ETL(抽出、変換、装填)とは何ですか?

ETLとは何の略ですか?

ETLは抽出(extract)、変換(transform)、ロード(load)の略です。これは複数のソースからデータをデータウェアハウス、データレイク、クラウド分析プラットフォームなどの単一の目的地に統合し、報告、ビジネスインテリジェンス、分析のために準備するためのデータ統合プロセスです。

この用語は1970年代にさかのぼり、企業が初めて異なるトランザクションシステムからデータを中央リポジトリに統合する標準化された方法を必要とした時代に由来します。ツールやターゲットシステムはそれ以来劇的に進化しましたが、コアコンセプトである抽出、変換、ロードは今日の組織のデータ移動の中心的なものであり続けています。

データウェアハウジングにおけるETLとは何ですか?

データウェアハウジングにおいて、ETLとはデータレイクのように、ソースシステムから非構造化データを同時に読み取ったり抽出したりするプロセスを指します。このプロセスは、データをクエリや分析に適したフォーマットに変換(または変換)し、オンサイトのデータウェアハウス、 クラウドデータウェアハウス、運用データストア、 またはデータマートにロードします。ETLシステムは一般的に、複数のアプリケーションやシステムからデータを統合し、それぞれ別のハードウェア上でホストされ、異なるグループやユーザーによって管理されます。ETLは、アドホックレポート用の一時的なデータのサブセットを組み立てたり、新しいデータベースへのデータ移行や、データベースを新しいフォーマットやタイプに変換したりするためによく使われます。

ETLはデータウェアハウジングにとって重要です。なぜなら、複数のデータソースから生データを収集し、分析のニーズを集中化できるからです。これにより、単一のデータソースから質問をするため、より速いクエリが可能になります。

ETLの手続きはどのように進めますか?

ETLツールは、1つまたは複数のソースからデータを1つの中央コンテナに自動的に統合します。このプロセスは3つのステップから成り立っています。

抽出:ソースシステムからデータを取得

抽出フェーズでは、エンタープライズアプリケーションやリレーショナルデータベースからフラットファイル、API、IoTに接続されたデバイスまで、複数のソースシステムから生データを取得します。データエンジニアはETLツールを設定し、各ソースに接続し、抽出すべきレコードを特定し、生産システムに影響を与えずに処理できるステージングエリアにコピーします。ソースシステムは異なるフォーマット、スキーマ、更新頻度を頻繁に使うため、信頼性の高い抽出はパイプライン全体の成功の基盤となります。

Transform:データのクリーニングと標準化

変換フェーズでは、生データをクエリや分析に適した統一フォーマットに変換します。これには、 不完全または重複したデータレコードのフィルタリング、ビジネスルールの適用、日付、通貨、単位などのフォーマットの標準化、複数のソースからのデータの結合、レポート用のレコードの集約などが含まれます。変換はしばしばデータを構造化クエリ言語(SQL)に適したテーブルに変換しますが、現代のETLツールはJSONのような半構造化フォーマットも扱います。

ロード:ターゲットシステムへのデータ移動

ロードフェーズでは、変換されたデータをターゲットシステム(通常はデータウェアハウス、データレイク、データマート、運用データストア)に書き込みます。ロードはスケジュールバッチ(例えば、前日の売上データで倉庫を更新する夜のジョブ)またはストリーミングパイプラインを通じてほぼリアルタイムで行われます。ターゲットシステムは分析、ダッシュボード、機械学習モデル、その他統合されたエンタープライズデータに依存する下流アプリケーションの唯一の真実の情報源となります。

ETLツールの種類

ETLツールやETLソフトウェアにはいくつかの形態があり、それぞれ異なるアーキテクチャや運用要件に適しています。最適な選択は、データがどこに保存されているか、どれだけ迅速に分析に提供したいか、そしてワークロードが構造化され予測可能か、変動的でリアルタイムなかによって異なります。

オンプレミスETLツール

オンプレミスツールは、すべてのデータが現地に保存されているため、より高いセキュリティを実現できます。データは環境外に出ないため、より厳格なコンプライアンス管理を提供し、金融サービス、医療、政府など厳しい規制要件を持つ業界で一般的な選択肢となっています。

クラウドベースのETLツール

クラウドソフトウェアは、クラウドベースのデータウェアハウスやアプリケーションに対応するETLプロセス向けに特別に設計されています。これらのツールは、オンデマンドで計算やストレージをスケールさせ、最新のSaaSソースとネイティブに統合し、インフラのオーバーヘッドを削減できるため、Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery、Microsoft Azureなどのプラットフォーム上で分析を行う組織に適しています。

バッチETLツール

バッチソフトウェアはETLプロセスをバッチ単位で行い、定期的な分析や給与情報などの構造化データの報告に最適です。バッチジョブは通常、夜ごとや毎時間などのスケジュールで実行され、蓄積されたデータを大量に処理します。また、月次の財務報告や日末の売上総計など予測可能な作業負荷にも非常に適しています。

リアルタイムおよびストリーミングETLツール

リアルタイムETLツールは、データパイプライン内の情報収集と分析にかかる時間を最小限に抑えます。イベントが発生するたびにデータを継続的に処理するため、不正検出、IoTモニタリング、推薦エンジン、最新のインサイトに依存するあらゆるユースケースに不可欠です。

ETLの利点

ETLは、ビジネス全体のデータを統合・分析する必要がある組織にとって、いくつかの重要な利点を提供します。 

エンタープライズデータの統一ビュー

複数のソースシステムからデータを一つのターゲットに統合することで、ETLはアナリスト、経営幹部、ビジネスユーザーに業務、顧客、パフォーマンスの統一されたビューを提供します。定義の一貫性のない分散したツールからレポートを引き出す代わりに、チームは単一の調整された真実の情報源にクエリを提出し、ビジネスの異なる部分で矛盾する数字が現れるリスクを減らします。

データの品質と一貫性の向上

ETLを適切に活用することで、データは企業のデータパイプラインや全体のアーキテクチャを通じて追跡しやすくなる統一フォーマットで存在します。変換フェーズでは、クレンジング、検証、標準化のルールが適用され、エラーを検出し重複を除去し、データが下流システムに届く前に一貫したフォーマットを強制します。つまり、アナリストやアプリケーションは信頼できる記録から作業します。

ビジネスインテリジェンスと分析をサポートします

ビジネスインテリジェンスは、データマイニング、プロセス分析、パフォーマンスベンチマーキング、記述的分析を含む広範な用語です。ETLがなければ、企業はBI向けのデータをまとめ分析するのが非常に困難になるでしょう。ETLは企業が複雑な問い合わせを行い、迅速な回答を得ることでより良い意思決定を可能にします。

クラウド移行と近代化の加速

ETLプロセスでは、多様な異なるソースからデータを引き出し、中央集権型のデータウェアハウスや分析プラットフォームに転送できます。ETLツールがなければ、特に多様なデータソースやタイプを扱う場合、これは非常に困難かつ時間がかかることがあります。

自動化により手作業の負担を軽減します

自動化ツールにより、常に監視することなくETLを実施することが可能になります。これは特に、毎日大量のデータを処理するエンタープライズ規模の企業に当てはまります。自動化されたETLツールは、データチームを人為的ミスに伴うリスクから守ります。

ETLの課題

その価値にもかかわらず、ETLにはいくつかの重要な課題も伴います。

• スケーラビリティの欠如。 ETLはほとんど変わらない予測可能なデータソースに依存しています。IT環境を変えれば、ETLのテストプロセスを調整して対応させる必要があります。
• 品質のテストやプロセス開始前に検証されなければ、変換は欠陥や不正確なデータにつながります。ETLツールは複雑で、適切に機能するには多くの専門知識が必要です。適切なテスト、クレンジング、探索がなければ、エラーがデータに入り込む可能性があります。
• ETLに関する相反する考え方。 データ分析とデータエンジニアリングは、すべてのデータチームにとって不可欠ですが、それぞれ異なる目的を果たしています。データサイエンティストは、データサイエンスの分野で機械学習(ML)などのツールを使ってデータ分析を行います。データエンジニアは生データを使い、意思決定に役立つ情報に変換します。

ETLとELT:違いは何ですか?

抽出、ロード、変換(ELT)はETLパイプラインのバリエーションであり、クラウドベースの環境でよく用いられます。ELTはデータを読み込む前に変換するのではなく、生データをデータウェアハウスやデータレイクに取り込み保存し、必要に応じて分析のために変換します。
変換は読み込み後に行われるため、ELTは特に大規模データ処理やオンデマンド計算をサポートするクラウドネイティブアーキテクチャにおいて、速度と柔軟性を向上させることができます。

出典:https://www.striim.com/blog/etl-vs-elt-differences/

ETLとELTは似た手順を踏んでいますが、データの変換方法や時期、計算の進行場所、そしてそれぞれ最適なワークロードにおいて異なります。以下の表は、処理、アーキテクチャ、コスト、ガバナンス、一般的なユースケースにおけるETLとELTの主な違いをまとめたものです。

出典:https://www.linkedin.com/posts/salim-raj-kapoor-184b8b255_100daysofdataengineering-dataengineering-activity-7426818388519370752-FPMj/

一般的に、ETLは構造化された管理された環境に好まれ、一方でELTはスケーラブルでクラウドベースの分析により適しています。

ETLを使うタイミング

ワークロードが厳格なガバナンス、予測可能なパフォーマンス、明確なビジネスルールの適用を必要とする場合は、データをウェアハウスに届ける前にETLを選びましょう。ETLは、金融サービス、医療、政府などの規制業界に強く適合しており、コンプライアンス要件により機密データの検証と標準化が管理されたステージング環境でロードされる必要があります。また、主にオンプレミスデータウェアハウスを運営する組織、安定したレポート要件を持つ組織、またはワークロードの隔離やコスト予測を生の取り込み速度よりも優先するチームに適しています。

ELTを使うタイミング

データ量が大きく、ソースが多様で、ターゲットシステムが現代的なクラウドデータウェアハウスやエラスティックな計算能力を持つデータレイクであれば、ELTを選びましょう。柔軟性が重要なワークロード、例えば生データを再処理のためにアクセス可能にしておくデータサイエンスや機械学習パイプライン、倉庫内でSQLの変換を反復したい分析チームなどに適しています。ELTはクラウドネイティブスタックを標準化する組織にも適しています。

一般的なETLのユースケースと例

ETLは幅広いエンタープライズデータワークロードをサポートしています。以下は、今日の組織がETLに頼っている最も一般的なユースケースの4つです。

データウェアハウス統合と統合

最も確立されたETLのユースケースは、エンタープライズデータウェアハウスの構築と維持です。組織はCRM、ERP、財務、マーケティング、オペレーションシステムからデータを抽出し、一貫したフォーマットに変換して中央倉庫に読み込み、集合的に分析できるようにします。この統合されたビューは、エグゼクティブダッシュボード、財務統合、部門横断的な報告の基盤であり、サイロ化されたソースシステムでは実現不可能なものです。

クラウド移行とハイブリッドアーキテクチャ

ETLは、レガシーのオンプレミスシステムから最新のクラウドプラットフォームへデータを移行する上で重要な役割を果たします。クラウド移行の際、ETLパイプラインは老朽化したデータベースからデータを抽出し、新しいターゲットスキーマに適合させて変換し、クラウドウェアハウスやデータレイクにロードします。これは多くの場合、レガシーシステムとクラウドシステムを並行して動作させる段階的な段階的プロセスです。ETLはまた、コンプライアンスやレイテンシの理由で一部のデータがオンプレミスに残り、他のワークロードはクラウド上で動作する継続的なハイブリッドアーキテクチャにおいても不可欠です。

ビジネスインテリジェンスと報告

ETLパイプラインは、BIツール、セルフサービス分析プラットフォーム、エグゼクティブレポートを支えるクリーンで標準化されたデータを供給します。財務チームは月次クロージングや予算編成にETLで作成したデータを使い、営業・マーケティングチームはパイプライン分析やキャンペーンの帰属に利用し、オペレーションチームはKPIダッシュボードに利用します。ETLがなければ、各チームは独自の抽出やクリーニングロジックを実行しなければならず、その結果、数値の不整合、労力の無駄、そして真実の異なるバージョンが生まれます。

機械学習とAIデータパイプライン

現代のETLは機械学習やAIワークロードのサポートがますます強まっています。MLモデルは一貫性があり適切に管理された訓練データに依存しており、ETLパイプラインはそのデータが準備される方法です。運用システムから抽出され、クリーンアップ・標準化され、フィーチャーストアやモデルトレーニング環境に読み込まれます。企業が生成AIや予測分析のユースケースを構築する中で、信頼性の高いETLこそが、モデルが即席の抽出ではなく信頼できる系譜追跡データ上で訓練されることを保証します。

適切なETLツールの選び方

ETLツールを選ぶ際には、考慮すべき要素がいくつかあります。あなたのETLツールには以下が備わるべきです:

• 包括的な監視機能。 ETLタスクを実行する際の進捗を詳細に示すことは、最大限の透明性のために不可欠です。
• 効果的なエラー処理。 何か問題が発生した場合、ETLツールはその理由を説明できるはずです。さらに、データ損失に対する予防措置も備えるべきです。
• スケーラビリティ。 ビジネスの成長を期待しているなら、ツールもそれに合わせて成長できるはずです。増加するデータを処理できないETLツールは長くは役に立ちません。
• 使いやすいインターフェース。 市場で最も高度なETLツールでも、UIが意味不明ならほとんど役に立ちません。データ統合ツールはバグがなく、信頼性が高く、設定も簡単なものであるべきです。
• さまざまなデータソースとの互換性。 データウェアハウスやデータベースなど、幅広いコンテナからデータを収集する必要がある場合、ツールはそれらすべてに問題なく対応できるはずです。また、さまざまなクラウドサービスともシームレスに連携できるはずです。

ETLには特定の用途がありますが、一般的に単独でビッグデータに適したアプローチではありません。むしろ、現在のデータトレンドや絶えず変化するプロセスを考慮したより大きな戦略の一部であるべきです。

よくある質問

まだETLについて質問がありますか?よくある質問への回答をいくつかご紹介します。