ETLとは・ELTとは？基本の意味と役割を解説
ETLとは、「Extract（抽出）」、「Transform（変換）」、「Load（格納）」の略で、データを加工して統合する処理フローを指します。一方、ELTとは「Extract（抽出）」、「Load（格納）」、「Transform（変換）」の順で処理する手法で、ETLとは処理順や変換タイミングが異なります。
ETLとELTの違い
ETLとELTはどちらもデータ処理手法ですが、処理順序や変換タイミング、適したシステム環境に違いがあります。以下で、それぞれの特徴を整理しながら違いを比較します。
ETL：さまざまなデータを抽出・変換してデータベースに統合
ETLは、さまざまなデータを抽出・変換し、データベースに統合する処理方式です。社内で利用するデータは事業が長期化するほど膨大な量になります。また、保有するデータの形式や場所も別々になりがちで、スムーズに有効活用できません。
そこで、ETLでデータを収集・編集し、利用しやすい統一されたデータベースとして保存することで、効率化を図れるのです。このとき保存されるデータベースは主にDWH（データウェアハウス）です。
ETLは特に社内データを有効活用するためのBI（Business Intelligence）ツールで使われます。大量のデータを１つに集約して分析することで、企業の意思決定などに活用できます。
ELT：データが蓄積されたデータベース内でデータを変換
ELTとは、「Extract（抽出）」、「 Load（格納）」、「Transform（変換）」の略です。LoadとTransformの順番がETLとは逆になっています。
ETLでは、専用ツールを使って変換したデータをDWHなどのデータベースに保存（Load）します。一方、ELTの場合はデータベースにデータを保存してから、データベース内で変換処理を行います。つまり、ETLとELTでは変換処理を行う順番と場所が異なるのです。
ELTでは変換処理を行うための専用エンジンは不要であり、データベースのリソースを使います。普段から利用しているデータベースの処理だけで良いため、新たなスキルを習得する手間を省けます。
一方、ETLの場合は変換処理のための専用ツールの使い方やプログラミングを習わなければなりません。
ETLとELTの使い分け
ETLとELTを比較した場合、ELTの方がデータの取り込みスピードが速く、必要なスキルも少ないなどのメリットがあります。
しかし、ELTの処理ではデータベースにかかる負荷が大きくなります。そのため、ELT処理を実行しているときは、ほかの人のデータベース利用に支障が出てしまうことがあります。
また、大量のデータを保存・処理するため、容量が圧迫されやすいです。ELTを実行するときは、必要な容量に適うデータベースを用意しなければなりません。つまり、「データベースの容量を拡張できない」といった場合はETL処理の方が良いでしょう。
近年ではオンライン上のデータベースでELT処理を行うケースが増えています。クラウドデータベースであれば、容量の問題を解決できます。しかし、クラウドは使用量によって料金が変わる点には注意しなければなりません。
ETL処理の流れとステップ
ETL処理は、複数のデータソースに点在する情報を一元化し、ビジネス分析や業務改善に役立てるための基本的なデータ処理プロセスです。以下の３つのステップで構成され、それぞれの工程が重要な役割を担っています。
- 【1】Extract（抽出）
- 業務システムや外部アプリケーションなど、さまざまなデータソースから必要なデータを取り出す工程です。対象となるのは、売上データ、顧客データ、在庫情報など、業務で活用したいあらゆるデータが含まれます。
- 【2】Transform（変換）
- 抽出されたデータを、分析や統合に適した形式へと変換します。具体的には、データのクリーニング（不要データの除去）、フォーマット変換、コード統一、結合や集計などが行われます。この工程は、業務ロジックやビジネスルールを反映する重要なステップです。
- 【3】Load（格納）
- 変換後のデータを、データウェアハウス（DWH）やデータマートへ格納します。これにより、BIツールやダッシュボードからの可視化・分析がスムーズに行えるようになります。
一方、近年主流となっているELTと比較すると、ETLは外部ツールによる高度な前処理や制御が可能であり、環境によっては依然として有効な選択肢です。
ETLとELTはどちらを選ぶべき？違いを比較
ETLとELTはどちらもデータ統合に用いられる処理方式ですが、それぞれ処理の順序や適したシステム環境が異なります。以下の比較表を参考に、自社にあった方式を選びましょう。
| 比較項目 | ETL | ELT |
|---|---|---|
| 処理の順序 | 抽出 → 変換 → 格納 （Transformが早い） | 抽出 → 格納 → 変換 （Transformが後） |
| 処理場所 | データウェアハウスに格納する前に外部で変換 | データベースやDWHに格納後に内部で変換 |
| 適したシステム | オンプレミス型システムや処理能力が限られた環境 | クラウドDWH（BigQuery、Snowflakeなど）を活用する最新の環境向き |
| 主なメリット | データ量が多くない場合に処理が効率的。変換制御がしやすい | 大量データに対応しやすく、処理のスケーラビリティが高い |
| 向いているケース | データ前処理のルールが複雑な業務、定型処理が中心のレガシー環境 | 柔軟にスキーマ変更をしたい場合やリアルタイム処理・分析を重視する業務 |
近年はクラウドDWHの発展によりELTが主流となりつつありますが、すべての業務に最適とは限りません。例えば、複雑な業務ロジックを外部で管理したい場合や既存ETLツールの資産を活かしたい場合は、引き続きETLのほうが適しています。自社のデータ基盤の特性や処理要件に応じて、両者を使い分けることが重要です。
ETLとELTを活用するポイント
ここでは、ETLとELTを活用する際に意識したいポイントを見ていきましょう。
ETL：開発の基礎知識を習得する
ETLツールを活用すれば、データの連携・統合・システム間移行が容易になります。しかし、このような処理を全て自動で行ってくれるツールではありません。
そのため、データ分析の担当者はデータベースを処理する技術だけでなく、システム開発のスキルが必要です。中には知識や技術がなくても利用できるようなツールもありますが、高額になり導入の負担が大きいです。
反対に無償や低価格なツールはサポートがなく、専門知識がないと使いこなせません。
ETLを利用する際は、データを抽出するSQLの基礎知識に加えて、さまざまな種類のデータを収集・加工できるようにする開発スキルを習得しましょう。
ELT：データ処理のタイミングを考慮する
ELTは前述のとおり、処理中のデータベースの負担が大きいため、通常業務のデータベース処理が遅くなる恐れがあります。
そのため、すでにELTを導入しており容量を拡張できない場合は、通常業務と重ならないタイミングで処理を行うと良いでしょう。例えば、ELTの処理を夜間か休日に行うなどです。
就業時間帯が長いなど、ELTでデータベースを稼働する時間を分けて取れない場合は、ETLの方が向いているかもしれません。そのため、ELTを導入する前に自社の事業とマッチしているか確認しましょう。
ETLとELTの違いを理解して有効活用しよう
ETLとELTはどちらも、社内に保管されている膨大な量のデータを分析・有効活用するために使われます。
この２つの処理を上手く使い分けることができれば、BIツールなどによるビッグデータ分析も効率化できるでしょう。基本的にELT処理の方がスピードも速く、新しい技術を習得せずに済むメリットがあります。しかし、データベースに大きな負担をかけてしまうため注意してください。
ETLとELTの違いをよく理解して、有効活用しましょう。
