ETL

ETLとは

ETL（抽出、変換、書き出し）とは、さまざまなソースやフォーマットからのデータをコピー、結合、変換し、データウェアハウスやデータレイクなどの新たな保存先に書き出すために使用するプロセスです。ETLによって、データを分析できる形へと整え、ビジネスの意思決定に役立てられるようになります。

良く似たものにELT（抽出、書き出し変換）がありますが、ELTではデータを新たな保存先に書き出した後に変換する流れになります。

ETLの重要性

ETLでは、顧客データ、地理空間データ、人口統計データなど、あらゆるソースから多様なデータを抽出・統合できるため、IT部門の負荷が軽減するだけでなく、セルフサービス分析をより有効に活用できるようになります。

ETLは、あらゆるデータ管理戦略に欠かせないものであり、企業の合併時や、システムのアップグレードによるデータの移行時にも大きな効果を発揮します。ETLは業務の迅速化を叶えるだけでなく、データの本質をとらえ、より効果的に活用することも可能にします。

ETLの仕組み

ETLでは、各種データ形式、システム、ソースからさまざまなデータを自動で集約し、分析可能な状態にすることができます。

ETLのプロセスにおいては、データ処理時に従うべきポリシーや手順、インフラストラクチャやテクノロジー、プロセス全体を監督する社員の責任などを明記し、データガバナンスを確立していくことが肝心です。データガバナンスを確立させることで、データの信頼性向上、コスト削減、信頼できる単一の情報源、規制、法律、コンプライアンスへの準拠などを実現できるようになります。

抽出：データの自動抽出により、価値ある洞察を効率的にすばやく得ることができます。抽出のプロセスでは、構造化・非構造化データが複数のソースから、バラバラな形式（JSON、XML、非リレーショナルデータベース、スクレイピングされたWebサイトなど）で取り込まれる可能性があるため、データの取得前に、データの正確性と品質を検証し、その後の分析が適切に行えるようにする必要があります。こうした作業は、レガシーなシステムや外部データを扱う場合に特に重要です。

 

変換：データ変換は、さまざまな形式のデータを統合し、必要な形式で保存し、組織全体で使用できるようにする工程です。データの変換を成功させるためには、変換先の技術要件やユーザーのニーズを考慮することが重要です。つまり、システムでサポートされている文字セットや、データウェアハウスが使用しているコーディングのタイプを確認したり、必要に応じて特定の分析に関連する新しい値を作成したりする必要があります。データクレンジングは変換のもう1つの重要なステップであり、重複や不要な空白の削除や、データの種類やサイズの変更を行います。

 

書き出し：データの書き出しは、変換されたデータを、データウェアハウスやデータレイク、オンプレミスやクラウド上のデータの保存場所に書き出す作業です。新入社員の情報を保存するような反復的なETLプロセスでは、既存の情報を上書きすることも、新しいデータにタイムスタンプを付加することもできます。データの書き出しが完了したら、全データが移行されたことを確認し、エラーをチェックしてデータ品質を検証します。

ETLの課題

従来のETLツールでは、SQLの知識や、手作業でのコーディングが必須とされていたため、ITスタッフに頼らざるを得なく、業務が滞ったり、サイロ化しがちで、スピードや効率性が大きな問題となっていました。ビジネスニーズが変化するにつれて、迅速・正確なデータ分析が、これまで以上に重要視されるようになっています。最新のETLプログラムでは、分析自動化によって、さまざまなソースからの生データを、より良い意思決定の助けとなる価値あるインサイトへと生まれ変わらせることが可能となっています。

ETLをはじめる前に

高度なETLプログラムを利用することで、より素早く、より多くの情報に基づいて意思決定を下すことが可能になります。Alteryx Analytics Automationは、ローコード・ノーコード、ドラッグ＆ドラップで操作できるため、ETLのプロセスを誰でも簡単・効率的に行えるだけでなく、監査のプロセスも容易になります。

Alteryxでは以下のことが実現できます。

• データ入力ツールやあらかじめ用意されたコネクターを使って、Snowflake、Tableau、Azure、AWSなどの複数のソースからデータを抽出できます。また、オープンAPIを使用して、独自のAPI接続を構築することも可能です。
• ドラッグ&ドロップで利用できる自動化ツールを使用して、フィルター、データクレンジング、集計を簡単に実行できるため、バラバラなデータを手間をかけることなく簡単に変換できます。
• 強力な予測的分析、空間分析、統計分析を行えます。
• データ出力ツールやデータ書込IN-DBツールの利用により、ターゲットの保存先にデータを書き込むプロセスを一気通貫で行えます。