ELT は、抽出、ロード、変換の略で、データ ウェアハウスとビジネス インテリジェンスの分野で広く使用されているデータ統合プロセスです。これは、データ統合の過程でデータが管理される順序を指します。ELT は、さまざまなソースから生データを抽出し、それをデータ ストレージ システムにロードし、分析とレポート作成のために構造化されて使用可能な形式に変換することを中心に行われます。この記事では、ELT の歴史、仕組み、種類、将来の展望について詳しく説明し、プロキシ サーバーとの関連性についても探ります。
ELT の起源とその最初の言及の歴史
ELT の概念は、従来の ETL (抽出、変換、ロード) プロセスのバリエーションとして発展しました。ETL プロセスは長年にわたって主流であり、最初にソース システムからデータを抽出し、次に特定の要件を満たすように変換し、最後にデータ ウェアハウスにロードしていました。しかし、ビッグ データの出現とリアルタイム処理の必要性により、従来の ETL アプローチはスケーラビリティとパフォーマンスに関連する課題に直面しました。
ELT に関する最初の言及は、データ エンジニアとアーキテクトが大量のデータを効率的に管理するための代替アプローチを実験し始めた 2000 年代初頭に遡ります。ELT は、ETL サーバーから、より強力な処理機能を備えたターゲット データ ウェアハウスに処理負荷をオフロードするソリューションとして提案されました。この処理ロジックの移行により、データ統合の新たな可能性が開かれ、組織はビッグ データの潜在能力を活用できるようになりました。
ELTに関する詳細情報。トピックの拡大ELT
ELT プロセスは、次の 3 つの段階に分けられます。
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抽出する: この初期段階では、データベース、クラウド ストレージ、Web API、ログ、スプレッドシートなど、さまざまなソースからデータが抽出されます。通常、データは未処理の生の形式です。
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負荷: データが抽出された後、そのデータはターゲット データ ストレージ システム (データ ウェアハウス、データ レイク、またはその他の適切なリポジトリ) にロードされます。データは、大きな変換が行われずに、生の状態で保存されます。
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変身: 変換フェーズは、ターゲット データ ストレージ システム内で発生します。データ エンジニアは、さまざまなデータ変換手法を使用して、データを処理、クリーンアップ、強化、および集約し、分析やレポート作成に適した状態にします。変換には、データの正規化、データの重複排除、データの強化などが含まれる場合があります。
ELTの内部構造。ELTの仕組み
ELT プロセスは通常、専用のデータ統合ツールまたはプラットフォームを通じて実行されます。これらのツールは、さまざまなソースからのデータの抽出を容易にし、読み込みと変換のプロセスを自動化します。ELT システムの主なコンポーネントは次のとおりです。
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データコネクタ: これらのコネクタは、さまざまなデータ ソースへの接続を確立し、ELT ツールがそこからデータを取得できるようにする役割を担います。各データ ソースには、そのデータ形式とプロトコルに合わせて調整された特定のコネクタが必要になる場合があります。
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ステージングエリア: データが抽出された後、ターゲット データ ストレージ システムにロードされる前に、一時的にステージング領域に保存されます。ステージング領域は、データ フローの管理に役立ち、ロード プロセス中のデータの整合性を保証します。
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データ ウェアハウスまたはデータ ストレージ システム: これは、抽出されたデータがロードされ、変換される最終的な宛先です。組織の要件に応じて、データ ウェアハウス、データ レイク、またはその他のデータ ストレージ インフラストラクチャになる場合があります。
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データ変換エンジン: このコンポーネントは、データ変換タスクを処理します。定義済みのデータ変換ロジックまたはカスタム スクリプトを実行して、データをクレンジング、マージ、および強化します。
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監視とエラー処理ELT システムには、データ統合ジョブの進行状況を追跡し、プロセス中に発生する可能性のあるエラーや問題を特定するための監視機能が組み込まれていることがよくあります。
ELTの主な特徴の分析
ELT は従来の ETL プロセスに比べていくつかの利点があり、現代のデータ統合シナリオでよく選ばれています。
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スケーラビリティELT は、ターゲット データ ストレージ システムの処理能力を活用し、大量のデータを簡単に処理できるようにします。データ ストレージ システムが拡張されても、ELT は増大するデータ需要に対応できます。
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リアルタイム処理ELT はリアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータ統合を可能にするため、業務や意思決定プロセスに最新の分析情報を必要とする企業に適しています。
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費用対効果: ELT は、データ変換をターゲット データ ストレージ システムにオフロードすることで、高価な ETL サーバーの必要性を減らし、コストを節約します。
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柔軟性ELT を使用すると、データ エンジニアはデータ ストレージ システム内で直接データ変換を実行できるため、さまざまな変換手法を柔軟に試すことができます。
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簡素化されたアーキテクチャELT は、中間ステージング データベースの必要性を排除し、複雑さを軽減することで、全体的なデータ統合アーキテクチャを簡素化します。
ELTの種類
ELT は、実装と範囲に基づいてさまざまなタイプに分類できます。
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| オンプレミス ELT | このタイプでは、ELT プロセスは組織の敷地内のローカル サーバーで実行されます。より高度な制御が可能ですが、スケーラビリティの点で制限がある場合があります。 |
| クラウドベースのELT | クラウドベースの ELT では、クラウド コンピューティング サービスの拡張性とコスト効率性を活用しながら、クラウド インフラストラクチャ上で ELT プロセスを実行します。これは、多様なデータ ソースと大量のデータを持つ組織に適しています。 |
| リアルタイム ELT | リアルタイム ELT は即時のデータ統合に重点を置いており、組織がデータをリアルタイムで処理および分析できるようにします。これは、時間に敏感なアプリケーションやビジネスにとって不可欠です。 |
ELTの使い方、使用上の問題とその解決策
ELT は、次のようなさまざまな業界のさまざまなシナリオで応用されています。
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ビジネス・インテリジェンスELT は、さまざまなソースからのデータを統合し、組織の業務を包括的に把握できるようにします。これにより、実用的な洞察が得られ、意思決定が向上します。
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データウェアハウジングELT はデータ ウェアハウス システムのバックボーンであり、データをロードして履歴分析に適した形式に変換します。
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データ移行あるシステムから別のシステムにデータを移行する際に、ELT はデータを効率的に移動および変換する上で重要な役割を果たします。
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リアルタイム分析: リアルタイム分析を必要とする企業にとって、ELT は、データが利用可能になると継続的に取り込まれ、変換されることを保証します。
よくある問題と解決策:
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データ品質の問題: 低品質のデータでは、不正確な洞察につながる可能性があります。これに対処するには、変換フェーズ中にデータ検証チェックとデータ クレンジング プロセスを実装します。
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データ量とレイテンシ: 大量のデータと低レイテンシの要件に対処することは困難な場合があります。高データ負荷を効率的に処理するには、分散処理フレームワークとキャッシュ メカニズムを検討してください。
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データセキュリティ: データのプライバシーとセキュリティは最も重要です。暗号化とアクセス制御を使用して、ELT プロセス全体を通じて機密情報を保護します。
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エラー処理: データ統合プロセス中に発生する問題を把握して管理するための包括的なエラー処理メカニズムを実装します。
主な特徴と類似用語との比較
| 学期 | 説明 |
|---|---|
| ETL | ETL (抽出、変換、ロード) は ELT の前身であり、データ統合のための順次的なアプローチに従います。 |
| EA | EAI (エンタープライズ アプリケーション統合) は、企業内のさまざまなアプリケーションの統合に重点を置いています。 |
| データレイク | データ レイクは、未処理の生データを保存するための集中型リポジトリであり、柔軟なデータ探索を可能にします。 |
| データ市場 | データ マートは、特定のビジネス機能またはユーザー グループのデータ ニーズに重点を置いたデータ ウェアハウスのサブセットです。 |
ELTに関する将来の展望と技術
ELT の将来は有望であり、いくつかのトレンドとテクノロジーがその進化を形作っています。
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拡張データ統合AI と機械学習は、データ統合タスクの自動化においてより重要な役割を果たし、ELT プロセスの効率を高めます。
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サーバーレスアーキテクチャサーバーレス コンピューティングは、インフラストラクチャ管理を抽象化することで ELT をさらに簡素化し、データ変換にさらに集中できるようにします。
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データメッシュデータ メッシュの概念は、分散化されたデータ所有権とドメイン固有のデータ チームを推奨しており、組織内の ELT 実践に影響を与える可能性があります。
プロキシサーバーを ELT で使用する方法または ELT と関連付ける方法
プロキシ サーバーは、特にクラウドベースおよびリアルタイムの実装において、ELT で重要な役割を果たすことができます。プロキシ サーバーを ELT に使用したり関連付けたりする方法は、次のとおりです。
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データソースのリダイレクト: プロキシ サーバーは、さまざまなソースからのデータ要求を特定の ELT サーバーにリダイレクトし、データ抽出を最適化できます。
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キャッシュと負荷分散: プロキシは頻繁に要求されるデータをキャッシュできるため、ELT システムの負荷が軽減され、応答時間が改善されます。
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セキュリティとプライバシープロキシは仲介者として機能し、データ ソースと ELT インフラストラクチャの間にセキュリティ レイヤーを追加して、データのプライバシーを確保します。
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グローバルデータ収集分散 ELT 環境では、プロキシがさまざまな地理的な場所からデータを収集し、それを中央の ELT サーバーにルーティングできます。
関連リンク
ELT、データ統合、データ ウェアハウスの詳細については、次のリソースを参照してください。
結論として、ELT は現代のデータ統合における基本的なプロセスとなり、組織が多様なデータ ソースの可能性を活用し、情報に基づいた意思決定を行うための貴重な洞察を生み出すことを可能にしています。データ ウェアハウスと高度なデータ変換技術の力を活用することで、ELT はデータ主導型ビジネスの未来を形作る上で引き続き重要な役割を果たします。
