ETLとは

ETLは、抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）の頭文字をとった言葉であり、データ統合における体系的なプロセスです。主にデータウェアハウスへのデータ取り込みに使用されます。ETLは、報告、分析、ビジネスインテリジェンス（BI）のために、さまざまなソースからデータを統合し、単一の中央位置に集約する必要がある組織にとって重要な役割を果たします。

ETLプロセスは、次の3つの異なるステージに分かれています。

1. 抽出（Extract）
   データは、リレーショナルデータベース、フラットファイル、Webサービス、API、外部データプロバイダーなど、さまざまな異種のソースから収集または抽出されます。

2. 変換（Transform）
   抽出されたデータは、必要な構造と品質基準に準拠するように変換されます。このフェーズでは、データのクリーニング、フォーマット変換、検証、ビジネスルールの適用などが行われます。

3. ロード（Load）
   最後のステップでは、クリーニングおよび構造化されたデータがデータウェアハウスや他のターゲットシステムにロードされ、保存およびさらなる分析が行われます。

ETLの歴史

ETLの概念は、データに基づいた意思決定の潜在能力に気付き始めた1970年代にさかのぼります。企業が大量のデータを蓄積し始めるにつれて、このデータを効率的に保存および分析するシステムの必要性が明らかになりました。これが最初のデータウェアハウスの開発につながりました。

初期のETLプロセスは主に手動であり、多くのコーディングが必要でした。データは通常、バッチスクリプトを使用して抽出され、複雑なSQLクエリを使用して変換が行われました。これは時間のかかるだけでなく、エラーの発生もしやすかった状態でした。

1990年代になると、専用のETLツールの導入が始まり、状況は変化し始めました。これらのツールは、より自動化された効率的なETLアプローチを提供し、より迅速かつ正確なデータ統合を可能にしました。ETLツール開発のパイオニアの1つであるInformaticaは、1993年に最初のデータ統合製品をリリースしました。

過去30年間にわたり、技術の進歩に伴い、ETLは進化を続けてきました。ビッグデータの登場、クラウドコンピューティング、より高度なデータ処理ツールの発展により、ETLプロセスの能力と応用範囲が拡大しました。

ETLのコンポーネント

データ抽出

データ抽出は、ETLプロセスの最初のフェーズであり、さまざまなソースからデータを収集します。これらのソースはしばしば異種であることがあります。一般的なデータソースには次のものがあります。

• リレーショナルデータベース
  MySQL、Oracle、Microsoft SQL Serverなど、データがテーブルに構造化されているデータベース
• フラットファイル
  CSV、Excelスプレッドシート、テキストファイルなど
• API
  Webサービスやサードパーティのアプリケーションからデータを抽出するために使用される
• NoSQLデータベース
  MongoDBやCassandraなど、非構造化または半構造化データの保存に使用されるデータベース
• Webスクレイピング
  ウェブページからのデータの抽出
• ストリームデータ
  センサーやログ、ソーシャルメディアストリームからのリアルタイムデータ

データ抽出の技術

データ抽出には、データソースとETLプロセスの要件に応じて、さまざまな技術が使用される一般的な技術には次のものがあります。

• クエリ
  データベースからデータを抽出するためにSQLや類似のクエリ言語を使用
• ファイル読み込み
  CSVやXMLなどのファイルを解析して必要なデータを抽出
• API呼び出し
  APIに対してHTTPリクエストを行い、レスポンスを処理
• Webスクレイピング
  ウェブページからのデータ抽出を自動化するためのツールやスクリプトを使用

データ変換

• クリーニング
  データのエラーや不整合を特定して修正する作業です。欠損値の処理、重複の削除、データ形式の修正などが含まれます。

• 標準化
  標準化は、データを共通の形式に統一するプロセスです。データ型の変換、値の正規化、日付形式の標準化などが含まれます。

• フィルタリング
  フィルタリングは、不要なデータや関係のないデータを除外する作業です。条件、しきい値、その他の基準を使用して、分析に関連するデータのみを選択的に保持します。

• 結合
  結合は、異なるソースからのデータを1つのデータセットに組み合わせる作業です。通常、データ内の共通の属性（キーなど）を特定し、これらの属性に基づいてレコードをマージします。

• 集計
  集計は、データの集計を行う作業であり、特定の属性に基づいてデータをグループ化し、合計値、平均値、件数などの集計値を計算します。

• 拡張
  拡張は、データに追加の情報や属性を付加する作業です。外部ソースからデータを追加するか、既存のデータから派生した新しい変数を計算することが含まれます。

データロード

• バッチロード
  バッチロードは、定期的な間隔で大量のデータを一括でロードするプロセスです。データソースが急速に変化せず、リアルタイムのデータ統合の必要がない場合に使用されます。

• リアルタイムロード
  リアルタイムロードは、データが抽出されて変換されるとすぐにロードされるプロセスです。監視システムやリアルタイム分析を必要とするアプリケーションなど、最新のデータが重要な場合に使用されます。

• マイクロバッチロード
  マイクロバッチロードは、小規模なバッチを頻繁な間隔でロードするハイブリッドなアプローチです。これにより、リアルタイムロードのタイムリネスとバッチロードの効率性のバランスを取ることができます。