ETL (Extract Transform Load) ETL (抽出変換ロード)　顧客デジタルエクスペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年4月10日

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ETL (抽出変換ロード) とは

抽出、変換、ロード (ETL) は、さまざまなソースからデータを抽出し、分析のためにデータベースまたは他のシステムにロードできる形式に変換するために使用されるプロセスです。

ETLは、多くのデータ処理パイプラインの重要なコンポーネントです。これには、データが保存されているソースシステムからデータを抽出し、そのデータをターゲットシステムまたはアプリケーションのニーズを満たすように変換し、変換されたデータをそのシステムまたはアプリケーションにロードするという 3 つの異なるフェーズが含まれます。

ETLとは何の略ですか

ETL は抽出、変換、ロード（格納保存）の略で、生データをクリーンで使用可能な情報に変換するデータ分析で使用されるプロセスです。

ETLの目的は何ですか

ETL の中心となるのは、データをより使いやすくするために、ある場所から別の場所にデータを移動するという考え方です。これには通常、元のソースからデータを抽出し、さまざまな変換や操作を通じてデータを操作し、それを分析して意思決定に使用できる別のシステムにロードすることが含まれます。

ETL プロセスを実行する際には、さまざまな要因が関係します。これらには、使用するデータソースとそのアクセス方法の選択、最も効果的な変換操作の選択、出力データに最適なデータストレージソリューションの選択などが含まれる場合があります。

ETL は、企業がデータから貴重な洞察を得るのに役立つ重要なプロセスです。体系的な方法でデータを抽出して変換することにより、組織はこの情報をどのように使用してビジネスを推進するかについて、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ETL の仕組み

ETL ワークフローには通常、抽出、変換、格納・保存 3 つの主要な段階が含まれます。

抽出する

ETL プロセスの最初のステップには、通常、関連するソースデータの識別とアクセスが含まれます。これには、ローカルサーバー上の単純なフラットファイルからリモートサーバーでホストされるより複雑なデータベースに至るまで、さまざまなデータソースに接続するためにさまざまなツールやテクノロジを使用することが含まれる場合があります。目的のデータソースに接続したら、そこから関連情報を抽出してステージング領域に取り込み、さらなる処理を開始できます。

変換

データが抽出されたら、ETL プロセスの次のステップでは、ターゲットアプリケーションまたはシステムのニーズを満たすようにそのデータを変換します。これには通常、特定の要件に合わせてさまざまな方法でデータを操作および結合することが含まれます。たとえば、新しい情報を得るために、複数のテーブルを結合したり、特定の値に対して計算を実行したりする必要がある場合があります。

格納・保存

効果的な ETL プロセスの最後のステップは、変換されたデータをターゲットシステムまたはアプリケーションにロードすることです。これは通常、MySQL や PostgreSQL などの何らかの形式のデータベース管理システムを使用して実現され、単一のリポジトリ内で大量のデータを簡単に管理および保存できます。データセットの複雑さとサイズによっては、エラーや問題を効果的に特定して解決できるように、ETL プロセスのこの段階を複数の小さなステップに分割する必要がある場合もあります。

ETL パイプラインとは

ETL パイプラインは、あらゆるデータウェアハウジングシステムの重要なコンポーネントです。このパイプラインは、抽出、変換、読み込みという 3 つの主要なステージで構成されます。

抽出段階では、トランザクションデータベース、外部ファイルシステムに保存されているフラットファイル、Web ベースのアプリケーション、またはその他の同様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が抽出されます。この手順には、ソースシステムに存在する元の形式と構造で生データを抽出することが含まれます。

変換段階では、この生データが操作されて、ターゲットデータベースまたはアプリケーションに読み込まれるときに操作しやすい最適化された形式に変換されます。この段階の目標は、不要または冗長なデータ要素を破棄しながら関連情報のみを抽出し、ターゲットアプリケーションに最適な形式にデータを正規化することです。

ロード段階で、変換されたデータがステージング領域にロードされるか、ターゲットシステムに直接ロードされます。また、最終的に保存する前に検証やエラーチェックを行うために、このデータをターゲットシステムに最終的にロードする前に、最初に一時的なステージング領域にロードする必要がある場合もあります。

ETL パイプラインは、組織が膨大な量のデータを迅速かつ効率的に抽出、変換、ロードできるようにすることで、そのデータを効果的に管理および分析できるようにする上で重要な役割を果たします。 ETL パイプラインは、大量のデータを構造化された方法で管理するためのツールとプロセスを提供することで、企業が貴重なデータ資産をすべて活用できるようにし、新しい洞察を引き出し、組織全体でより戦略的な意思決定を推進できるようにします。

ETL の課題は何ですか

ETL プロセスは複雑になる可能性があり、さまざまな段階や手順が含まれます。

ETL の主な課題の 1 つは、プロセス全体を通じて精度を確保することです。これには、ソースシステムからデータを抽出するとき、適切な形式であることを確認するための変換中、および必要なすべてのレコードがターゲットシステムに正常にコピーされていることを確認するためのロード操作中など、ETL ワークフローのあらゆる段階で細部に細心の注意を払う必要があります。これらの段階のいずれかの時点でエラーが発生すると、不正確または不完全なデータがターゲットシステムにロードされる可能性があり、不正確なビジネスレポートや誤った意思決定などの問題が発生する可能性があります。

ETL に関するもう 1 つの課題は、ワークフローの各ステップがタイムリーかつ効率的に実行されるようにすることです。これには、ソースシステムと宛先システムの両方について、その構造や処理できるデータの種類など、幅広い知識が必要です。また、リソースを適切に割り当て、ステップの欠落や不必要な繰り返しがないよう、ETL プロセスの各段階で細かく調整されたワークフローを開発する必要もあります。

ETL プロセスを成功させるには多くの課題が伴います。ただし、慎重に計画を立て、途中のすべてのステップで細部に注意を払うことで、これらのリスクを最小限に抑え、正確で完全なデータを目的のシステムに確実に正常にロードすることができます。

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