ETL・ELTの違いとは？メリットや選び方、導入時の注意点を解説

2026/01/08

機能に関して #用語集 #ELT

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現代のビジネスにおいて、意思決定のスピードを速める「データ活用」は欠かせない要素となっています。しかし、社内に点在する膨大なデータを分析可能な状態にするためには、データを適切に抽出し、統合するプロセスが不可欠です。

その中核を担う手法が「ETL」と「ELT」です。

名前は似ていますが、これらはデータの「加工」と「格納」の順序が異なり、それぞれ適した活用シーンやコスト、セキュリティ面での特性が大きく異なります。

「自社にはどちらの手法が合っているのか？」「導入時に失敗しないためのポイントは何か？」

本記事では、データ統合の基本となるETLとELTの違いを徹底比較し、それぞれのメリット・デメリットから、導入時に検討すべき注意点までを分かりやすく解説します。自社に最適なデータ基盤を構築するためのガイドとして、ぜひご活用ください。

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ETL・ELTとは

ETLとは

ETL（Extract, Load, Transform）は、点在するデータを「抽出（Extract）」し、目的の形式へ「変換・加工（Transform）」した後に、DWHなどへ「格納（Load）」する一連の工程を指します。

最大の特徴は、データを格納する前に処理を行う点です。これにより、不要なデータを除去してストレージ容量を節約できるほか、個人情報などの機密情報をあらかじめマスク・削除できるため、セキュリティとコンプライアンスに優れています。

また、GUI（操作画面）で直感的に設定できるツールが多く、プログラミング知識がなくても高度なデータ統合が可能です。

データの品質を保ちながら、安全かつ効率的に分析基盤を構築したい企業に最適な手法です。

ELTとは

ELTは、データを「抽出（Extract）」した後、先にDWHなどへ「格納（Load）」し、その後に必要に応じて「変換・加工（Transform）」を行う工程です。

ETLとの最大の違いは加工のタイミングにあります。加工を後回しにするため、データの転送スピードが非常に速く、リアルタイム性が求められる処理に向いています。

また、加工前の生データ（ローデータ）をすべて保持するため、後から分析ロジックを変更して再抽出する際の柔軟性が高いのがメリットです。

一方で、機密情報を含んだまま格納されるリスクや、生データによりストレージ容量を圧迫しコストが膨らむ懸念があるため、扱うデータの性質やインフラ性能に応じた判断が重要となります。

ETL・ELTの違い

ELTは、DWH（データウェアハウス）などにデータを格納した後、SQLなどの命令を使ってデータを変換・加工します。それに対してETLは、GUI上の設定によりデータを格納する前に変換・加工の処理を行います。

ただし、ETL・ELTのどちらにも言えることですが、「BIツールなどを用いてデータ分析が行える状態を作る」という最終的な目的は同じです。

ではそもそも、データを変換・加工するタイミングが違うと、どのような違いが出るのでしょうか。ELTとETLの特徴、違いについてまとめました。

比較項目	ETL (Extract-Transform-Load)	ELT (Extract-Load-Transform)
処理の順序	抽出 → 変換・加工 → 格納	抽出 → 格納 → 変換・加工
加工のタイミング	DWHに格納する「前」	DWHに格納した「後」
データ転送スピード	低速（加工処理を挟むため）	高速（そのまま転送するため）
データ量・コスト	必要な分だけ格納するため低コスト	生データも保持するため高コストになりやすい
品質・セキュリティ	高い（格納前に機密情報を削除・加工可能）	注意が必要（生データがそのまま格納される）
柔軟性	あらかじめ定義した形式で格納する	格納後に必要に応じて何度でも加工できる
主なスキル	GUIツール（ノーコード）での操作が主流	SQLやプログラミングの知識が必要な場合が多い
最適なケース	セキュリティ重視、コストを抑えたい場合	スピード重視、大量の生データを保持したい場合

データ転送スピードの違い

データ転送のタイミングで、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高速で、ETLの転送スピードを上回ります。よりリアルタイム性が必要なデータ処理を行う場合は、ELTを採用するのがベストと言えるでしょう。

データの品質やセキュリティ・コンプライアンス面での違い

ETLとELTを比較するうえで最も重要なのが、データの品質とセキュリティ・コンプライアンス面です。ELTはDWHへのデータ転送スピードは速いものの、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。

これにより個人情報保護法に違反してしまうケースもあるでしょう。また、機密情報の漏洩やハッキングの危険性も抱えています。

そのため、ELTがいくら転送スピードが速いといえ、機密情報を扱う企業ではELTではなく、セキュアかつデータの品質を担保できるETLを採用することが多いです。

DWHで保存するデータ量の違い

一般的にELTでは、格納先内でデータの変換・加工処理を行うため、もととなる大量の生データと、変換・加工後のデータは同じDWH内に存在します。それに対しETLは、DWHに格納する前段階で不要なデータを削ぎ落すため、無駄なデータを抱えることはなく、容量を圧迫することはありません。

DWHは容量に応じて価格が上昇するため、データ量が多ければ多いほどELTの仕組みのほうが割高になる傾向にあります。

ETLとELTのメリット・デメリット

データの統合・活用を検討する際、最も重要な判断基準となるのが「ETL」と「ELT」のどちらを採用するかという点です。それぞれに特有の強みがある一方で、運用環境によってはボトルネックとなり得る弱点も存在します。ここでは、自社のデータ活用目的やリソースに合わせて最適な選択ができるよう、両者のメリット・デメリットを詳しく整理していきます。

ETLのメリット・デメリット

ETLは、データを格納する前に適切な形へと整える役割を果たします。その特性から、特にデータの安全性や一貫性を重視する組織において多くの利点があります。

ETLのメリット

高いセキュリティとコンプライアンスの確保
DWHにデータを格納する前に、個人情報（氏名、住所、電話番号など）を匿名化したり、機密情報を削除したりすることができます。これにより、個人情報保護法などの法令遵守が容易になり、万が一のデータ漏洩リスクを最小限に抑えられます。
ストレージコストの削減
抽出したデータから不要な項目を削ぎ落とし、必要なデータのみを格納するため、DWHの容量を圧迫しません。多くのDWHは従量課金制であるため、データ量を絞ることは直接的なコスト削減につながります。
データ品質の向上とクレンジング
格納前に表記ゆれの統一やエラーデータの除去（データクレンジング）を行うため、分析に適した「きれいなデータ」のみを蓄積できます。これにより、BIツールでの分析精度が向上します。
非エンジニアでも運用可能（ノーコード）
多くのETLツールはGUIによる直感的な操作を提供しており、SQLなどの高度なプログラミングスキルがなくてもデータの加工設定が可能です。

ETLのデメリット

データ転送に時間がかかる
「変換・加工（Transform）」の工程を間に挟むため、抽出から格納までに一定の時間がかかります。そのため、数秒単位のリアルタイム性が求められる分析には不向きな場合があります。
柔軟性の低さ
あらかじめ決めたルールに基づいて加工してから格納するため、後から「実は加工して捨ててしまったあのデータも分析に使いたかった」となった場合、再度データの抽出からやり直す必要があります。

ELTのメリット・デメリット

ELTは、データを抽出した後にまずはそのまま格納し、必要に応じて後から形を整える役割を果たします。その特性から、特にデータの処理スピードや将来的な分析の拡張性を重視する組織において多くの利点があります。

ELTのメリット

圧倒的なデータ転送スピード
データの変換処理を待たずに直接格納するため、データのロード時間を大幅に短縮できます。膨大なログデータなどをリアルタイムに近い形で蓄積したい場合に非常に有利です。
分析の柔軟性が高い
一度全ての生データを格納するため、後から分析の切り口が変わっても、倉庫（DWH）の中にあるデータを使って何度でも別の加工を試すことができます。将来的なデータ活用の可能性を狭めません。
DWHの計算リソースを活用できる
現代のクラウド型DWH（BigQueryやSnowflakeなど）は非常に高速な処理能力を持っています。そのパワーを直接使ってデータ加工を行うため、大規模なデータセットの変換も効率的に行えます。

ELTのデメリット

ストレージコストが膨らみやすい
不要なデータも含めて「丸ごと」格納するため、DWHの保存容量を大きく消費します。データ量に応じた課金体系の場合、コストが予想以上に高くなる可能性があります。
セキュリティ・コンプライアンス上の懸念
個人情報や機密情報が「加工されない生の状態」でDWHに一度入ってしまうため、アクセス権限の管理を厳格に行う必要があります。万が一の流出時に被害が大きくなるリスクを抱えています。
高い専門スキル（SQLなど）が必要
DWH内部でデータを加工するためには、SQLなどの言語を用いた高度な操作が求められるケースが多く、エンジニアへの依存度が高くなりがちです。

ETL・ELTの選び方

ETLとELTの違いについて説明しましたが、どういったケースで優位性があるのか見ていきましょう。

ETLが向いているケース

・SQLなどのスキル不要でデータの変換・加工を容易に行いたい
・プログラミングの修正対応に工数を割きたくない
・社内エンジニアの負荷を軽減したい
・セキュアなデータ転送が必要
・価格を抑えてデータ分析を行いたい

ELTが向いているケース

・データ取り込みのスピードを重視する
・不要なデータ含め、すべてのデータを一元管理しておきたい
・その都度データ分析ロジックを変えて抽出する

転送スピードと柔軟性の高さに強みを持っているELTですが、近年ではETLの転送スピードは改善され、さらに汎用性も高くなってきているため、ETLではなくELTをあえて選択するというケースは多いとは言えません。

特にデータの扱いに配慮が必要な場合、セキュアにデータを扱えるETLを活用すべきだと考えるのが当然の流れと言えます。

ETLとELT導入時の注意点

データ活用基盤の構築において、ETLやELTは非常に強力な武器となりますが、単にツールを導入するだけでは十分な成果は得られません。導入後に「必要なデータが連携できない」「運用コストが想定以上にかかる」といったトラブルを防ぐため、検討段階で以下の4つのポイントを必ず押さえておきましょう。

導入目的の明確化

「なぜETL（またはELT）が必要なのか」という目的を再定義することが、ツール選びの第一歩です。

対象データの特定
どのシステムの、どのようなデータを統合したいのかを洗い出します。
成果指標（KPI）の策定
「レポート作成時間を〇割削減する」「データ反映の遅延を〇分以内に収める」といった具体的な目標を設定することで、導入後の効果測定が可能になります。目的が曖昧なまま導入すると、不要な機能にコストをかけたり、逆に必要な処理が不足したりする原因となります。

連携できるサービス・処理可能なデータ量の確認

ツールによって、標準で接続できるサービス（データソース）は異なります。

コネクタの有無
自社で利用しているSaaS、CRM、基盤となるDWHなどとスムーズに接続できるかを確認しましょう。独自の開発（アドオン）が必要になると、導入コストと期間が膨らみます。
データ量のキャパシティ
現在のデータ量だけでなく、将来的な増加も見据えた処理能力があるかをチェックします。特にELTを採用する場合、DWH側の負荷と処理コストのバランスも重要です。

運用体制・保守負荷の確認

ツールの導入は「ゴール」ではなく「運用の始まり」です。

誰が運用するのか
非エンジニアがGUIで操作するのか、エンジニアがSQLで細かく制御するのかによって、選ぶべきツールは変わります。
メンテナンス工数の見積もり
接続先の仕様変更に伴う修正や、エラー発生時のリカバリ対応にどの程度の工数が必要かを確認します。自社のリソースで対応しきれない場合は、サポート体制の充実したベンダーを選ぶのが賢明です。

データ品質・セキュリティガバナンスの確保

企業の大切な資産であるデータを扱う以上、安全性と正確性の担保は不可欠です。

クレンジングと統合品質
重複データの排除や形式の統一が正しく行われ、分析に耐えうる品質を維持できるかを確認します。
セキュリティガバナンス
データの暗号化、アクセス権限の管理、操作ログの取得機能があるかチェックしましょう。特に個人情報を扱う場合は、格納前に加工ができるETLの機能がコンプライアンス遵守の鍵となります。