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ETLとは?ETLの各プロセス内容と普及した理由、課題についても解説

2021 / 11 / 26

#データ分析・活用

ETLとは?ETLの各プロセス内容と普及した理由、課題についても解説

昨今ではビッグデータのビジネスへの活用が各社で進められています。そのことにより、大量のデータをいかに早くスムーズに処理するか、というところに重点が置かれるようになってきました。そこで誕生したのがETLという概念です。このETLの概念を適用したETLツールは、現在のビッグデータ処理において、なくてはならない存在です。今回はETLについて、各プロセスの内容と普及した理由、課題も含めて解説していきます。

ETLとは

ETLとはExtract(抽出)、Transform(変換)、Load(格納)の頭文字を取った言葉で、実際のプロセスもこの3つの項目から構成されます。ETLの目的は、経営に使用できる形で分析しやすくデータを加工し整理することで、複数のシステムからデータを抽出し、変換・加工した上でデータウェアハウス(DWH)などのデータストアへ渡す高速な処理、およびそれを支援する仕組みを持っていることが一般的です。現在オープンソースからエンタープライズ向けまで、さまざまなETLツールが世に出回っています。


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ETLのそれぞれのプロセス内容

ETLは、先述した通りExtract(抽出)、Transform(変換)、Load(格納)の3段階のプロセスに分かれます。ここでは、プロセスごとの処理内容についてみていきましょう。

◆抽出
データは、既存のデータベースや各種ログなど、事前に指定された多様なソースから抽出されます。1つまたは複数のシステムがダウンしている場合は、抽出が失敗することもありますので、例外の管理が必要です。

◆変換
変換によって、形式がバラバラのデータが分析に適した正しい形式に変更されます。この動作をクレンジングと呼びます。データのクレンジングをせずに適切なレポートの作成をすることは困難です。クレンジングのプロセスは下記のようなものがあります。
・標準化:使用するデータの特定、データの形式を揃えて保存する
・重複排除:重複した冗長なデータを整理
・検証:自動チェックを実行して、類似情報を比較して検出。異常データも除去される
・ソート:データをグループ化してカテゴリーに分類することで、DWHの効率を最大限に高める
上記の他にも、ユーザーが独自に定義したタスクも起動します。これらの処理によって、大量の情報が整理されていくのです。

◆格納
最後のステップとして、データが指定された格納場所に格納されます。DWHをはじめとしたデータストアにデータを格納する方法は、指定の期日より後に更新されたデータを全て格納するフルロードと、最終抽出日の後で更新されたデータのみ格納する増分ロードの2つがあります。不正なデータが含まれている場合は、別のデータに影響を与える可能性があるため、監視とエラー処理が重要です。

ETLツールが普及した理由

企業内に散らばるデータを活用し、経営に役立つインサイトを得るためには、まず点在するデータを集め、蓄積していくことが必要です。従来は、抽出されるデータソースに応じて適した変換ができるように都度プログラムを作成することが必要でした。そこで汎用的に使用できるETLツールが誕生し、直感的に開発が行えるインターフェース(GUI)を整備することで開発工数を大きく削減できました。


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ETLツールの課題

これまでお伝えしてきた内容を見るとETLツールはメリットばかりにみえますが、課題も存在します。
昨今ではビッグデータの概念が普及し、従来のビジネスでは活用していなかったようなデータも広く取り込み、インサイトを探ることが一般的になってきたため、処理データ量は増加の一途をたどっています。しかしながら、ETLツールは速度を向上させるような開発がほとんど行われてこなかったため、大量のデータを加工変換する際にETLツール単体では時間が足りず対応しきれないケースが出てきました。
そのため、処理のパフォーマンスを上げるために、データを整理する処理をデータベースサーバーに実施させ、ETLツールはDWHとの連携だけを担わせることや、CPUリソースを効率的に利用するために、処理を複数に分けて多重実行をするようにチューニングするなど、最適とは言えない手段を使わざるを得なくなっていった現実があります。 このような状況を打破するために各社で研究が進められていて、超高速処理をうたうETLツールが各社からリリースされています。

ETLツールはDWHなどとの連携の際には必須

ETLツールはExtract(抽出)、Transform(変換)、Load(格納)の略で、実際のETLのプロセスもこの3つから構成され、経営に使用できる形でデータを整理すること目的として抽出・変換・格納のプロセスをそれぞれ実行していきます。ETLツールを駆使し、ビッグデータの処理とうまく向き合っていきましょう。
クロス・マーケティングでは、ETLツールを活用したデータの前処理に関する豊富な実績があります。「BIツールの導入などに伴い、自社でETLツールを活用していきたい」「ETLを使用したプログラムの構築を依頼したい」などのお悩みがございましたら、クロス・マーケティングへお気軽にご相談ください。


■ETLツールに関するサービスはこちら
https://www.cross-m.co.jp/data_marketing/bi_cross/


■参考サイト:
https://www.unisys.co.jp/solution/tec/eai/etl.html
https://www.ashisuto.co.jp/eai_blog/article/201811_etl.html
https://www.talend.com/jp/resources/what-is-etl/
https://it-trend.jp/etl/article/function
https://waha-transformer.com/etl.html
https://boxil.jp/mag/a2415/
https://databricks.com/jp/glossary/extract-transform-load
https://www.xplenty.com/jp/blog/what-is-etl-ja/
https://www.sas.com/ja_jp/insights/data-management/what-is-etl.html

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