【用語集】ELT(Extract Load Transform)

Reckoner編集部

2021.3.29

ELT(Extract Load Transform)とは、データベースなどに格納されているデータを「Extract(抽出)」、データを「Load(格納)」、用途に合わせて必要の形式に「Transform(変換・加工)」、するという機能、またはその工程を指します。

ELTとETLは文字を見てわかる通り、Load(格納)するタイミングが異なります。本記事ではELTの活用方法や、混同しやすいETLとの違いについて解説いたします。

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ETLとELTの違いについて

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。

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。

ELTとETLどちらが最適なのか

ELTとETL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。

【ELTが優位なケース】

・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

という条件下であれば、ELTを選択するのが最善だと考えられるでしょう。

【ETLが優位なケース】

・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

という条件下であれば、ETLを選択するのが最善だと考えられるでしょう。

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。

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