ETLとは?Extract, Transform, Load についてわかりやすく簡単に解説
はじめに
データ活用が重要視される中で、欠かせない基盤となるのが「ETL(イーティーエル)」というデータ統合プロセスです。ビジネス分析、AI活用、レポーティングを行うためには、バラバラに存在するデータを整える必要があります。この記事では、ETLの意味やプロセス、活用のメリットをわかりやすく解説します。
ETLとは
ETLとは、Extract(抽出)・Transform(変換)・Load(書き込み)の頭文字を取った言葉で、複数のデータを統合し、分析に使える形へ整えるための一連の流れを指します。
データの前処理を自動化することで、正確で一貫性のある情報を活用できるようになります。
ETLの3つのプロセス
1. Extract:抽出
企業内外のさまざまなデータソースから必要なデータを取り出す工程です。
例:基幹システム、CRM、Excel、Webサービスなど。
2. Transform:変換
抽出したデータを目的に応じて加工します。
- 不要なデータの削除
- フォーマットの統一
- 欠損値の補完
- 集計・加工
3. Load:書き込み
加工したデータをデータベースやDWH(データウェアハウス)へ保存します。
その後、BIツールなどで分析に利用できます。
ETLが注目される背景
- データ活用の重要性が高まっている
- AI・機械学習には「整ったデータ」が必須
- データが複数のシステムに分散している
- 手作業による集計は非効率でミスが発生しやすい
ETL導入のメリット
- データの一元管理ができる
- 分析の精度が向上する
- 作業時間と人的コストを削減できる
- レポート作成の自動化が可能
ETLとELTの違い
近年は、クラウドDWHの進化により ELT という手法も普及しています。
- ETL:変換してから書き込む
- ELT:書き込んでから変換する
DWH自体の処理能力が高い場合、ELTの方が効率的なケースも増えています。
まとめ
ETLは、データ活用の土台をつくる重要なプロセスです。
正確なデータを整備することで、BI分析やAIモデルの精度が大きく向上します。
まずは社内データの整理から始め、ETLを実現するために、適切なクラウドソリューションの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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まとめ
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