ETL導入で確認すべきポイントとは？メリットや注意点、選定のポイントも解説

企業のデータ活用が進む中で、複数のシステムに分散した情報を統合する手段としてETLの導入への関心が高まっています。しかし、ツールの種類や機能が多く、自社に合った選び方や導入時の注意点がわからず悩む担当者も少なくありません。

本記事では、ETLの主な機能や導入メリット、選定時に確認すべきポイントをわかりやすく解説します。ETLの導入で確認すべきポイントを押さえ、自社に最適なデータ統合環境を構築してください。

ETLとは

ETLとは、Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（格納）の3工程を通じて、異なるシステムに分散したデータを統合する仕組みです。基幹システムやクラウドサービスなどから必要なデータを収集し、分析しやすい形式に整形したうえで、DWH（データウェアハウス）などの保存先へと格納します。

部門ごとに分断されたデータを横断的に活用する際に手作業では限界があるため、ETLによって処理を自動化することで、一元管理と効率的な分析基盤の構築が可能です。

なお、ETLは処理の流れを指す概念であり、処理を実行するソフトウェアはETLツールと呼ばれています。

ETLに搭載されている主な機能

ETLには、主に以下の3つの機能が搭載されています。

• Extract（抽出機能）
• Transform（変換機能）
• Load（格納機能）

それぞれの機能の特徴を押さえることが、ETLを導入するうえで重要となります。

1. Extract（抽出機能）

Extract（抽出機能）とは、基幹システムやデータベース、クラウドサービスなどの各データソースから、分析や連携に必要な情報だけを取得する工程です。

たとえばETLでは、RDB・CSV・Excel・JSON・XMLなど形式の異なるデータに対応しており、構造化データと非構造化データを横断して収集できます。

また、売上や勤怠といった業務データを目的に応じて条件を指定して抽出することで、不要な情報の取得を防止でき、後の変換処理を効率化可能です。その結果、処理の負荷を軽減したり、データ連携の安定化につながったりと、正確な分析基盤を整えやすくなります。

2. Transform（変換機能）

Transform（変換機能）とは、抽出したデータを分析や業務活用に適した形式へ整形し、DWHなどに格納しやすい状態へ加工する工程です。単にデータを移動するだけでなく、活用可能な品質に整える役割を担います。

たとえば、重複項目の排除や表記ゆれの統一、欠損値の補完といったデータクレンジングを実施することで、分析精度と信頼性を高められるでしょう。

さらに、異なるシステムのデータをマッピングやマージして統合し、項目定義やコード体系を統一することで、部門を横断したデータ分析やレポート作成を可能にします。

3. Load（格納機能）

Load（格納機能）とは、Transformで整形したデータをDWHやデータマート、BIツールなどの分析基盤へと書き出し、活用できる状態へ保存する工程です。ETLの最終段階として、分析環境へデータを安定的に反映する重要な役割を担います。

適切に設計されたLoad処理により、分析用のデータベースへと高速かつ正確に取り込み、レポート作成やダッシュボードの更新を迅速に実施できます。

さらに、増分ロードや定期バッチ処理の設定を行うことで、必要なデータだけ効率的に更新でき、データ更新の効率化とシステム負荷の最適化を両立可能です。

ETLと混同しやすいツールとの違い

ここでは、ETLと混同しやすいツールについて、3つ紹介します。

• DWH
• EAI
• ELT

似たツールとの違いを把握しておくと、ETLの導入をスムーズに進められます。

DWHとの違い

ETLとDWHの主な違いは、役割にあります。ETLはデータを抽出・変換・格納する一連の処理プロセスや、それを実行する仕組みを指します。一方でDWHは、整形されたデータを保存し、分析に活用するためのデータ基盤です。

たとえば、販売管理やCRMなど複数のシステムから集めたデータを統一形式へ整えるのがETLであり、整えたデータを蓄積して横断的な分析をするのがDWHです。つまり、ETLがデータの収集・移動・加工を担うのに対し、DWHはデータの一元管理や長期保存、高速な分析処理を担います。

＞＞DWH（データウェアハウス）とは？データレイク・データベースとの違いをわかりやすく解説

EAIとの違い

ETLとEAIの違いは、目的と処理方式にあります。ETLは分析基盤の構築を目的に、データを抽出・変換・格納して蓄積する仕組みです。一方、EAIは複数の業務システムを連携させ、データや処理をリアルタイムに統合するためのオンプレミス型の基盤を指します。ETLが主にバッチ処理でデータを整形してDWHへ蓄積するのに対し、EAIはシステム間のリアルタイムなデータ連携に強みがあります。なお、近年ではEAIの後継として、クラウドサービスとの連携にも対応したiPaaS（Integration Platform as a Service） が広く採用されています。

ETLが主にバッチ処理でデータを整形してDWHへ蓄積するのに対し、EAIはメッセージ制御やビジネスロジックを含めて即時連携を実現できる点が特徴です。受発注や顧客管理など即時性が求められる業務にはEAIが適し、蓄積データの分析や可視化を目的とする場合はETLが適しているといえます。

ELTとの違い

ETLとELTの違いは、データを変換するタイミングと場所にあります。ETLは抽出したデータを事前に整形してから格納する方式であり、品質を統制しやすく安定した分析基盤を構築しやすい点が特徴です。

一方、ELTは抽出したデータを先にDWHやデータレイクへ格納し、保存先の処理能力を使って変換を行います。変換前処理がないためデータ転送が高速で、後から柔軟に加工・分析できる点に強みがあります。特にSnowflake・BigQuery・Databricksなどのクラウド型DWHの高い演算性能を活用できるため、大量データの処理に適しています。ただし、個人情報などの機密データが変換前の状態でDWHに格納されるため、アクセス権限管理などセキュリティ面での配慮が必要です。

つまり、事前に整形して品質を重視するならETL、蓄積後のデータを柔軟に加工したい場合はELTが適しています。

ETLを導入するメリット

ETLを導入すると、以下の3つのメリットが得られます。

• 自社の情報を整理できる
• データ品質を向上できる
• 専門知識や技術がなくても扱いやすい

順番に解説します。

1. 自社の情報を整理できる

ETLを導入すると、基幹システムやCRM、クラウドサービスなどに分かれていたデータを横断的に結合できるため、部門単位ではなく全社視点での分析が可能になります。

また、手作業による集計や転記を自動化できるため、データ管理にかかる工数を削減し、業務効率と生産性の向上にもつながります。さらに、統一したフォーマットで保存されたデータは再利用しやすいため、迅速で正確な意思決定を支える情報基盤として活用可能です。

2. データ品質を向上できる

ETLを活用すれば、重複排除や表記ゆれの統一、欠損値の補完といった処理を自動化でき、分析に使える高品質なデータを整備できます。データ変換ルールを統一して処理することで、Excelや手作業による集計と比べてヒューマンエラーを大幅に抑えられ、分析結果の信頼性を高められます。

また、大容量のデータであっても高速で変換処理を実行できるため、データ量の増加による品質低下や処理遅延も防げるでしょう。統一フォーマットで管理されたデータはBIツールや分析基盤と連携しやすく、正確な意思決定を支えるデータ基盤の構築につながります。

3. 専門知識や技術がなくても扱いやすい

ETLはノーコードやGUI操作に対応している製品が多いため、専門的なプログラミング知識がなくてもデータ統合を実行できます。ETLの中にはドラッグ&ドロップで処理フローを設計できるものもあり、抽出・変換・格納の工程を直感的に構築しやすい特徴もあります。

また、従来のスクラッチ開発と比べて開発工数を大幅に削減できるため、情報システム部門の負担軽減にもつながるでしょう。さらに、操作性が高いツールであれば非エンジニア部門でも活用しやすいため、部門横断でのデータ活用を推進しやすくなります。

ETLの導入に関する注意点

ETLを導入する際には、以下の3つの注意点を押さえておきましょう。

• 導入や学習に時間がかかる
• コストと運用負荷が発生する
• 専門知識が求められるツールもある

注意点を押さえておくことで、ETLの導入失敗を防げます。

1. 導入や学習に時間がかかる

ETLを導入するには、連携の対象となるデータソースや変換ルールを整理する必要があるため、初期設計に一定の時間と工数がかかる点に注意が必要です。とくに既存システムの構造が複雑な場合、データ仕様の確認やカスタマイズ対応など追加の調整が必要になる可能性もあります。

また、ツール選定や設計、テストや本番稼働まで段階的な準備も求められるため、十分なスケジュールと体制を確保することが重要です。さらに、導入後も操作や運用に慣れるまで学習期間が必要となるため、ベンダーのサポートや研修を活用しながら運用体制を整備するとスムーズに定着します。

2. コストと運用負荷が発生する

ETLツールを導入する際には、初期費用だけでなくクラウド利用料といった継続的な運用コストが発生します。たとえ無料ツールであっても、設定・監視・保守には人的リソースが求められます。

また、料金体系は定額制や従量課金制など製品ごとに異なるため、自社のデータ量や利用頻度を踏まえて事前にコストを試算することが重要です。高機能なツールほどサポートや拡張性に優れる一方でコストも増えやすいため、導入目的に対する費用対効果を見極める必要があります。

さらに、導入後もエラー対応やパフォーマンス監視などの運用負荷が発生するため、継続的な運用体制の整備が求められます。

3. 専門知識が求められるツールもある

ETLツールはGUI操作に対応した製品が多いものの、高度な設定やカスタマイズでは専門知識が求められる場合があります。とくにデータ品質の管理やセキュリティ設計、変換ロジックの定義には、データ処理やデータベースに関する基礎的な理解が不可欠です。

変換ロジックや連携設定を誤ると、処理性能の低下やデータの不整合を招いてしまい、業務全体に影響する恐れがあります。そのため、導入前には社内のスキルレベルを把握し、必要に応じてベンダーの支援や外部パートナーを活用し、設計・運用体制を整えることが重要です。

ETLを選定する際に確認すべきポイント

ETLの選定を成功させるには、以下の3つのポイントを押さえておくことが重要です。

• 接続できる連携ツール
• 運用・操作のしやすさ
• データ処理量に合わせたスケーラビリティ

それぞれのポイントをわかりやすく解説します。

1. 接続できる連携ツール

ETLを選定する際は、まず自社で利用している基幹システムやCRM、クラウドサービスなどと接続できるかを確認することが重要です。入口となるデータ取得だけでなく、格納先となるDWHやBIツールといった出口側の連携可否もあわせてチェックする必要があります。

連携できないシステムがあると手作業が残ってしまい、ETL導入の効果が十分に発揮されません。また、将来的に導入予定のシステムやツールとの互換性も考慮しておくことで、長期的に安定したデータ連携基盤を構築できます。

2. 運用・操作のしやすさ

ETLは業務変更に応じて継続的な改修やメンテナンスが発生するため、直感的に操作できるUI（ユーザーインターフェース）や操作性のツールを選ぶことが重要です。運用や操作がしやすいツールであれば、設定変更や障害対応を迅速に行えます。

また、ノーコードやローコードに対応していれば専門エンジニアだけに依存せず、属人化を防ぎながら安定した運用体制を構築できます。さらに、無料トライアルやデモ環境を活用して実際の操作感や設定のしやすさを確認しておくことで、導入後の定着率も高められるでしょう。

3. データ処理量に合わせたスケーラビリティ

ETLツールを選定する際は、現在のデータ量だけでなく将来的な増加を見据えたスケーラビリティを確認することが重要です。大量のデータや定期的なバッチ処理に耐えられる処理性能が不足していれば、分析基盤全体のパフォーマンス低下を招く恐れがあります。

とくにクラウド型のETLであれば、プラン変更やリソース追加によって柔軟な処理能力へと拡張可能です。一方、オンプレミス型ではサーバー増強などの対応が必要になるため、運用負荷も考慮する必要があります。

このように、将来のデータ増加によるコスト変動も含めたうえで、性能とコストのバランスを踏まえて選定することが大切です。

自社に最適なETLを導入してデータを統合しよう

ETLの導入は、分散したデータを統合し、分析基盤を整備するうえで重要です。導入の際は自社の連携対象や処理量、運用体制を踏まえたうえで、最適なツールを選定することが成功のポイントとなります。

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成果につながるように導入・運用サポートも実施していますので、ETL機能も備えたCDPツールの検討に向け、お気軽にご相談ください。

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