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ETLとはExtract, Transform, Loadの3機能 | BIやDWHとの違い

最終更新日:(記事の情報は現在から45日前のものです)
ETLとは、「Extract(抽出)」「Transform(変換)」「Load(書き出し)」の略語で、データベースに保存されているデータを分析で扱いやすいように整える作業をさします。ETLとはどのようなものか解説します。

ETLとは

ETLとは「Extract(抽出)」「Transform(変換)」「Load(書き出し)」の略語で、データベースやデータレイクからデータを整形してDWHへ入れるための作業を意味します。具体的には、数あるデータから必要なものを抽出、分析しやすいよう変換、保存のために書き出しといった作業の総称です。

Data sourceがETLによってDWHへ保存される

ETLツールの必要性

企業には、さまざまなシステムで使用している複数のデータソースが存在します。

これらの点在するデータを分析して有益な知見を得るには、分散しているデータを集約して一か所に蓄積する必要があります。ただし、社内にある膨大な量のデータを手作業で処理するのは現実的とは言えず、データを集約するためのシステムを開発するとしても、高度な知識をもつエンジニアや多大な開発工数が必要です。

こうしたデータ分析における課題の解決段として、ETLツールが有効です。ETLツールを利用することで、プログラミングの知識がなくても直感的な操作でシステムの開発が可能になります。また、集約したデータは分析のために利用しやすい形式に整えて格納できるため、手作業によるミスを回避し、精度の高い分析が行えます。

ETLの機能

ETLの機能は、Extract(抽出)とTransform(変換)とLoad(書き出し)の3つに大きくわかれます。生のデータを分析しやすいデータにするためのこれら3機能について具体的に解説します。

ETLの機能はExtractとTransformとLoad

Extract(抽出)

Extract(抽出)とは、ERP基幹システムのデータベース、領収書のテキストデータ、会計情報のCSVなど多方面に点在しているデータを一か所に集約する機能です。ただし、集めるデータはのちの分析にて必要とされるデータのみです。

たとえば、売上を分析するためのデータを集める場合には、販売した商品の単価や売上の個数についての記録を集めます。反対に、現在の在庫やこれから仕入れる在庫については不要なので、Extractの対象となりません。

Transform(変換)

Transformとは、Extractにて抽出されたデータをDWHにて分析しやすいデータ形式へ変換する機能です。データベースからExtractしたデータはたいてい機械的な値が保存されているため、この値を人間が分析に扱いやすいよう整えます。

例をあげると、データベースでは商品を区別するための値として「えんぴつ」のような商品名ではなく、「A135」のようなID名を用います。しかし、ID名のままでは分析する際に人間が判別をつけられません。そのため、「A135」を「えんぴつ」のように変換します。

Load(書き出し)

Loadとは、TransformしたデータをDWHへ保存する機能です。成型されたデータをDWHへ保管することで、BIツールの使用時にすばやく分析へとりかかれます。

もしLoadされていなければ、分析するたびにExtractとTransformの作業が発生するため分析までに時間がかかります。また、データ容量が多い場合にはパソコンのスペックに耐えきれず動作が重くなりかねません。

ETLとDWH、BI、EAIの違い

ETLを理解するうえで、よく見かける用語を理解しましょう。ETLと混同されやすいDWHやBI、EAIについて説明します。

ETLとDWH

DWH(データウェアハウス)はETL処理によって、適切な形に変換されたデータを保存する倉庫です。DWHには目的別にデータが整然と並べられているため、データ分析をしやすくなります。情報を整理するのがETL、保存するのがDWHです。

DBからデータレイク、DWH、BIツールまでの全体図

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ETLとBI

ETLとBIの違いは、データを処理する段階にあります。雑多なデータを整理されたデータへ変換しDWHに保存するのがETL、DWHに保管されているデータを用いて分析するのがBIです。ETLとBIはどちらもデータを取り扱う点では同じですが、ETLはデータを整える役割、BIはデータを分析する役割がある別の機能です。

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ETLとEAI

EAI(Enterprise Application Integration)とは、企業内で異なったシステム同士を統合させることです。バラバラに存在しているシステム同士を相互に連携させ、システム全体としての生産性向上を目指した技術です。

各所に分散しているデータを集約し、最終的にDWHへと投入する役割をもつETLに対して、EAIはシステム同士を連携させること自体が目的となります。

目的重点
ETLDWHに統合された情報を利用して最適な経営判断を行う集約された「データ」
EAIビジネスにおけるさまざまなプロセスの最適化と円滑な情報伝達を実現することで、パフォーマンスを向上させるデータ同士の「連携」

ETLツールの目的・メリット

開発工数の削減

ETLツールはデータ統合に必要な部品を提供しています。これらの部品を組み合わせることで、データを統合するプログラムが完成します。直感的に操作できるため、知識をそれほど必要としません。ETLツールを使用しない場合は、高度なプログラミングスキルと工数を要します。

データ品質の向上

ETLツールには、データ統合をするために必要な機能が備わっています。そのため、DWHへのデータ統合を容易に行えるのがメリットの一つです。データフォーマットが点在していても、適宜所定のデータ形式に変換されます。また、データの重複や誤り、表記の揺れを自動修正する機能も搭載されています。

高速処理が可能

高速動作を追及し続けてきたETLツールのなかでも、近年はデータ変換の処理速度に特化して開発されています。これまで以上に高速のデータ変換が可能になり、大量データの集計やソートが可能になりました。

ETLの活用でビジネスを効率化

「ETLとは何か?」「どういった特徴があるのか?」といったことについて、なるべく簡単に説明してきました。もし、あなたの企業にてデータが統合されないまま乱立している状態ならば、ぜひETLの導入を検討してみましょう

ETLツールは、サービスによって機能や価格もさまざまです。目的に沿ったサービスの比較で効率的なサービス活用が可能になります。


次の記事では、troccoReckonerといった代表的なETLツールを比較しています。具体的なETLツールの事例を知りたい方にはこちらの記事がおすすめです。

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