ETLとは？３つの基本機能とツールの必要性を詳しく解説

ETLとは

ETLとは、「Extract （抽出）」「Transform （変換）」「Load （書き出し）」の略語です。社内外に分散するデータソースから必要なデータを抽出し、扱いやすいフォーマットに変換して、DWH（データウェアハウス）に書き出します。一般的に、DWHにデータを保存する際の前処理として実施されます。

ETLの課題

従来、データ処理を行うためには、ExcelやGoogleスプレッドシートなどを活用するのが一般的でした。しかし、企業が扱うデータの量や種類が大きくなった昨今、これらのデータフローを手動で行うには、多くの手間と労力を要します。さらに、ExcelやGoogleスプレッドシートで加工処理するには、関数やマクロなどの知識も必要です。

そのため、気づけば各システムにデータが散在したままの状態や、格納されたデータが長期間手つかずとなった状態が多くありました。

ETLツールの必要性・メリット

ETLツールとは、データを抽出・変換・書き込みする一連の処理を自動化するためのソフトウェアです。従来、Excelやスプレッドシートなどを用いた手動作業では膨大な工数と専門知識が必要でしたが、ETLツールを導入することで、誰でも正確かつ効率的にデータ統合を行えるようになります。

ETLツールを活用する主なメリットは、以下のとおりです。

• ●フォーマットや格納場所の異なるデータを統合的に整理できる。
• ●データの重複や誤り、表記揺れを自動で修正し、高いデータ品質を保てる。
• ●直感的に操作できる製品が多く、専門知識がなくても扱いやすい。
• ●自社のデータ連携や分析基盤として柔軟に活用できる。

また、ETLツールの大きな特徴の一つは、データ処理の自動化によって業務コストを大幅に削減し、コストダウンを実現できる点です。例えば、毎日手動で行っていた売上データの抽出・加工・集計をジョブ設定により自動化することで、人的工数やミスを削減できます。これにより、属人化の解消や業務スピードの向上といった副次的な効果も得られます。

ETLツールの必要性やメリットについては以下の記事でもまとめているので、あわせてご覧ください。

ETLツールの基本機能

ETLツールには、データの抽出・変換・書き込みといった基本的な処理に加え、ジョブ設計やファイル形式との連携など、運用や業務効率化を支える多様な機能が備わっています。ここでは、ETLツールの主な機能とその役割を詳しく解説します。

CSVやExcelなどファイル形式との連携

ETLツールの多くは、CSVやExcelファイルなどの汎用フォーマットとの連携に対応しています。ローカルやクラウド上のファイルからデータを抽出し、変換後にDWHやデータベースへ書き込むことが可能です。非構造データの処理や、ファイル更新をトリガーとしたジョブ実行にも活用できます。

データ抽出機能（Extract）

データ抽出機能は、複数のソースから必要なデータを収集するETLの出発点です。データベース、API、ログファイル、スプレッドシートなど多様な形式に対応し、正確な形式での取得が求められます。欠損値や冗長データの確認など、初期段階での品質確保にも重要な役割を果たします。

データ変換・加工機能（Transform）

変換・加工機能では、抽出したデータを用途に応じた形式に整形します。単位の統一や日付フォーマットの変換、不要項目の除去、データの結合・集約などが主な処理です。正規化や標準化を通じて、データの整合性と分析利用のしやすさを高められます。

データ書き出し機能（Load）

変換後のデータをDWHやデータベースに保存（＝書き込み）する工程です。インクリメンタルロードやフルロードを使い分け、大量データを効率的に処理します。DWHへのバルクロードや、リトライ処理・通知機能といったエラーハンドリング機能も、ETLツールの重要な特徴です。

ETLジョブの設計・実行管理

ETLジョブとは、処理の一連の流れを定義した単位であり、自動実行の核となる仕組みです。例えば、毎日18時に売上データを抽出・変換・書き込みするジョブを設定できます。スケジュール実行やエラー時の自動再実行、ログ管理などのジョブ制御機能は、運用の安定性に直結します。

ETL機能は、製品ごとに性能や強みが異なります。ETLへの理解を深めるためにも、資料請求を活用して情報収集してみましょう。

ETLツールとDWH・BIツール・EAIツールの違い

ここでは、ETLを理解するうえで不可欠な関連システムについて解説します。

■DWH（Data Ware house：データウェアハウス）

さまざまなシステムからデータを集めて整理するデータベース。ETLツールによって抽出・変換処理されたデータがDWHに統合される。定期的にデータを取得し、時系列に蓄積してデータを整えるのが役割。

■BIツール（Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス）

企業に蓄積されている膨大なデータを集約し、経営や業務に活用できるように分析・共有するためのツール。DWHに蓄積されたデータを活用して、BIツールで分析を行う。ビジネス上の問題点の分析や検証、経営計画・予算編成のためのシミュレーションなどに活用される。

■EAIツール（Enterprise Application Integration：エンタープライズアプリケーション統合）

複数の社内システムを連携し、データやプロセスの統合を図るツール。ETLツールが分散したデータを集約しDWHに保存する一方、EAIツールはシステム間のアプリケーションを統合しデータ連携するのが目的。

■ELT（Extract, Load, Transform）

ETLと似たプロセスですが、ELTは先にデータをDWHへロードし、その後に変換処理を実施する手法です。ETLは変換後に保存する一方、ELTは大規模データの処理に向いており、クラウドベースのDWH環境で活用されるケースが増加傾向にあります。

ETLツールとEAIツールの違いは以下の記事で詳しく紹介しています。興味のある方はあわせてご覧ください。

ETLツールの選び方

ETLツール選定時に抑えておくべき５つのポイントを紹介します。

■スムーズな接続性

ETLツールが多様なデータソース（クラウド・オンプレミス・APIなど）と統合可能かを確認する。特にコネクトの有無が重要。必要なデータソースのコネクタが用意されていれば、スムーズなデータ連携が実現する。

■処理可能なデータ量

ツールごとに対応可能なデータ量やパフォーマンスは異なるため、自社のデータ規模と処理ニーズにあったツール選択が必要。特に、膨大な量のデータを処理する場合には、処理可能なデータ量の確認が不可欠。

■高い操作性

特に一般従業員が利用する場合、非エンジニアでも扱いやすいUIかどうかが重要。操作性が高いほど導入効果が高まる。

■利用規模にあった料金体系

ETLツールの料金体系は月額定額制と従量課金制があり、初期費用やランニングコストの総合的な検討が必要。無料版を提供する製品もあるが、データ量や処理回数に制限をもつ場合が多いため小規模利用に有効。

■サポートの質と範囲

ツールによりサポート内容に差があるため、担当者の知識レベルによっては、導入後のトラブル対応や技術支援が受けられるかどうかが重要。海外製ツールは英語によるサポートが一般的のため注意が必要。

ツール選びのポイントをさらに詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。国内製や海外製の人気製品も紹介しているので、導入を検討したい方におすすめです。また、ETL処理のプロセスも図解でわかりやすく解説しています。

まとめ

ETLとは、さまざまなデータソースからデータを抽出し、扱いやすいフォーマットに変換・加工し、DWHに書き出す処理です。ETLツールを活用すれば、各プロセスを自動化し、正確かつ効率的なETL処理が可能になります。ETLへの知識を深め、自社のデータ活用スピードを向上させましょう。

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