ETL

ETL

企業経営を着実に進めていくためには、社内に蓄積したデータの活用が欠かせません。

ただ、「ETLってそもそもどういう意味?」「ETLを効果的に行うためにどうすれば良いの?」

そういった疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか?

そこで今回はそういった方へ向けて、ETLの概要やプロセス、ETLツールの抱える課題についても解説していきます。

この記事を参考にして、ETLについての理解を深めて、企業の経営に役立つデータマネジメントを行っていきましょう。

ETLとは

ETLとは、「Extract(抽出)」「Transform(変換)」「Load(格納)」の頭文字を取った略語です。主にデータウェアハウス(DWH)へデータを格納するまでのプロセスのことを指します。

Extract(抽出)
企業の各システムからデータを抽出する
Transform(変換)
抽出したデータを変換・加工する
Load(格納)
データをデータウェアハウスへ格納する

データウェアハウスとは、膨大なデータを格納するシステムのことです、データウェアハウスについては以下の記事で詳しく解説していますので、そちらをご覧ください。

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ETLについて

基幹システムや業務システムにある膨大なデータを分析することは、企業経営の意思決定に有効な手段です。ただし、これらのデータは所在やフォーマット、あるいは文字コードがバラバラで、そのままでは分析に利用できる状態にありません。

しかし、ETL処理を行いデータウェアハウス(DWH)にデータを格納することで、スムーズなデータ分析が可能となります。

ETLの各プロセスは従来スクラッチ開発で行っていましたが、1990年代後半頃からETLツールが出始めました。今ではフリーで使えるものから、高価なエンタープライズ製品まで様々なツールが出回っています。

ETLとは違う?DWH、BI、EAIについて説明

ETLと似たような概念として、「DWH」「BI」「EAI」が知られています。これらの言葉は、ETLと混同しがちです。ここで、それぞれの意味について確認しておきましょう。

DWHとは

DWHとは、Data Ware House(データウェアハウス)の略です。上でも少し触れましたが、目的別にデータを整理して並べ、格納しておくシステムのこと指します。

データを分析する際には、保存しておくデータを取り出す必要があります。その際に、利用しやすい形で保存しておくのが、DWHというシステムだということです。

一方ETLは、そのDWHにデータを格納するまでのプロセスを指します。DWLは格納するシステム、ETLは格納するプロセスと覚えておきましょう。

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BIとは

BIとは、Business Intelligence(ビジネス・インテリジェンス)の略です。企業などに蓄積されたデータを、収集・分析して意思決定に役立てることを指します。

企業などの経営では、ユーザーのニーズや、製品の需要を予測することが重要です。そういったときに、BIというプロセスが必要となってきます。

BIもデータを扱いますが、BIは蓄積されたデータを分析することが主です。ETLはDWHにデータを保存する過程、BIはDWHのデータを取り出す過程と覚えておきましょう。

EAIとは

EAIとは、Enterprise Application Integration(エンタープライズ・アプリケーション・インテグレーション)の略です。企業内の別々のシステムを結合させることを指します。

システム同士を連携させることで、情報伝達などをスムーズに行うことができるようになります。その結果、企業のパフォーマンスを向上させることがEAIの目的です。

ETLとの違いは、統合する対象です。EAIではシステム同士を結合するのに対して、ETLではデータを統合した上で整然と整理し、DWHに格納します。

ETLの機能

ETLの概念が明確になってきたところで、具体的な機能について解説します。まずは基本的な機能を確認した上で、ETLによってどのようなことが実現されたのかを確認しましょう。

ETLの機能について

ETLは、冒頭でも触れたように3つのプロセスから成っています。それぞれのプロセスにおける機能は、以下のとおりです

Extract(抽出)

Extract(抽出)の過程では、基幹システムや業務システムから必要なデータを抽出し、文字コードの変換を行います。

ただ、抽出すると言っても、不必要なデータを抽出しないようにしなければなりません。なぜなら、膨大な作業工数が必要となり、結果「いつまで経っても必要なデータが抽出できない」ということになってしまうからです。

抽出したデータの利用目的を明確にした上で、データの抽出を行いましょう。

Transform(変換)

Transform(変換)では、その名のとおりDWHに格納できる形式に「変換」を行います。なぜなら、複数のシステムから抽出されたデータは、同じ項目でもデータ形式が異なることが多々あるからです。

抽出の過程で明確にしたデータの利用目的を確認して、利用できる形式に変換する必要があります。

抽出プロセスで変換を行うことで、変換プロセスを省くことも可能です。ただ、抽出は抽出、変換は変換とプロセスを分けることで作業効率向上につながるでしょう。

Load(格納)

Load(格納)では、変換プロセスで作成したデータをDWHに格納します。通常はDWHが有する「インポート機能」を使うのが一般的です。

ETLツールの可能性

ETLツールが導入されることによって、開発工数の削減が実現しました。

社内に点在するデータを集めて有効活用するためには、抽出するシステム、変換するシステムを開発する必要がありました。しかし、対象となるデータが格納されているデータソースの種類が多ければ多いほど、そのデータソースに精通した専門的な知識が必要とされ、膨大な開発工数が必要になるという課題がありました。

そこで、注目されたのがETLツールになります。データソースごとに必要となる知識をETLツールに任せることで、開発工数の削減にもつなげることが可能となりました。また、多くのETLツールには、直感的に開発が行えるインターフェイス(GUI)が装備されており、これも開発工数削減につながっています。

ETLツールの課題

工数削減に貢献したETLツールですが、全く問題がないかといえばそういうわけでもありません。ETLツールの課題について、あらかじめ確認しておきましょう。

処理が終わらない

ETLツールが接続できるデータソースはETLツールの歴史とともに拡張され、装備されているGUIも改善が施され利便性は上がってきています。

ところが、多くのETLツールは処理性能の改善がされていません。昨今、企業が取り扱うデータは爆発的に増加しているのが事実です。ETLツールの処理性能が上がっていないため、限られた時間内に処理が終わらないという事象が発生する可能性があります。

対処方法としては、「処理性能の高いハードウェアを導入する」「処理を分散して実行できる環境を整える」などが挙げられます。ETLの処理性能を確認しておかないと、予期していなかったコストがかかることになります。

専門知識が必要

ETLツールは、一見するとGUIで直感的に誰でも使えるように見えます。しかし、様々な機能を有しているため、そのツールに対する専門知識が無ければ使いこなせないというのが現状です。

高価なETLツールを導入したが、自社の社員では使えず、当初導入以降のメンテナンスも外部へ委託するしかないという状況に陥ってしまう企業も多くあります。ETLツールを導入する前には、どのような知識が必要なのか確認しておきましょう。

使えないExtract(抽出)

ETLツールでは、様々なデータソースと接続でき、データ抽出が容易にできます。

しかし、セキュリティの観点からETLツールと基幹システムや業務システムのネットワークが分離されている場合や、セキュリティポリシー上の理由によって、直接接続が禁止されていることがあります。

結果として、基幹システムや業務システムからデータをCSV形式で出力して、ETLツールで利用するしかなく、せっかくETLツールの持つ機能を活用できないこともよくあります。

ETLのTransform(変換)はお任せください

ETLは、社内に点在するデータを統合して、分析に活用しやすいデータを作成するには、必要な仕組みです。また、それを実現するETLツールはとても便利なツールだと言えますが、上で触れたような課題も多くあります。

弊社の「データ整備サービス」は、ETLのTransform(変換)を実現するサービスです。ご用意頂いたCSVデータの確認、テーブル編集仕様に従ったデータ整備を責任持って行わせていただきます。

ETLに役立つツール「データ整備サービス」

ここでは、日本ソフト開発株式会社が提供する「データ整備サービス」の概要について解説していきます。

データ整備サービスの3つの特徴

データ整備サービスには、3つの大きな特徴があります。

①定額料金
データ整備サービスでは、データ件数に関わらず一定の料金でサービスをご利用いただけます。
②最短2日
データ整備サービスはスピード感を大切にしており、短期間(最短2日)でデータ内容確認・データ整備を実施いたします。
③分かりやすく
データ内容の確認とデータ整備を繰り返し行うことで、データを分かりやすい情報にまとめます。

データ整備サービスの詳細

データ整備サービスでは「データ確認」と「データ整備」を繰り返し、データ活用の課題解決をお手伝いいたします。

データ整備のStep1 データ確認

CSVファイルとテーブル編集仕様をお預かりし、データ確認レポートを短期間(最短2日)で作成いたします。

テーブル編集仕様の作成をお客様で行うことが難しい場合は、弊社にて作成サポートも行っていますのでご安心ください。

データ整備のStep2 データ整備

いただいたテーブル編集仕様を元に、お預かりしているCSVファイルを整備・加工して、短期間(最短4日)でCSVファイルをお返しいたします。

データ整備のStep3 データ再確認

データ整備が終わった後のCSVファイルがテーブル編集仕様に沿ったデータであることを、データ確認レポートによって確認いたします。

もしER図をいただくことができれば、テーブル間整合性レポートの作成も合わせていたします。

データ整備サービスで企業のお悩み解決

データ整備サービスをご利用になることで、企業が持つ以下のようなお悩みを解決することができます。

デジタルトランスフォーメーション(DX)関連のお悩み  

「デジタルトランスフォーメーションを進めるために今あるデータの内容を確認しているが、データ量、データ数が多くて、手に負えない」

AI関連のお悩み

「AI用の機械学習(学習データ、適用データ、テストデータ)データ整備を複数人で作成しているが、品質にばらつきがあり、AIで思うような結果が得られない」

データ移行時のお悩み

「ERPシステムをクラウドサービスに移行したいが、データ移行費が高い」

「汎用機からオープン系へのマイグレーションに伴うデータ移行の工数を削減したい」

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