ELTとは

ELT（Extract, Load, Transform）は、異なるソースシステムからデータを抽出し、データウェアハウスにロードし、分析アプリケーションの要件を満たすために変換するデータ統合プロセスです。近代的なデータウェアハウスはパフォーマンスに最適化されており、大規模なデータ変換を処理することができます。これは、データがロードされる前にデータを変換する従来のETLアプローチとは対照的です。ETLではしばしば外部の処理能力を使用してデータを変換します。変換をデータウェアハウスに移すことで、ELTはデータの遅延を大幅に減少させ、特に大規模なデータセットを処理する場合にはパフォーマンスを向上させることができます。

ELTの構成要素

ELTは次の3つの主要なステージで構成されます。

• 抽出
  抽出フェーズでは、データベース、ファイル、APIなど、さまざまなソースシステムからデータを取得します。異種のソースから必要なデータを取得し、データウェアハウスに統合するために準備します。

• ロード
  データが抽出された後、次のステップはデータをデータウェアハウスにロードすることです。データが効率的かつ安全に転送されるようにします。ロードフェーズは重要であり、データの後続の変換のための基盤を築きます。

• 変換
  データがデータウェアハウスにロードされた後、変換フェーズが始まります。ここでは、データが分析プロセスに適した形式、構造、品質であるように、さまざまな操作が行われます。これには、フィルタリング、集計、データセットの結合などのタスクが含まれる場合があります。

ELTとETLの比較

データ統合の分野では、ELTとETLは2つの主要な手法です。初めに見た目では似ているように思えるかもしれませんが、「ロード」と「変換」のステージの順序の違いは、データの処理と統合方法に重要な影響を与えます。

ETLの利点

• データ品質
  データがデータウェアハウスにロードされる前に変換されるため、データ品質のチェックを行う機会があります。

• レガシーシステムとの互換性
  ETLは長い間使われており、インデータベース処理を効率的に処理できない可能性のあるレガシーシステムとの互換性が高いです。

• ストレージ要件の低減
  データをロードする前にクリーンアップや変換が行われるため、データウェアハウスでのストレージスペースが少なくて済むことがあります。

ELTの利点

• 処理速度
  ELTは、中間ステージングエリアの処理能力よりもスケーラブルな現代のデータウェアハウスの処理能力を活用するため、高速になる場合があります。

• シンプルなワークフロー
  独立した変換エリアの必要性を減らすことで、ELTプロセスは複雑さを低減し、管理しやすくなります。

• リアルタイム処理
  リアルタイムのデータが必要な環境には、ELTが適しています。データを迅速にデータウェアハウスにロードし、必要に応じて変換することができます。

考慮事項

• データ量と複雑性
  ELTは一般的に大規模なデータセットと複雑な変換に適していますが、ETLはより小規模なデータセットに適している場合があります。

• データウェアハウスの機能
  ELTプロセスの効率は、データウェアハウスの機能に依存します。データウェアハウスの処理能力が十分に足りない場合、ELTプロセスは最適ではありません。

• データのセキュリティとコンプライアンス
  一部の場合では、データをコンプライアンス上の理由からデータウェアハウスにロードする前に匿名化や暗号化する必要があるため、ETLがより適している場合があります。