ETLとは？必要性や選び方、ETLがないと生じる問題をわかりやすく解説
昨今、多くの企業でデータを活用するケースが増えています。しかし、データが各所に散らばっていることが多く、そのままでは活用が難しいため、一箇所に集める必要があります。
ETLとは、複数のシステムやデータベースに散らばったデータを一つの場所に集め、活用しやすい形に整えるための処理・仕組みのことです。本記事では、ETLの基本的な仕組みから必要とされる理由、導入時のポイントまでわかりやすく解説します。
目次
- ETLとはなにか
- ETLが登場した背景
- なぜETLが必要なのか
- ETLがないとどのような問題が生じるか
- ETLとELTの違い
- 具体的な活用シーン
- ETLをどのように導入すればよいか
- IT知識がなくても使える「Reckoner」
- よくある質問（FAQ）
ETLとはなにか
ETLとは
Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（格納）の頭文字を取った言葉で、複数のデータソースからデータを抽出し、使いやすい形式に変換したうえで、データベースやデータウェアハウスに格納する一連の処理を指します。
- Extract（抽出）
- Transform（変換／加工）
- Load（格納）
ETLを利用すれば、データベースやシステムのフォーマットに依存せずデータの収集が可能になります。異なるデータソースを扱う際、それぞれ形式が異なることが多く、正しく処理されていないと分析や活用が困難になるため、ETLによってこの課題を解決します。
ETLが登場した背景
企業が扱うデータの量・種類が増え、基幹システムやSaaS、広告媒体など複数のツールにデータが分散するようになったことが、ETLというアプローチが広まった背景にあります。従来は手作業やExcelでのデータ集計が行われていましたが、データ量の増加とともに、自動化されたデータ統合の仕組みが必要になりました。
なぜETLが必要なのか
- 多数のデータを取得し結びつける
- 多数のデータを変換する
- 多数のデータを出力する
ETLが重要視される理由には、主に上記の3つがあげられます。それぞれの詳細を解説します。
多数のデータを取得し結びつける
昨今では、従業員の人事情報データ、商品の売上データ、今後の生産予定データ、原価データ、収益データなど、業務を行ううえでさまざまなデータが存在します。
これらのデータには元々関連性がなかったとしても、ETLツールを利用することでデータ同士を結びつけ、より価値のある情報として活用することが可能になります。
多数のデータを変換する
ETLは、蓄積に適したデータフォーマットに変換する際に活用されます。異なる収集元のデータは、多くの場合フォーマットも異なるため、扱いやすいデータに「編集」することで、そのデータを効率よく分析できるようになります。
しかし、データの変換を独力で行うためには相応の知見が必要とされ、また変換の作業が煩雑であることが多いため、ETLツールがこの作業をサポートします。
多数のデータを出力する
データが構築されるだけでは十分ではなく、蓄積されたデータをどこかに「出力」する必要があります。Excelやスプレッドシートをはじめ、蓄積されたデータをレポーティングツールへ受け渡す、あるいはBIツールへ連携するといった出力の役割も、ETLの重要な機能の一つです。
このように、ETLツールが担う役割はさまざまなシーンで求められています。導入する際は、目的に応じた製品を選定するのが良いでしょう。
ETLがないとどのような問題が生じるか
- 手動作業による効率低下
- 人力作業による作業ミス多発
- データの信頼性低下
ETLがないとこのような問題が生じます。それぞれの詳細を解説します。
手動作業による効率低下
データの検証と処理を手作業で行うことは、ITのシステムに慣れていない担当者にとって大きな負担となります。データ処理は複雑な作業を伴うことが多く、手動で処理を行おうとすると、非常に手間がかかりコストが増大してしまいます。
人力作業による作業ミス多発
手作業で対応していると、ヒューマンエラーは避けられません。関連性のないデータを組み合わせたり、値の記載を誤ったりするなど、手作業ではミスが起こりやすく、その修正にかかる作業コストも見過ごせない負担となります。
データの信頼性低下
情報として正しくデータを利活用するには、正しい入力形式にする、複数のデータソースからのデータを組み合わせるなど、丁寧に扱う必要があります。しかし、これらを手動で行うと入力ミスや形式の不一致が起こりやすく、結果としてデータの信頼性そのものが低下してしまいます。
ETLとELTの違い
| 項目 | ETL | ELT |
| 処理順序 | 抽出→変換→格納 | 抽出→格納→変換 |
| 変換のタイミング | 格納前 | 格納後（DWH内で実行） |
| 向いているデータ量 | 中〜小規模 | 大規模データ |
| 必要な基盤 | 変換用サーバー | 高性能なDWH（例：BigQueryなど） |
| メリット | 格納前にデータを整形できるため管理しやすい | 大量データを高速に取り込める |
近年はクラウド型DWHの普及により、ELTを採用するケースも増えていますが、変換ロジックを一元管理したい場合や、DWHの処理負荷を抑えたい場合はETLが適しています。
具体的な活用シーン
例えば、全国にドラッグストアを展開する株式会社ツルハホールディングスでは、Webサイトの店舗情報をスマートフォンアプリに連携する際、Accessで構築した自社独自ツールがブラックボックス化し、対応できる担当者が限られることによる運用の属人化や、改修・トラブル対応の遅れが課題となっていました。また、アプリへの情報反映をベンダーに依存していたため、店舗情報の更新が最新の状態に追いつかないという問題も抱えていました。
そこで、ETL/データ連携ツール「Reckoner」を導入し、MEOツールに登録した店舗情報を、Webサイトやスマートフォンアプリへ自動で連携させる仕組みを構築しました。これにより、自社独自ツールの廃止とベンダー依存からの脱却を実現し、店舗情報を迅速かつ正確に届けられる体制が整いました。
導入事例の詳細はこちら：株式会社ツルハホールディングス様 導入事例
ETLをどのように導入すればよいか
- 専門的な知識がなくても使える製品を選ぶ
- 多数のデータと接続できる製品を選ぶ
- コストパフォーマンスが高い製品を選ぶ
ETLを導入する際は、上記の3点を意識して選定するのが良いでしょう。
導入前セルフチェック
- エンジニアが少ない、または専任担当がいない
- 接続したいデータソースが複数ある（SaaS、DB、広告媒体など）
- 初期費用・月額費用を抑えたい
- ノーコード／ローコードで運用したい
上記に1つでも当てはまる場合、専門知識がなくても使えるETLツールの導入が向いています。
専門的な知識がなくても使える製品を選ぶ
エンジニアが少ない企業や専門的な知識を持つ担当者がいない場合は、非エンジニアでも扱いやすい製品を選ぶことが大切です。設定や操作が複雑な製品を選んでしまうと、かえって業務の負担が増えてしまう可能性があるため、ノーコード・ローコードで運用できる製品がおすすめです。
多数のデータと接続できるものを選ぶ
ETLは、多くの種類のデータソースと接続して初めて効果を発揮します。接続できるデータソースの種類が少ない製品を選んでしまうと、結局手作業でのデータ取り込みが必要になり、導入の意味が薄れてしまいます。自社が利用しているツールやデータベースに対応しているかを事前に確認しましょう。
コストパフォーマンスが高い製品を選ぶ
ETLは、その効果を十分に発揮できれば大きな業務改善につながりますが、費用対効果を見極めることも重要です。料金プランや機能を比較し、自社の規模や用途に見合った製品を選ぶようにしましょう。
ETLツールを選ぶときのポイントは下記の記事にまとめているので参考にしてください。
IT知識がなくても使える「Reckoner」
ETLの活用が幅広い分野で求められる一方、IT知識がない担当者にとってはハードルが高く感じられることも少なくありません。そこでおすすめしたいのが、Reckoner（レコナー）です。
Reckonerなら、GUI操作中心の設計になっており、専門的な知識がなくても直感的にデータの連携・変換フローを構築できます。多数のデータソースへの対応やコストパフォーマンスの高さも強みで、幅広い業種・規模の企業に導入されています。
よくある質問（FAQ）
Q. ETLとELTはどちらを選べばよいですか？
A. データ量が少なく変換ロジックを細かく管理したい場合はETL、大量データを高速に取り込みたい場合はELTが向いています。
Q. ETLツールは無料で使えますか？
A. オープンソースの無料ツールも存在しますが、サポート体制や運用のしやすさを重視する場合は有料ツールの利用が一般的です。
Q. ETLの導入にはどれくらいの期間がかかりますか？
A. ツールやデータ環境にもよりますが、ノーコードツールであれば数週間〜1ヶ月程度で運用開始できるケースもあります。
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