データ活用やデータ連携という言葉が飛び交う中、それらを実現してくれるツールや仕組みをご存じでしょうか？
今回は、データを活用するためには欠かせない裏側の仕組みである「ETL」についてご紹介いたします。
この記事で、ETLについて詳しくなり、もっと効率的にデータ活用ができるようになっていただければ幸いです。
ETLとは
ETLとは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（ロード）の頭文字を取ったもので、データ処理において使用されるプロセスの1つです。
複数の異なるデータソースから必要なデータを抽出し、そのデータをビジネスニーズや技術要件に応じて変換し、最終的にそのデータをターゲットシステム（データウェアハウスやデータベースなど）にロードする一連の作業を指します。
ETLは、BI（ビジネスインテリジェンス）やデータアナリティクスの基盤となるもので、さまざまなデータソースから統合された情報を効率的に処理し、意思決定をサポートする役割を果たしています。ETLにより、企業は大量のデータを整備し、洞察を得るために活用できる形にすることができます。
ETLの中心となるのは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（ロード）の3つのフェーズです。それぞれのフェーズは、データを効果的に処理し、ビジネスインテリジェンスや分析のために使用できる形に整えるための重要な役割を担っています。各プロセスについて詳細に説明します。
データ抽出は、ETLプロセスの最初のステップです。この段階では、さまざまなソースからデータを取得します。データソースには、関係データベースやクラウドストレージ、CSVやExcelなどのファイル、API、さらにはIoTデバイスなど、あらゆる場所に格納されているデータが含まれます。
利用目的に応じてデータを取捨選択しながら抽出し、整合性や正確さが確保されているか確認することが重要です。
売上が知りたいときは、売上個数と売上高データのみを集め、受注数や在庫数に関するデータは集めないなど、必要となるデータのみを抽出します。
データ抽出の取捨選択をしておくことで、次の「変換」ステップの処理を効率よく行うことができます。
データ変換は、抽出したデータを目的に応じて加工するフェーズです。このフェーズでは、データのクレンジング、マッピング、結合、フィルタリング、集計、正規化といった操作を行います。データ変換の主な目的は、異なるソースから集めたデータをDWH*で分析しやすい統一された形式に整え、一貫性を持たせることです。
- クレンジング
- データの重複や表記ゆれ、不正データなどの誤りを修正します。
- マッピング
- 「えんぴつ」を「P01」、「消しゴム」を「P02」、「ねじ」を「P03」というように、データを統合させやすい別のコード体系へと変換します。
- グルーピング
- 「文具」や「工具」といったグループを定義し、「えんぴつ」と「消しゴム」は「文具」、「ねじ」は「工具」というように、グループを指定しデータを集約します。
- 集計
- データを集計して、グループごとの分析を可能にします。売上データを日次から月次単位に集約するなどがあげられます。
*「DWH（データウェアハウス）は、変換されたデータを長期的に保存し、分析に利用できるようにするシステムです。
ロード（Load）
最後はデータの格納です。
データロードは、最終的に変換されたデータをターゲットシステムに移動させるステップです。ターゲットシステムとしては、DWH、データレイク、あるいは特定のアナリティクスツールに格納されることが一般的です。このプロセスによって、統合されたデータに基づいて意思決定を行うことができるようになります。
データを正しくロードするためには、一貫性を保ちながらデータを保存することが重要です。トランザクション管理やエラーハンドリングを適切に設定することで、データの整合性を確保します。また、リアルタイムや日次処理といったロードのタイミングを定めておきます。
EAIとどう違う？
ETLとよく比較される言葉に「EAI*」があります。
ETLとEAIにはどのような違いがあるのでしょうか？
まずは「EAI」についてご紹介いたします。
EAI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。
「企業内アプリケーションの統合」という意味で、企業内にある様々なシステム間のデータを連携するための仕組みのことを指します。
各システムや各アプリケーションのデータを繋ぐための架け橋というイメージを持っていただくと良いかと思います。
ETLとEAIは、どちらも異なるシステム間でデータを統合する手段ですが、ETLは主にデータウェアハウスやデータレイクのような分析を目的としたシステムで使用されるのに対し、EAIは、企業内の業務システム（ERP、CRMなど）の統合を目的としています。
ETLは、大規模なデータを統合し、分析やレポート作成のためにデータを一貫した形式で保存する必要がある場合に最適です。特にデータウェアハウスを構築する際には欠かせない技術です。一方、EAIは、複数の業務アプリケーション間でリアルタイムなデータ連携が必要な場合や、業務の効率化を図りたい場合に適しています。企業が複数の異なるシステムを使用している場合、EAIはその全体的なプロセスを統合する重要な役割を果たします。
実際のビジネスでは、ETLとEAIを組み合わせて使用することも多くあります。たとえば、日常業務の効率化のためにEAIを使ってリアルタイムのデータ統合を行い、同時にETLを使って定期的にデータウェアハウスへデータを集約し、経営戦略に活かすことができます。このように、ETLとEAIはそれぞれの特徴を活かして相互補完的に活用されるケースが多くあります。
*EAIについては、こちらの「システム連携の要となるEAIツールの4つのメリット」をご覧ください。
BIと合わせて使うことで
ETLとよく一緒に活用されるツールに「BI*」というものがあります。
「ETL」は「BI」と一緒に活用することでどのようなメリットをもたらすのでしょうか。
まずは、「BI」についてご紹介いたします。
BIは、「Business Inteligence（ビジネス インテリジェンス）」の略で、企業が蓄積した膨大なデータを収集・分析・加工し、経営戦略のための意志決定を行うサポートをします。
ETLは、BIツールが正確で統合されたデータを使用できるようにするための重要なステップです。BIツールが正確な情報を提供するためには、複数の異なるデータソースから収集されたデータが一貫した形式で統合されている必要があります。ETLは、企業内外のさまざまなデータソース（ERP、CRM、Excelファイル、クラウドベースのデータ、APIなど）からデータを収集し、それらを変換して整理し、データウェアハウスやデータマートに格納します。これにより、異なるシステムからのデータが整合性を持って一つのデータセットとして扱えるようになります。
ETLの変換フェーズで、データのクレンジングや正規化が行われ、データの品質を向上させます。これは、BIツールが提供する情報の信頼性に直結します。データクオリティの低下は、誤った分析結果や意思決定につながるため、ETLでの適切なデータ処理が不可欠です。ETLが高品質なデータを提供することで、BIツールが機械学習アルゴリズムや統計モデルを用いて、より信頼性の高い予測分析を行うことができます。
BIツールがもたらすデータドリブンな意思決定は、ETLプロセスによって支えられています。データを正確に、タイムリーに統合・変換するETLは、企業が競争力を保ち、迅速に市場の変化に対応するための強力な武器です。BIとETLの連携を強化することで、企業はデータからより深い洞察を得て、戦略的な意思決定を下すことが可能になります。
*BIについては、こちらの「データの可視化で意思決定をサポート！ 「BI」についてとそのメリット」をごらんください。
ETLで改善できること
具体的にETLを導入すると業務においてどのようなことが改善されるのでしょうか？
ETLが業務プロセスにおいて改善できるポイントは、主に以下の4つです。これらのポイントを改善することで、企業はデータ処理の効率化や業務全体のパフォーマンス向上を図ることができます。
- データの統合と一貫性の確保
- 多くの企業では、複数のシステムや部門が異なるデータソースを使用しています。ETLを活用することで、これらのデータソースから一貫した形式のデータを統合し、分析や報告に使用できるようにすることが可能です。データをリアルタイムに更新し、最新の情報を即座に反映できるようにすることで、迅速な意思決定を支援します。
- データ処理の自動化と効率化
- ETLは、多くのデータ処理タスクを自動化することで、手動で行っていた作業を削減し、時間とコストを節約することができます。特に大量のデータを処理する場合、ETLを使った自動化は、業務プロセスの効率を大幅に向上させます。
- リアルタイムのデータ分析と意思決定の迅速化
- 手動でデータ連携を実施する場合、データの更新が遅延することがありましたが、ETLの導入によって、最新のデータを即座に取り込んで分析することが可能になりました。これにより、意思決定の速度が劇的に向上します。データの変化をリアルタイムで追跡し、迅速にデータウェアハウスやダッシュボードに反映することで、業務状況をリアルタイムで把握できます。リアルタイム分析に基づいて、在庫管理、マーケティング、顧客対応などの業務プロセスを迅速に最適化します。
- スケーラビリティとパフォーマンスの向上
- ビジネスの成長に伴い、データ量やデータソースの数が増えると、データ処理の負荷が大きくなります。ETLを活用することで、ビジネスの拡大に応じたデータ処理能力を提供します。並列処理や分散処理を活用して、データの抽出や変換、ロードを高速化し、大規模なデータセットでもスムーズに処理できるようにします。
ETLのメリット
ETLを導入するメリットについてまとめておきましょう。
データ統合の促進
ETLは、さまざまなシステムやデータソースから情報を統合するための有効な手段です。これにより、複数の異なるデータソースにまたがるデータを一つのプラットフォームに集約でき、企業は全体的なビジネスの状況を一貫して把握できるようになります。異なる部門やアプリケーションからのデータを統一された形式で管理し、統合された視点でのデータ分析が可能になります。
データのクレンジングと品質向上
ETLの中で行われるデータ変換は、データの不正確な部分や欠損部分を修正・補完するプロセスです。これにより、データの整合性と信頼性が向上し、データ分析の結果もより正確になります。人の目では気づけない箇所や事柄まで修正してくれるので、質の高いデータ統合が可能になります。
データの標準化
ETLの変換フェーズでは、データが統一されたフォーマットに変換され、異なるシステムから集められたデータが一貫した形式で保存されます。これにより、後続の分析やレポート作成が効率化されます。データ形式の不一致による問題が解消され、データ間の互換性が向上するため、より効果的な分析が可能になります。
分析のための迅速なデータ提供
ETLを利用することで、定期的にデータを抽出し、変換してからロードするため、分析に必要なデータをタイムリーに提供できます。これにより、ビジネスインテリジェンス（BI）やデータアナリティクスのための迅速なデータ提供が実現します。
業務の自動化と効率化
ETLで自動化することで、手動で行っていたデータ抽出や変換、ロード作業が不要になります。これにより、人為的なエラーのリスクを低減し、データ処理の効率が向上します。データ処理が自動化され、処理時間が短縮されるため、IT部門の負荷が軽減され、他の業務にリソースを割り当てやすくなります。
他システムとの連携が容易
ETLは、さまざまなデータソースやシステムと連携できるため、企業が既存のインフラを活用して効率的にデータを取り扱うことができます。これにより、ITシステムの柔軟性が向上します。新しいシステム導入時にも、既存のシステムとの連携がスムーズに行えるため、インフラの変更が最小限に抑えられます。
さいごに
今回は、データの抽出から変換、DWHへ保管してくれる「ETL」についてご紹介いたしました。
データを統合しておくことで、データを使いたいときに使いたい形で活用できるようになります。
データ統合を行うためには、多くの開発を伴っていましたが、ETLはその流れを自動化させることができます。
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弊社ISIでは、ETLについてのサービスも取り扱っております。
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