データ分析のためのデータ準備入門編(2) ETL処理とは? ツールが必要とされる理由から選定時のポイントまで解説!

現代のビジネス環境では、データを用いた迅速な意思決定、すなわちデータドリブンが求められています。企業が保有するデータを有効活用するためには、用途に応じてデータを整えなければなりません。この工程を「ETL処理」と呼ばれています。しかし、ETL処理は膨大な手間や時間がかかるうえ、専門的なスキルが必要です。この記事では、ETL処理の概要やその必要性、導入のメリット、選定ポイントについて解説します。

そもそもETL処理とは?

ETL処理とは、データ分析の準備段階におけるExtract（抽出）、Transform（変換・加工）、Load（格納）という3つの工程のことです。これらを行うことで、正しいデータに基づく分析が可能になります。

以下、各工程の役割について解説します。

Extract（抽出）とは、さまざまなソースから必要なデータを収集することです。この段階では、データの品質や形式にかかわらず、対象となるデータすべてを抽出します。この生のデータ（ローデータ）のままでは必ずとも求めている形式で抽出できるとは限らず、フォーマットがバラバラな場合は分析に適しません。

Transform（変換・加工）とは、生のデータを変換・加工し、分析しやすい形に整えることです。具体的には、ファイル形式や文字コードなどデータの形式統一、欠損値や異常値を修正するデータ補正、名寄せ（重複データの処理）などを行います。この工程を経ることで、データは分析やレポーティングに適した形に変わります。

Transformについてはこちらの記事で詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてください。
「データ加工」はデータ分析の重要な準備工程、効率的に進める方法とは?

Load（格納）とは、整ったデータをデータウェアハウスやデータストア、データレイクなど単一の保管庫に格納することです。この工程では、データを安全かつ迅速に格納することを重視します。

これら一連の工程はデータ分析を円滑に進めるために欠かせません。

ETL処理において専用ツールが必要とされる理由とは?

ETL処理は非常に手間と時間がかかります。3つの工程を効率化・自動化しデータ分析へとスムーズに移行するためにも、専用ツールを有効活用することをおすすめします。

ETLツールを使えば、迅速なETL処理を実現できます。変化が著しい現代のビジネス環境では、素早く意思決定を行うためにスピーディなETL処理が不可欠です。しかしExcelなどによる手動のETL処理は時間がかかり、人的ミスの発生リスクもあります。

ETLツールは、データの抽出から変換、格納までの各工程を自動化し、大量のデータを短時間で処理できるように設計されています。そのためツールを使えばリアルタイムなデータ分析が可能となり、企業はビジネス環境の変化へ迅速に対応できるようになるのです。

ETLとDWH・BI・EAIの違い

ETLと混同されがちなのが、DWH・BI・EAIです。それぞれの特徴と違いについて解説します。

DWH（Data Warehouse）は、膨大なデータを時系列と目的別に整理し、長期にわたって保管するデータベースです。信頼できる情報源として過去のデータを分析し、トレンドやパターンの把握、サービス改善やマーケティングに役立てることが可能です。

ETLとDWHの違いは、ETLはDWHへデータを統合するための手段であり、DWHはその結果として生成されるデータの保管庫という点です。ETLはデータをDWHに格納する前段階で使用されます。

BI（Business Intelligence）は、データを収集、分析、可視化し、組織がデータに基づいた意思決定を行うためのツールです。例えば、DWHから取得した経常利益率や売上といったデータをグラフ化し、業務パフォーマンスの改善や売上シミュレーションに役立てます。

ETLとBIの違いは、ETLはデータの準備段階で用いるのに対し、BIはデータの可視化と活用のために使う点です。ETLはデータを処理してDWHに格納するまでの工程で、BIは格納されたデータを可視化してインサイトを見つける工程で使われます。

EAI（Enterprise Application Integration）は、業務に関わる複数のアプリケーションやシステムを連携し、データや工程の統合を行います。データ形式やプロトコルの異なるシステムを連携するには、多大なコストをかけて開発や改修を行わなければなりません。しかしEAIなら効率よく連携でき、データの一元管理を実現します。

ETLとEAIの違いは、一度に大量のデータを処理ができるかどうかです。どちらもデータ統合は可能ですが、EAIはイベント指向での処理を得意とし、大量のデータを処理するのには向いていません。一方のETLはバッチ指向での処理を得意とし、大量のデータも処理できます。

ETL処理において、ツールを導入するメリット

ここからはETLツールを導入するメリットを4つ紹介します。

1. 誰もがデータを使えるようになる

ETLツールはデータへのアクセスしやすさを向上させるので、役職や所属する部署部門に関係なく、社内の誰もが必要な情報を利用できるようになります。データを元にした意思決定が求められる中、従業員は自身の役割や業務に関連するデータを根拠に行動し、変化の激しいビジネス環境にも対応できるようになることが非常に重要です。なお、データにアクセスしやすくなるということは、それだけ情報漏えいのリスクも上がってしまうので、同時に従業員のリテラシー教育も行うことが大切です。

2. データ統合のハードルが低くなる

従来のETL処理では専門の知識が必要であり、それを有するプログラマやエンジニアの存在が不可欠でした。しかしETLツールを用いれば各工程を容易に行えるため、専門知識を持たない従業員でも実行できます。つまり、ETLツールを導入すればデータ統合を行うハードルを低くすることが可能です。

3. データ分析・活用などのコア業務に人的リソースを投入できる

ETLツールはデータ統合における各工程を大幅に簡略化し、ETL処理にかかる時間と労力を削減します。その結果、担当者はより付加価値の高い分析や戦略的な業務に集中することが可能です。限られた人的リソースを効果的に活用し、競争優位性を高められます。

4. データの誤変換・喪失といった人的ミスが回避できる

従来のようにExcelを用いた手動でのETL処理は、人的ミスを招きかねません。Excelは編集のしやすさゆえに誤って行や列を削除したり、他のソースから書き写す際に異なる数値を入力したりすることもあります。しかし、ETLツールなら人の手を介さないためそのようなミスを回避でき、さらに製品によってはエラーチェック機能もあります。データの整合性と正確性が保証されるので、企業はデータを信頼して意思決定を行えるでしょう。

また、ETLでは処理内容を視覚的に把握できるため、Excelで起こりがちな担当者ごとのブラックボックス化を防ぐことができ、前任の退職や担当変更に伴う引継ぎもスムーズに行うことができます。

ETL処理のツールを選定する際のポイント

データの接続性、ETL処理の自動化

データ統合を円滑に行うために、ETLツールは異なるデータソースからのデータ抽出に対応できる必要があります。また、データソースへの接続が容易かどうかも重要です。複雑な設定や専門的な知識を必要としないインターフェースを持つツールを選ぶことで、導入後の運用負担を軽減できます。

ツールが提供する自動化機能の範囲や、特定のビジネス要件に合わせてカスタマイズできる柔軟性を有しているかを選定ポイントとするとよいでしょう。ETLの各工程を定期的に自動でスケジューリングする機能も重要です。その機能があれば、多忙な担当者でも抜け漏れなくETL処理を完了できるようになります。

ノーコード、ローコード

プログラミングスキルのない従業員でも直感的な操作で使えるようなノーコード、ローコードのETLツールを選ぶことも重要です。ETLツールの中には、データセットやアクションなどをドラッグアンドドロップして、数回のクリックを行うだけでデータ交換が完了する製品も存在します。