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ETLとELTの違いとは？クラウドでのELT活用や課題についても解説

2021 / 12 / 10

ETLは、膨大なデータを活用しやすい形に処理する仕組みです。しかし、膨大なデータを処理する際の能力が課題になっていました。その課題を解決する方法の一つがELTです。ELTは、処理をデータベースに担当させることによって、大きな変換能力を得ています。今回はETLとELTの違いについて、クラウドでの活用や課題事項も含めてお伝えしていきます。

ETLとは

ETLとは、さまざまなデータを利用しやすい形に変換して格納する工程です。Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し）の順でデータを処理するため、それぞれの頭文字をとってETLと名付けられています。ETLを使うと、社内に蓄積された膨大な量のデータを素早く収集・編集し、DWH（データウェアハウス）をはじめとしたデータストアに格納するという流れでデータを処理していきます。格納後はBIツールでデータを１つに集約して分析し、意思決定に活用していくことが一般的です。ETLの活用にあたっては、専用ツールの使い方やプログラミングに習熟する必要があります。

ELTとは

ELTとは、Extract（抽出）、Load（書き出し）、Transform（変換）の頭文字をとった言葉で、LoadとTransformの順番がETLとは逆になっています。ELTはETLとは違い、変換前にデータを保存し、変換はデータベースに担当させます。変換処理にデータベースのリソースを使用できることが大きなメリットです。

ETLとELTの違い

ELTの方がデータの取り込みスピードが速く、変換処理のプログラミングも必要ないため、必要なスキルも少なくすみます。データの変換・加工を行わないELTのデータ転送スピードは非常に高速です。ただしELTはデータベースにかかる負荷が大きく、データベースの利用に支障が出ることもありますので、夜間や休日など通常業務と重ならないタイミングで処理を実施する必要があります。

処理前のデータを保存するため、容量が圧迫されやすいこともデメリットです。近年では、データベースをクラウドで用意して、このデメリットを補うケースが増えていますが、使用量によって料金が変わる点に注意が必要です。

またELTは格納段階で個人情報や企業情報といった機密情報を保護・削除する機能はありませんので、機密情報の漏洩やハッキングの危険性が残ることも注意しなければなりません。データベースの容量を自由に拡張できない、もしくはデータベースで処理する時間を取れない場合は、ETLを利用する方が向いています。しかしETLの利用にはシステム開発のスキルが必要です。

知識や技術がなくても利用できるツールは、利用料金が高額で導入の負担が大きいことが一般的なため、可能であれば自社でETLの開発を試みる方がよいでしょう。また、データ格納前にデータを編集し、セキュアかつデータの品質を担保できるのはETLです。

クラウドでELTを利用することはメリットが大きい

クラウドは拡張性があるため、必要な時に必要なだけリソースを準備できることが大きなメリットです。ELTで取り扱う大きいデータでも、ストレージ容量が追加できるため問題なく変換処理を実行できます。クラウドベースのELTは、クラウドの他のサービスとも容易にやりとりでき、オンプレミスとの連携もとりやすいことが魅力です。

オンプレミスの場合、ストレージの容量を増やそうとすると、そのコストはそのままシステム停止までかかり続けるのが一般的です。しかしELTをクラウドで準備できれば、最小限の負荷で動作している場合は、ほとんどコストがかかりません。これらの大きなメリットが存在するため、ELTはクラウドで利用することが推奨されているといえるでしょう。

ELT使用の際に発生する課題

ELTを利用すると、ペタバイト規模のデータが一時的にデータベースに格納されるため、常に情報漏えいなどのリスクが付きまとうことになります。アプリケーションやユーザーに適切なアクセス権を付与することが重要で、データへのアクセスを適切に設計することにより、内部不正の発生やマルウェアの感染などの可能性を低減できます。

近年では、HIPAA、PCI、GDPRなどのコンプライアンスへの対応が各社に要求されていますが、ELTは格納前にデータを整理・削除できないため、これらのコンプライアンスに抵触する可能性があります。また、データを整理せずにそのまま格納するため、保存容量の増大によるコストの増加に気を配ることが必要です。

ETLとELTの適したケースを理解して有効な活用を

ETLとELTは、LoadとTransformの順番が逆になります。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くすみますが、データベースの容量を圧迫しやすいことがデメリットです。しかしデータベースにクラウドを活用すれば、データベースの容量を必要に応じて追加できるため、ELTのメリットを最大限に引き出せます。ETLとELTそれぞれの利点を理解して、有効に活用していきましょう。

クロス・マーケティングでは、ETL・ELTなどデータの前処理に関する豊富な実績があります。プライベートDMPとBIの連携など、分析におけるデータ変換に関するお悩みがあれば、クロス・マーケティングへお気軽にご相談ください。

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

■参考サイト：
https://it-trend.jp/etl/article/252-0002
https://www.talend.com/jp/resources/elt-vs-etl/
https://www.xplenty.com/jp/blog/etl-vs-elt-ja/
https://www.gixo.jp/blog/10330/
https://itpropartners.com/blog/14289/
https://blogs.informatica.com/jp/2021/04/06/why-you-should-use-informaticas-elt-or-advanced-pushdown-optimization-for-snowflake/
https://www.qlikspace.net/etl_vs_elt_short_video/
https://www.qlik.com/ja-jp/resource-library/etl-vs-elt-evolutions