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データ分析に欠かせないキーワード「ETL」とは?

2023.02.17

「ビッグデータ」「データ分析」など、近年はデータに関するキーワードが多く登場しています。企業内に存在するさまざまなデータは、それぞれを組み合わせながら分析することで、経営判断やマーケティング戦略の立案時に活用できます。

しかし、データ分析といっても何からはじめるべきか分からない方も多くいるでしょう。今回は、データ分析に欠かせない「ETL」について詳しく解説します。

ETLとは

ETLとは「Extract(抽出)、Transform(変換)、Load(書き出し)」の頭文字をとった言葉で、データの収集から格納までを一貫して行える仕組みのことです。

企業内には、会計や販売といった基幹システムのデータや、担当者ごとに管理する顧客データなどさまざまなデータが存在しています。これらのデータは、それぞれ別々のプラットフォームで管理されているため、活用するためには同じ基盤に統合する必要があるでしょう。

ELTは、こうしたさまざまなデータソースで格納されているデータを収集し、加工した後に「DWH(データウェアハウス)」と呼ばれる大規模データベースに格納する役割があります。

ETLを構成する3つの要素

ETLは、以下3つの要素で構成されています。

 Extract(抽出)
 Transform(変換)
 Load(書き出し)

それぞれの要素を解説しましょう。

①Extract(抽出)

抽出は、さまざまなデータソースから対象のデータを収集する役割があります。データソースとしては、フォーマットが定義されているデータベースに加えて、個人で管理しているExcelやPDFなども対象です。ここでは、データソースとそのデータソースから抽出したいデータを指定することで抽出が可能となります。

②Transform(変換)

続いて、抽出したデータを変換するプロセスです。データを扱うためには、決められたフォーマットに変換しなければなりません。

例えば、日付形式のデータがあったとします。和暦なのか西暦なのか、月が一桁の場合には先頭に0を付けるのかなど、システムごとにフォーマットが異なります。そのため、事前にETLで扱う日付の形式を定め、収集したデータを指定のフォーマットへと変換させる必要があります。

③Load(書き出し)

変換されたデータは、最終的に大規模データベースへと格納されます。ETLと合わせて用いられるのはDWHと呼ばれるデータベースで、頻繁な更新作業には適していないものの、大量のデータを格納して分析する用途で利用されるケースが多いです。

DWHへ格納する際には、DWHのどのテーブルのどの項目に格納するのかを定義する必要があり、この定義をデータマッピングと呼びます。

ETLが求められる背景とは

ETLは、以下の理由から需要が高まっています。

データ分析の需要が高まっているため
企業で扱うデータが増えたため

それぞれの理由を解説しましょう。

データ分析の需要が高まっているため

各業界では、新たなテクノロジーやビジネスモデルを活用し、新規参入となる企業が増えています。その結果、企業は競合他社に負けないためにもデータ分析をしていかなければならない状況です。

データ分析をしていくためには、データ基盤の構築から進める必要がありますが、一からバッチ処理などを活用して構築していくのは多くの工数がかかります。そこで、ETLツールを活用することで、運用コストを抑えながらデータ基盤を構築していけます。

企業で扱うデータが増えたため

最近は多くの企業でクラウドサービスの活用が進んでいます。クラウドサービスの活用に伴い、扱うデータの量も増え続けているのが現状です。そのため、こうしたデータの活用を進めるためにも、ETLを導入してデータ分析を進めていく必要があります。

ETLを導入するメリット

ETLを導入することで、以下のメリットを得られます。

開発工数が削減される
運用コストの削減
データ品質の向上

それぞれのメリットを解説しましょう。

開発工数が削減される

ETLはGUIで操作ができるため、手動でデータ基盤を構築するよりも開発工数を大幅に削減できます。手動でETLの機能を実現する場合は、各データソースからそれぞれのシステムにアクセスし、データを収集しなければなりません。ほかにも、加工するために独自の処理を実装する必要があり、データの形式が変わるために定期的なメンテナンスも求められます。

ETLであれば、データソースとの接続を効率的に実現できることに加えて、全ての変換を一元的に管理できるため、修正に対する工数も大幅に削減できるでしょう。

運用コストの削減

データ基盤は開発すれば終わりではありません。むしろ、開発後に運用していく手間が大きく発生します。例えば、あるシステムからデータ収集をするプログラムがあったとします。システム改修に伴い、データベースの構造に変更が加わってしまうと、収集するためのプログラム、そして加工するためのプログラムで修正が必要です。ETLであれば、こうしたデータソースに伴う影響をGUI上で管理できるため、効率的に運用していけます。

データ品質の向上

ETLで運用できれば、データを統合的に管理できるため精度の高いデータ分析が可能です。手動でデータ管理をしていく場合、全てのデータソースから収集するロジックや、変換のロジックを管理していかなければなりません。システム数が多くなればなるほど、管理する対象が増えていくため、どうしても抜け漏れが発生してしまうでしょう。その結果、データの精度が落ちてしまい、正しいデータで分析ができなくなってしまいます。

ETLで統合的に管理ができれば、変更に伴う修正も抜け漏れを減らせるため、データ分析もより効率的に実施していけるでしょう。

ETLツールを選定するポイント

ETLを実現するのであれば、ツールの導入がおすすめです。ETLツールは、下記のポイントで判断すると良いでしょう。

連携できるデータソースが多いか
わかりやすいGUIか
サポートが充実しているか

連携できるデータソースが多いか

ETLツールは、どのようなデータソースに接続できるのか定義されているため、自社の活用しているシステムが対応しているのかをチェックしておくと良いでしょう。

特に、SaaSシステムが対応しているかどうかは重要です。SaaSシステムが対応していれば、システムとETLツールが直接データ連携を実施してくれるため、どちらかのシステムに修正が入ったとしても、ほとんど手を加えずに修正対応ができます。

わかりやすいGUIか

ツールは直感的に操作できるものがおすすめです。操作が分かりにくいと、導入したとしても使われないシステムとなってしまいます。

最近のツールはGUIで表示されているため、専門的な知識がなくてもデータフローの把握がしやすいデザインとなっています。事前に、トライアル等で使用感を試しておくと良いでしょう。

サポートが充実しているか

ETLツールを導入するのであれば、サポートの充実度も重要なポイントです。特に、初期導入時だけ充実しているのではなく、導入後のサポートにも注意しましょう。

実際に運用してみると、思ってもいないところでエラーが発生してしまうため、そのときにアドバイスをもらえるような体制を作っているツールを選択するのがおすすめです。

まとめ

今回はETLについて解説しました。

ELTは、データ分析を実施していく企業であれば、効率的に運用するために欠かせないシステムです。これからデータ分析をしていく企業は、今回の記事を参考にETLツールの導入を進めてみてはいかがでしょうか。

文/長谷川貴之

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