品質・保守性の向上を確認する

ETLツールの選び方の4つ目のポイントは、開発生産性や品質・保守性の向上が期待できるかどうかです。例えば、GUI（Graphical User Interface）による操作が容易であるか、コードを自動生成する機能があるか、複数の開発者が同時に作業できるか、デバッグ機能が充実しているかなどが評価のポイントとなります。

これらの機能が充実しているETLツールを選ぶことで、開発工数を削減することができます。また、品質・保守性の向上については、エラーハンドリング機能やデータ品質チェック機能、ログ機能などが重要なポイントです。これらの機能が充実しているETLツールを選ぶことで、信頼性の高いETLプロセスの構築や、保守性の高いシステムの構築が可能となります。

直観的に操作できるか確認する

ETLツールの選び方の5つ目のポイントは、ETLツールを利用する際に、直観的に操作できるかどうかです。ユーザーが親しみやすく、簡単に使いこなせるツールを選ぶことで開発生産性が上がります。さらに、エラーが発生した場合にも素早く対処できるため、保守性も高くなります。このように、直観的に操作できるETLツールは、開発効率や品質向上につながる重要な選択基準の一つです。

データ処理速度が十分なものか確認する

ETLツールの選び方の6つ目のポイントは、データ処理速度が十分なものかを確認することが挙げられます。データ量が多い場合や処理に時間がかかる場合、ETL処理によって遅延が生じる可能性があります。

そのため、ツール選定の際には、ツールの処理速度やパフォーマンスについて確認することが重要です。また、処理速度に加えて、並列処理やバッチ処理にも対応しているかどうかも確認することが望ましいでしょう。これによって、ETL処理の効率化やスケーラビリティの向上を図ることができます。

開発を支援する機能があるか確認する

ETLツールの選び方の6つ目のポイントは、開発を支援する機能があるかどうかです。開発を支援する機能とは、例えば、ETLフローの自動生成やテンプレートの使用により、開発工数を削減できる自動生成機能です。また、データの流れを視覚化することで、開発者がETLプロセスを理解しやすくなる視覚化機能や、不具合を発見するデバッグ機能もあります。

これらの機能があることで、開発者はより迅速かつ正確にETLフローを開発することができ、生産性を向上させることができます。そのため、ETLツールの選定時には、開発を支援する機能が十分に備わっているかどうかを確認することが重要です。

まとめ

ここまで、ETLの概要・必要な理由・メリットやETLツールの選び方のポイントなどを紹介してきました。社内外のデータソースに保管している大量のデータをビジネスに生かすためには、ETLツールを活用して、形式の異なるデータを分析しやすいように整え、保存できるようにすることが重要です。

せっかくのデータを生かし経営に活用していくためにも、ETLツールは必須なものになっていくでしょう。これからの自社の成長のためにも、今一度ETLの役割・機能について振り返ってみてはいかがでしょうか。