ETL について知っておくべき5事項

  1. ETL（抽出、変換、格納）は、ビジネスがあらゆるソースからのデータ抽出、その消費の準備、さらなる処理のためのデータウェアハウスや他のツールへの発送をできるようにする、データ統合プロセスである。
  2. ETLを使用する場合、様々なソースシステムを使ってデータ抽出を行うことができ、また、ソースデータは構造化されたものでも非構造化されたものでも処理が可能である。
  3. データに適用できる変換には、フィルタリング、認証、暗号化、書式設定などがある。
  4. 最高の統合プラットフォームは、最も一般的なビジネスツールのための既成のコネクタを提供することで、ローコードのETLソリューションを作成する。
  5. ETLに加えて、大量のデータを処理するELTや、ダウンストリームのアプリでデータを更新、充実させるためのリバースETLの使用も可能。

ETL のようなデータ統合プロセスがなければ、今日のビジネスは、ツールに流れ込む絶え間ないデータの流れを理解することはほとんどできないでしょう。もちろん、ETL がデータ管理やBI（ビジネスインテリジェンス）の取り組みに不可欠なプロセスとして広く認知されているとしても、それが一番簡単に実装できるプロセスであるというわけではありません。
 
ETL がどのようにビジネスに役立つのか、またどのような統合手法があるのかをもっと理解したい方に、当ガイドをお勧めします。Integrate.ioには、重要なビジネス運営や日々の意思決定にデータを活用するためのローコードソリューションがありますよ。

目次

データ統合 の一般的な方法論

今日、データ統合というと、多くの人がETLというプロセスを思い浮かべると思いますが、ETLが登場する以前は、多くの企業が「ELT」と呼ばれるプロセスを採用しており、ステップの順序に関しては異なるアプローチが取られていました。

ETLとELTのどちらにも現代ビジネスにおけるユースケースがあり、どちらが最適かを判断するには、まずその違いを理解しなければいけません。一方、リバースETLは、ETLのプロセスをさらに改良したもので、ダウンストリームのアプリでデータを充実させたり集約したりするのに非常に有効な手段です。

以上を踏まえて、ETL、ELT、およびリバース ETL の違いと、その各データ統合方法論を使ってビジネスが収集しているデータをより有効に活用する方法について、詳しく見ていきましょう。

ETL（抽出、変換、格納）

ETL（抽出、変換、格納）は、どこからでもデータを抽出し、それを別のツールで使用または保管するために準備し、そしてそれを使うために格納することができるため、最も一般的なデータ統合手法の1つです。ETLプロセスの正確な手順はツールによって異なりますが、実際には、「抽出」、「洗浄」、「変換」、「格納」、「分析」の5つの部分から構成されています。

抽出プロセスでは、技術スタックのどこか、通常は請求書発行システムなどの生データのデータベースからデータを取得します。そこから、重複した古いエントリを削除しながら、データを確実に有効にすべくクリーンアップされます。次に、データの暗号化、非暗号化、再編成、その他の変更を行うための変換プロセスが行われます。データの変換が完了すると、データはデータウェアハウスに格納され、データ分析ツールがそこからレポートを生成することができます。

ETLを実用的な観点から見ると、以下のような違いがあります：

  • ETLプロセスは、ターゲットシステムに送る前に、まずステージングサーバーにデータを送り、そこでデータ変換を行う。
  • ETLを使用する場合、通常は少量のデータを扱い、膨大なデータを扱う場合は、ELTの検討が必要。
  • 最高のETLプラットフォームにはスピードと使いやすさがあり、既成のコネクタを使用することで、エンジニアリングチームを停滞させることなく、より速く稼働させることができる。

ELT（抽出、格納、変換）

ELT （抽出、格納、変換） は、ETL と似ていますが、操作の順序が異なるため、基盤となるインフラストラクチャや理想的な使用事例も異なります。ETLとELTの主な違いは、ELTは変換が行われる前にデータをターゲットシステムに格納する点です。

プラス面では、ELTはステージングサーバーにデータを格納する必要がないため、転送の高速化につながります。しかし、例えば大量の生データをデータストアに格納し、事後に行われる暗号化やその他の変換に依存することに関するデータプライバシーの懸念のように、それはまた、無数の懸念にもつながります。
もちろん、扱うデータの種類によっては、ELTが理想的なソリューションになることもあり得ます。

一般に、ELTとETLの両プロセスは、データウェアハウスを目的として、データベース、CSVファイル、SaaSアプリケーションなどの同じ種類のソースからデータを取り込みます。主な違いは、ELTはクラウドベースのデータウェアハウスを対象としており、Pythonスクリプトなどのコードを使用してロード後にデータを変換することが可能かつ効率的である点です。

これらを踏まえて、以下はELTツールについて覚えておくべき点です：

  • 変換はデータが格納された後に行われるため、ステージングサーバーは存在せず、データの移動は一度だけである。
  • 多くの場合、 ELTは、クラウドデータウェアハウスに非常に大量のデータを格納する必要がある場合、ビッグデータ用途で使われる。
  • ​​ETLとは異なり、ELTプロセスはデータレイクをサポートするが、ELTの実装には、データソース、ターゲットシステム、および何を達成する必要があるかについての深い知識が必要。

リバースETL

ETLやELTで、データをデータウェアハウスに移動して簡単に利用できるようになりますが、データをデータウェアハウスから技術スタックの別のツールに移動する必要がある場合はどうでしょうか。そこで登場するのがリバースETLです。リバースETLは、データウェアハウスからデータを抽出し、さらに利用できるように変換し、サードパーティツールへの格納が可能です。

なぜリバース「ELT」ではなくリバース「ETL」と呼ばれるかというと、それは技術的なプロセスに起因しており、データを格納する前に変換するため、リバース「ETL」と呼ばれるのです。ただ、従来のETLプロセスとは異なり、データをステージングサーバーに移動して変換するのではなく、データウェアハウス内で変換してから出発する点が異なります。

このように、リバース ETL は、ほとんどの企業がデータのあらゆるユースケースを検討する際に考えます。例えば、リバース ETL を使うと、複数のパイプラインを設定してウェアハウスからデータを取り出し、ML（機械学習）を使用して BI ツールに送り込み、ウェブサイトのパフォーマンス、ライブトラフィック、サポートリクエスト、および毎日の売上合計を示すリアルタイムのデータ駆動型ダッシュボードをすべて一箇所で作成することが可能になります。

BIツール以外にも、CRM（顧客管理システム）、ERP（企業資源計画）、マーケティングプラットフォームなど、リバースETLの処理先として一般的なものがあります。なので、以下のような注意が必要です：

  • リバースETLは、データウェアハウスからデータを抽出し、BIダッシュボードなどのサードパーティツールへの送信が可能。
  • データは「格納」される前に「変換」されるため、リバース「ETL」と呼ばれ、リバース「ELT」とは呼ばれない。しかし、データはステージングサーバーではなく、ソースウェアハウス内で変換される。
  • リバースETLの主な使用例としては、「カスタマーサポート向上のための社内のサポートチャネルと販売データの同期」や、「マーケティングの個別化のためのサポートと販売データの組み合わせ」が挙げられる。

ETLツール の主な使用例

ご想像の通り、ETL、ELT、リバースETLを使用してデータを移動させ、ビジネスに役立てる方法は無数にあります。しかし、このような手法の主な使用事例を見ていくことで、それがいかに強力であるか、また、特定の目標に対してどのようにビジネスをサポートできるかがわかってきます。

BI（ビジネスインテリジェンス）

業界やビジネスの規模にかかわらず、200以上の異なるソースからデータを取得し、ビジュアルなデータ分析に簡単に組み込めるBI（ビジネスインテリジェンス）ダッシュボードには、計り知れない価値があります。

ローコードプラットフォームである Integrate.io は、エンジニアリングチームが手動でコーディングすることなく、統合機能を実現するお手伝いをします。それにより、データのサイロをなくし、レポジトリに保存されているデータを簡単に組み合わせて使えるようになります。

データセキュリティ

ELT のようなプロセスでは、生データの転送に関連する脆弱性が懸念されますが、Integrate.io の securETL では、データセキュリティのコンプライアンスをサポートし、データを移動する前に暗号化することでご安心いただけます。

Amazon のKMS（Key Management Service）との提携により、Integrate.io はあなたのデータが自身のシステムを離れる前にFLE（フィールドレベル暗号化）で保護されることを保証します。データの暗号化を解除するには秘密鍵が必要ですが、この鍵は常に自身のビジネスで保持され、自身のビジネスの究極の安全性が確保されます。

販売・サービス

今日のビジネスでは、広告プラットフォーム、サポートチケットシステム、オンサイト分析によって収集された取引データ、イベントデータなどの形で、顧客に関する豊富なデータを保有していますが、このようなデータは様々な場所にバラバラに保存されているため、顧客の全体像が掴めません。

Integrate.ioがあれば、Hubspot、Salesforce、Zendeskなどのすべての顧客データソースの情報を簡単に統合でき、その上で、顧客が誰であるか、顧客にどのようにサービスを提供できるか、顧客が自身のビジネスから何を最も必要としているかについての新しいインサイトが得られます。

ETLの考察と構成要素

しかし、ETL、ELT、リバースETL、またはそのいずれを使用するにしても、計画的なアプローチを取ることが、問題や非効率の回避には非常に重要です。ここでは、覚えておくべき最も重要な事柄をいくつかご紹介します。

  • レイテンシー：ETLパイプラインの中には、レイテンシーに対してより寛容なものがあります。例えば、マーケティングプラットフォームは1日に1回の更新でいいですが、BIダッシュボードは常に最新の情報が必要な場合があります。最も重要な部分のデータの鮮度の確保のために、パイプラインを計画しましょう。
  • スケーラビリティ：ETL ソリューションの実装にデータチームが数ヶ月の作業を必要とした時代は終わりました。データ統合プロセスの計画はまだ必要ですが、Integrate.io のようなプラットフォームでは、拡張性の高い ETL プロセスを作成しながら速やかにに実行できるため、ビジネスの成長に伴うペナルティが発生することはありません。
  • 正確性：データの完全性と品質の確保は、実際にETLをビジネスにとって有益な方法で使うのに欠かせません。変換と格納のプロセスでは、データが相手側でどのように消費され使用されるかに注意を払い、誤解を招くような情報の損失や変更が確実にないようにしましょう。
  • ロギング：技術スタック全体でデータを収集、変更、移動する際には、データの証跡を後で監査できるように、適切なログの記録が必要です。これにより、データの品質が保証されるだけでなく、特定のデータをシステムから削除する際に、規制を遵守することができます。
  • フォールトトレランス：最後に必要なのは、最初の実行が失敗したときにエントリが重複したり、情報が失われたりする ELT パイプラインです。問題は必ず発生します。したがって、確実にETLプロセスがフォールトトレラントであり、一般的な問題を分解しないで解決できるのは、正確性、完全性、適時性に不可欠です。

ETL の世界に初めて足を踏み入れると、すぐに圧倒されそうになるかもしれませんが、Integrate.io のようなプラットフォームを利用すれば、優れたサポートチーム、充実したドキュメント、ユーザーに優しいインターフェース、ローコードソリューションにより、技術者でなくても ETL パイプラインの形成を開始でき、ビジネスの運営を強化できるため、このような目標のほとんどが難なく達成できることが分かるでしょう。

ETLプロセスの構築方法

かつてデータサイエンスチームは、データパイプラインの作成に数え切れないほどの週数を費やしていましたが、Integrate.io のような最新のソリューションでは、データエンジニアはバックエンドの技術的側面に煩わされることなく、わずか数時間で新しいデータパイプラインを立ち上げて実行することができるようになります。とはいえ、データを最大限に活用するために、パイプラインの計画が必要であることに変わりはありません。

ETLプロセスを構築する前に、以下のステップを踏んで、確実に見落としがないようにしなければいけません：

  1. 的確なプラットフォームを確実に選択する：最高のデータ統合ソリューションは、手動での設定やメンテナンスが最少で済むものです。Integrate.io では、200 以上の既成のコネクタを使用でき、内蔵された Python エディタを使用して独自のコネクタを速やかに作成することができます。
  2. ビジネスを繋ぐのに何が必要かを見つけ出す：データサイロを特定し、どこに情報を流す必要があるのかを明らかにすることは、ビジネスを統一する上で非常に重要です。Integrate.ioがあれば、オンプレミス、レガシー、クラウドの各システムの接続が簡単にできます。
  3. メンテナンスや手直しを避ける：ビジネスのバックエンド業務を処理する Integrate.io のようなデータ統合ツールを選択すれば、メンテナンス作業はほとんどまたは全く必要なく、ドキュメントに従って簡単に最初から正しくセットアップできるので、手直しがなくなります。
  4. ゴールとベンチマークを設定する：Integrate.io のユーザーの 10 人中 7 人以上が、最初の 1 時間でパイプラインを立ち上げて稼働させています。また、データセットの格納にかかる総時間を最大95%短縮することができます。このようにベンチマークと目標を設定することで、ETL プロジェクトの ROI （投資収益率）を確実に成功へ導くことができます。

パイプラインが稼働し、ベンチマークを追跡していれば、Integrate.io のようなローコードソリューションによってどれくらい時間浮いたか考えるだけでいいのです。さらに、作成したサポートダッシュボードがチケット解決のスピードアップにどのように役立っているかなどのメトリクスを追跡することで、データパイプラインの助けによってどれだけの収益が生み出されたかを実感できるようになります。

Integrate.ioでローコードETLを実現しよう

さて、最も一般的なデータ統合手法を理解し、ETL、ELT、リバースETLを使った作業のあらゆる可能性を想像できるようになったところで、次の疑問は簡単なものです：「どのように始めますか？」。一番いい方法は、ビジネスに負担をかけることなく、すべてを実現できるプラットフォームでの実践です。

Integrate.io の仕組みや、ローコードソリューションが自身のビジネス目標をどのようにサポートするかについて、もっとお知りになりたい方は、デモをご予約いただくか、hello@integrate.io までぜひお問い合わせください。