クラウドETLとは？導入すべき理由と活用事例をわかりやすく解説
ETL（Extract・Transform・Load）ツールは、社内に散在するデータを収集・変換・格納し、データ活用の基盤を整えるために欠かせない仕組みです。「ETLが必要とは聞くが、実際に導入するとどのような効果が出るのか」「自社の課題はETLで本当に解決できるのか」と感じている担当者の方も多いのではないでしょうか。
この記事では、クラウドETLを利用すべき理由を解説するとともに、クラウドETLを活用した具体的な導入事例を業種・課題・効果の観点から紹介します。あわせて、複数事例に共通する活用パターンも取り上げますので、ETLの導入を検討している方や、社内提案の根拠材料を探している担当者の方のご参考になれば幸いです。
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目次
クラウドETLを利用すべき3つの理由
以下では、クラウドETLを導入すべき主な理由を解説します。
ハイブリッドワーク定着による分散環境への対応
働き方の多様化が定着した現在、オフィス・在宅・外出先を問わずデータにアクセスできる環境は、もはや「整備の検討対象」ではなく「業務の前提条件」となっています。在宅勤務とオフィス勤務を組み合わせたハイブリッドワークが標準化されたことで、「オフィスに来なければデータを扱えない」というオンプレミス依存の環境は、業務継続上のリスクと見なされるようになりました。
こうした分散した働き方に対応するデータ環境の整備において力を発揮するのがクラウドETLです。オンプレミス環境で管理していたデータをクラウドへ移行する際にETLを活用することで、データ整備の効率化と運用コストの削減を同時に実現できます。
DXの推進
DXの推進も、クラウドETLが必要とされる理由のひとつです。働き方やビジネス環境が変わるとともに求められているのが、蓄積されたデータを用いた「適切かつスピード感のある判断」です。
目まぐるしいスピードで変化する現代のビジネスにおいて、データ活用はなくてはならない存在だと言われるほど、データは重要視されています。DX化を成功させるためのポイントは以下の通りです。
- ①データ活用の目的を明確化する
- データの整備・データ活用基盤の構築
- データドリブンな組織の構築
上記3つを意識し、実践することで初めてDX化がうまくいくと考えられており、これらを実現するにはクラウドETLが無ければ難しいと言えるでしょう。
データの整備や活用基盤の構築に自社のエンジニアの工数を割き、独自開発するには膨大なコストと時間がかかるからです。手動コーディングで構築された環境ではメンテナンスコストもかかるため、DX化するのであればETLの導入は必須であるといっても過言ではありません。
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SaaSの活用と連携
レガシーシステムからの脱却を目指す企業は、SaaSを積極的に活用し業務を効率化する傾向にあります。それぞれのアプリ間でデータを連携するのが容易なため、データ分析が効率的に行なえるというメリットもあります。
SaaSを使用する上でもETLの活用は重要です。各アプリ間でデータ連携をする際にクラウドETLを挟むことで、ノンプログラミングでデータの整形・変換・加工を行なうことが可能です。SaaS使用は今後も増大するため、それに伴いクラウドETLの必要性も同時に増えていくでしょう。
クラウドETLを活用した事例
クラウドETLはどのように役立てられるのか、実際に導入して活用した事例を4つ紹介します。
以下の表に、これから紹介する事例の概要を整理しました。自社の状況と近い業種・課題の事例をご参照ください。
| 業種 | 導入前の主な課題 | 導入後の主な効果 |
| EC事業 | オンプレETLのエラー多発・月最大15時間のリカバリー対応・サーバー運用コスト高 | エラー件数ゼロ・処理時間40%削減・柔軟な変更対応が可能に |
| デジタルソリューション提供 | データ集約・加工の仕組みが未整備・新サービス展開が困難 | 即時データ解析の実現・営業支援ツールを新規創出 |
| 賃貸管理 | Excelによる管理でサーバー容量圧迫・データ検索困難・同時編集不可 | サービス間の自動データ連携・外出先からのデータアクセスが可能に |
| デジタルソリューション（人事・会計SaaS連携） | 複数SaaSと社内システムのデータが分断・手動転記の工数が発生 | ノーコードでSaaS間連携を構築・データ管理工数を削減 |
業務工数40%削減に加え、管理コスト年間100万円の削減と売上増加を実現した例
総合ショッピングサイト「au PAY マーケット」などを運営するauコマース＆ライフ株式会社の事例です。同社では、継続的なデータ活用とデータドリブン営業を推進するため、クラウドデータ連携ツール「Reckoner（レコナー）」を活用しています。 既存の独自開発ETLツールを使用していた頃には、以下のような問題点があったといいます。
- データ収集や加工処理の機能改修に開発が必要で、実装までに時間がかかる
- 性能面やエラー頻度において問題が発生する
- 物理サーバーの保守費用など運用管理のコストがかさむ
.NETベースの既存ETLツールでは、一部機能改修のたびに開発が必要となり、要件提示からサービスインまでに時間を要していました。さらに、エラー対応の負担やオンプレミスサーバーの保守費用などの管理コストも大きく、既存のETLツールには様々な面で限界を感じていたといいます。 Reckonerを導入しデータ連携を自動化した結果、以下のような変化が見られました。
- 業務工数を40％程度削減できた
- 物理サーバーの保守費用など管理コストを年間100万円削減できた
- データドリブン営業が加速し、売上増加にも貢献した
ノーコードでデータ連携が完結するようになったことで、業務工数を40%削減することに成功しました。また、データ連携の自動化により物理サーバー等の保守費用が不要になり、管理コストを年間100万円削減できたのも大きなメリットです。最新のデータをスピーディに営業活動へ活かせる環境が整い、売上の増加にも直結。「Reckonerが無い状態には戻れない」というほど、データドリブン営業の推進において継続的に高い効果を発揮しています。
作業時間最大90%短縮に加え、手作業のミス削減と全社的なDX推進を実現した例
2つ目は、株式会社マイナビの事例です。就職・転職などの人材ビジネスや生活情報メディアを展開する同社では、全社的なDX戦略推進とデータ活用基盤の整備を目的に、クラウドデータ連携ツール「Reckoner（レコナー）」を導入しました。 Reckonerを導入する前には、以下のような問題点があったといいます。
- 既存のデータプレパレーションツールがEOS（サポート終了）を迎えるため代替ツールの選定が必要だった
- Excelなどを用いた手作業での複雑なデータ加工が多く、作業ミスや工数負荷が大きかった
- 組織ごとにデータ処理が分散しており、非エンジニア社員が手軽に扱えるデータ連携ツールが不足していた
既存ツールのEOSに伴い、データの加工や連携を仕組化・自動化し続けられる後継システムの構築が急務となっていました。また、現場ではExcelを使った手作業での複雑なデータ加工が残っており、作業ミスの発生リスクや膨大な工数が課題となっていたほか、職種を問わず全社でデータ活用を進めるための直感的かつ安全な環境構築が求められていました。 Reckonerを導入した結果、以下のような変化が見られました。
- 1,300以上のワークフローを構築し、作業時間を最大90％短縮できた
- Google Driveへファイルを格納するだけのシンプル運用に変わり、作業ミスと工数を大幅削減できた
- 69の組織やグループ会社を巻き込んだ自走的なデータ活用が進み、全社DXが加速した
EOS後もスムーズにデータ加工の自動化基盤を移行・拡張できたほか、1,300を超えるワークフローが構築され、作業時間を最大90％短縮する大きな成果を上げています。複雑だったデータ加工も「指定フォルダに格納するだけ」の運用へと変更されたことで手作業によるミスが一掃され、直感的なUI/UXによって69もの組織やグループ会社へ展開が進み、本業に集中できる環境の創出と全社的なDX推進に貢献しています。
関連記事：株式会社マイナビ導入事例インタビュー
年間150時間の工数削減を実現し、基幹システムとクラウドのノーコード連携を可能にした例
3つ目は、株式会社オーレックホールディングスの事例です。屋外作業機械の総合メーカーである同社では、基幹システムとクラウドサービス（kintone）間のデータ連携自動化およびデータ活用基盤の整備を目的に、クラウドデータ連携ツール「Reckoner（レコナー）」を導入しました。
Reckonerを導入する前には、以下のような問題点があったといいます。
- 基幹システムとkintone間の連携において、CSV出力を挟むなど膨大な手作業が発生していた
- データの共有にタイムラグが生じ、業務効率や迅速な意思決定に影響が出ていた
- 自社で連携プログラムを開発・保守するためのリソースや専門スキルが不足していた
基幹システムのデータを現場で活用するためにkintoneを導入したものの、システム間の自動連携環境が整っておらず、手作業によるデータ転記やCSV操作が大きな負担となっていました。また、リアルタイムでのデータ共有が困難であったほか、スクラッチ開発で連携仕組みを構築するにはコストや開発リソースの面でハードルが高いという課題を抱えていました。
Reckonerを導入した結果、以下のような変化が見られました。
- データ連携処理が自動化され、年間約150時間の作業時間を削減できた
- リアルタイムなデータ共有が可能となり、現場の業務効率と意思決定のスピードが向上した
- ノーコードで構築・運用できるため、非エンジニアでも柔軟に対応できるようになった
基幹システムとkintone間のデータ連携が自動化されたことで手作業が一掃され、年間で約150時間もの作業工数を削減することに成功しました。最新データが即座にkintoneへ反映されることで現場の業務効率が大幅に向上したほか、直感的なノーコード操作により、開発リソースに依存せず現場主導でのデータ連携基盤の運用が可能になっています。
関連記事：株式会社オーレックホールディングス導入事例インタビュー
ETL事例から見える活用パターン
複数の導入事例を見渡すと、ETLツールが解決する課題にはいくつかの共通パターンが浮かび上がってきます。自社の状況と照らし合わせながら、どのパターンに近いかを確認してみてください。
①オンプレETLからクラウドETLへの移行
独自開発のオンプレミスETLやスクリプトを運用している企業が、クラウドETLへ移行するパターンです。オンプレミス環境では、データソースのAPI仕様変更のたびに修正対応が必要となり、担当者の異動や退職によって引き継ぎが困難になるリスクもあります。クラウドETLへの移行により、保守コストの削減とエラー件数の低減を同時に実現しているケースが多く見られます。
②複数SaaS間・システム間のデータ連携自動化
複数のSaaSや社内システムが乱立し、データがサイロ化している状態を解消するパターンです。CRM・基幹システム・会計SaaSなど、異なるシステム間のデータ連携をETLで自動化することで、手動のデータ転記・集計作業をなくし、人為的なミスを削減します。SaaSの利用が広がるほど連携の複雑さも増すため、ETLの必要性はますます高まっています。
③スプレッドシートとデータベースの橋渡し
Excelやスプレッドシートで管理していたデータを、データベースやSaaSと自動連携させるパターンです。担当者が手動でファイルを更新・配布する作業がなくなり、外出中でも最新データにアクセスできる環境を実現します。特にフィールドワークが多い営業部門や、複数拠点を持つ企業で効果を発揮しやすいパターンです。
④データ連携を起点とした新サービス・機能の創出
データ連携の効率化にとどまらず、収集・整形したデータを活用して新たなサービスや機能を生み出すパターンです。即時性のあるデータ解析が可能になることで、営業支援ツールや顧客向けレポート機能など、付加価値の高いサービスを自社プロダクトへ組み込んでいる事例もあります。クラウドETLがデータ活用の基盤となり、事業の競争力向上につながるケースといえます。
クラウドETLならReckoner
これからのビジネスにおいてテレワーク、DX化、データドリブン、SaaSといった流れがある以上、クラウドETLがますます必要となる理由がお分かりいただけたかと思います。
弊社のETLツールである「Reckoner（レコナー）」は、GUIからの直感的な操作を実現し、プログラミング知識なしにETL（Extract, Transform, Load：データの自動一括抽出・変換・投入）を利用できます。kintone・Salesforce・Google BigQueryをはじめ、主要なSaaSやデータベースとのコネクタを標準搭載しており、コネクタの追加に別途費用はかかりません（HTTPコネクタ・ソース Webhookなど一部のコネクタ機能はプランによってオプション扱いとなります）。スケジュール実行・Webhookトリガーにも対応しており、定期的なデータ連携からイベント起因の自動処理まで、幅広いユースケースに対応しています。
ハイブリッドワークに対応したデータ環境の構築やDX化をご検討の企業・組織に14日間無料トライアルをご提供しておりますので、ぜひご活用ください。
ETLツールについて詳しく知りたい、ETLツールの選び方を知りたいという方はこちらの「ETLツール比較5選！国内ツールの違いと選び方をわかりやすく解説」をぜひご覧ください。
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