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ETL

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ETL とは?

ETL(抽出、変換、書き出し)とは、さまざまなソースやフォーマットからのデータをコピー、結合、変換し、 データウェアハウスやデータレイクなどの新たな保存先に書き出すために使用する プロセスです。ETL によって、データを分析できる形へと整え、ビジネスの意思決定に役立てられるようになります。

良く似たものに ELT(抽出、書き出し 変換)がありますが、ELT ではデータを新たな保存先に書き出した後に変換する流れになります。

ETL の重要性

ETLでは、顧客データ、地理空間データ、人口統計データなど、あらゆるソースから多様なデータを抽出・統合できるため、 IT 部門の負荷が軽減するだけでなく、セルフサービス分析をより有効に活用できるようになります。

ETL は、あらゆるデータ管理戦略に欠かせないものであり、 企業の合併時や、システムのアップグレードによるデータの移行時にも大きな効果を発揮します。ETL は業務の大幅なスピードアップを叶えるだけでなく、 データの本質をとらえ、より効果的に活用することも可能にします。

ETL の仕組み

ETL では、さまざまなフォーマット、システム、データソースから多様なデータを自動で集約し、 分析可能な状態にすることができます。

ETL のプロセスにおいては、 データ処理時に従うべきポリシーや手順、インフラストラクチャやテクノロジー、 プロセス全体を監督する社員の責任などを明記し、データガバナンスを確立していくことが肝心です。データガバナンスを確立させることで、データの信頼性向上、 コスト削減、信頼できる単一の情報源、規制、法律、コンプライアンスへの準拠などを、 実現できるようになります。

ETL のプロセス

抽出:データの自動抽出により、 価値ある洞察を効率的にすばやく得ることができます。抽出のプロセスでは、構造化・非構造化データが複数のソースから、 バラバラなフォーマット(JSON、XML、非リレーショナルデータベース、スクレイピングされたWebサイトなど) で取り込まれる可能性があります。データを取得する前に、データの正確性と品質を検証し、その後の分析が適切に行えるように する必要があります。こうした作業は、レガシーなシステムや外部データを扱う場合に 特に重要です。
ETL - 抽出


変換:データ変換では、さまざまな形式のデータを統合し、 必要な形式で保存し、組織全体で使用できるようにします。 データの変換を成功させるためには、変換先の技術要件やユーザーのニーズを考慮する ことが重要です。つまり、システムでサポートされている文字セットや、データウェアハウスが使用しているコーディングのタイプを 確認したり、必要に応じて特定の分析に関連する新しい値を作成したりする必要があります。データ データクレンジングは変換のもう 1 つの重要な工程であり、重複や不要な空白を削除したり、 データの種類とサイズを変更したりすることができます。
ETL - 変換


書き出し:データは書き出しは、変換されたデータを、 データウェアハウスやデータレイク、オンプレミスやクラウド上のデータの保存場所に書き出す作業です。新入社員の情報を保存するような反復的な ETL プロセスでは、 既存の情報を上書きすることも、新しいデータに タイムスタンプを付加することもできます。データの書き出しが完了したら、全データが移行されたことを確認し、 エラーをチェックしてデータ品質を検証します。
ETL - 書き出し

ETL の課題

従来の ETL ツールでは、SQL の知識や、手作業でのコーディングが必須とされていたため、IT スタッフに頼らざるを得なく、 業務が滞ったり、サイロ化しがちで、スピードや効率性が大きな問題となっていました。ビジネスニーズが変化するにつれて、 迅速・正確なデータ分析が、これまで以上に重要視されるようになっています。最新の ETL プログラムでは、アナリティックプロセスオートメーション(APA、分析自動化)によって、さまざまなソースからの生データを、 意思決定を加速させる価値あるインサイトへと生まれ変わらせることが可能となっています。

ETL をはじめる前に

高度な ETL プログラムを利用することで、より素早く、より多くの情報に基づいて意思決定を下すことが可能になります。Alteryx Analytics Automation では、 ローコード・ノーコード、ドラッグ&ドラップで、ETL プロセスを誰でも簡単・効率的に行うことができ、 監査も容易になります。

Alteryx では以下のことが実現できます。

  • データ入力ツールやあらかじめ用意されたコネクターを使って、Snowflake、Tableau、Azure、AWS などの複数のソースからデータ を抽出できます。また、オープン API を使用して、独自の API 接続を構築することも可能です。
  • ドラッグ&ドロップで利用できる自動化ツールを使用して、フィルター、データクレンジング、集計を簡単に実行できるため、バラバラなデータを手間をかけることなく簡単に 変換できます。
  • 強力な予測的分析、空間分析、統計分析を行えます。
  • データ出力ツールやデータ書込 IN-DB ツールを使用することで、ターゲットの保存先にデータを書き込むプロセスを一気通貫で 行えます。
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