ETL は Extract、Transform、Load の略で、さまざまなデータ ソースからデータを抽出し、標準形式に変換し、データベースやデータ ウェアハウスなどの宛先にロードするデータ ウェアハウジングのプロセスです。 ETL は、複数のソースにわたるデータ統合を必要とするシステムにとって非常に重要です。
ETL (抽出、変換、ロード) の起源
ETL の概念は 1970 年代に遡ります。コンピュータ ベースの情報システムの出現により、膨大な量のデータを保存、取得、管理する効率的な方法が必要になりました。長年にわたり、ETL はデータ ウェアハウジング、ビジネス インテリジェンス (BI)、分析に不可欠なコンポーネントになってきました。
1966 年に発売された IBM の情報管理システム (IMS) は、複数のソースからのデータを組み込んでいたため、ETL の前身と考えることができます。ただし、ETL という用語自体は、リレーショナル データベースとデータ ウェアハウジング テクノロジの台頭とともに、1980 年代から 1990 年代に使用されるようになりました。
トピックの拡張: ETL (抽出、変換、ロード)
ETL には、次の 3 つの主要な段階が含まれます。
- 抽出する： このステップには、データベース、CRM システム、ファイル、その他のデータ リポジトリなどのさまざまなソースからデータを収集することが含まれます。データは構造化されている場合も非構造化されている場合もあり、内部ソースと外部ソースの両方から取得される場合があります。
- 変身： このステップには、抽出されたデータのクリーニング、検証、および変更が含まれます。これには、データのフィルタリング、並べ替え、集計、結合、計算の実行、より複雑な関数の適用などのタスクが含まれる場合があります。
- 負荷： 変換されたデータは、データ ウェアハウスやデータベースなどの宛先システムにロードされ、そこで分析され、意思決定の目的で利用されます。
ETL ツールはこれらのステップを自動化し、エラーを減らし、データ統合プロセスの効率を向上させます。
ETL の内部構造 (抽出、変換、ロード)
ETL プロセスには、次の一連のステップが含まれます。
- データ収集： ここでは、データがさまざまなソース システムから抽出されます。
- データステージング: 取得されたデータはステージングされ、さらなる処理のために一時的に保存されることを意味します。
- データ変換: データはクリーニング、検証され、目的の形式に変換されます。
- データのロード: クリーンアップされ変換されたデータはターゲット システムにロードされます。
- データのプレゼンテーション: データはターゲット システムでのクエリと分析に使用できるようになります。
各ステップの複雑さは、データ ソース、データ量、変換要件、ターゲット システムの機能によって異なります。
ETL の主な機能 (抽出、変換、ロード)
- データ統合: ETL を使用すると、複数の異種データ ソースからのデータを統合できます。
- データクリーニング: ETL プロセスには、データ クレンジングの手順が含まれており、データの一貫性と品質を確保します。
- 自動処理: ETL ツールを使用すると、自動処理が可能になり、手作業の労力とエラーの可能性が軽減されます。
- データ変換: ETL は複雑なデータ変換を可能にし、ターゲット システムのニーズに合わせてデータを操作できるようにします。
- エラー処理： ETL ツールには、データ統合プロセスの信頼性を確保するための堅牢なエラー処理および回復メカニズムが備わっています。
ETL の種類 (抽出、変換、ロード)
さまざまな要因に基づいて、さまざまなタイプの ETL が存在します。
| 要素 | 種類 |
|---|---|
| 展開別 | オンプレミス ETL、クラウドベース ETL |
| 統合により | バッチETL、リアルタイムETL |
| サービスモデル別 | セルフサービスETL、マネージドETL |
ETL (抽出、変換、ロード) のアプリケーションと課題
ETL は、データ ウェアハウス、ビジネス インテリジェンス、データ移行、データ同期で広く使用されています。課題としては、データ プライバシーの問題、リアルタイム データの取り扱い、大量のデータの管理、高パフォーマンスとスケーラビリティの必要性などが挙げられます。解決策としては、高度な ETL ツールの使用、データ ガバナンス戦略、データ仮想化やストリーム処理などのテクノロジの使用などがあります。
類似用語との比較
| 学期 | 説明 | 主な違い |
|---|---|---|
| エルト | 抽出、読み込み、変換。データ変換は、ターゲット システムにロードされた後に行われます。 | 変換ステップはロード後に発生します。生データの保存が望ましい場合に役立ちます。 |
| データ統合 | さまざまなソースからのデータを単一の統一されたビューに結合するプロセス。 | ETL を含むより広範囲のプロセスをカバーする、より一般的な用語。 |
ETL の将来の展望とテクノロジー
今後は、ETL プロセスがよりリアルタイムになり、ストリーミング データがより重視されるようになると考えられます。機械学習や AI などのテクノロジーがデータ変換で果たす役割は大きくなり、クラウドベースの ETL サービスはその拡張性と費用対効果のおかげでさらに普及するでしょう。
プロキシ サーバーと ETL (抽出、変換、ロード)
プロキシ サーバーは、特にパブリック Web データの抽出を処理する場合に、匿名性とセキュリティを提供することで ETL プロセスを強化できます。また、地理的制限を回避して、より包括的なデータ抽出を可能にするためにも使用できます。
関連リンク
ETL を始めたばかりの場合でも、熟練したプロフェッショナルである場合でも、組織内でより適切なデータ統合を推進し、意思決定を改善し、より効果的な運用を可能にするためには、このプロセスの微妙な違いを理解することが不可欠です。
