目次

ETLツールの基礎知識：

  • ETL（抽出、変換、格納）は、あるシステムから別のシステムにデータを格納するための主要かつ古い方法であるが、他の方法を使うこともできる。
  • ELT（抽出、格納、変換）とは、データを抽出し、すぐにターゲットまたはデスティネーションシステムに格納してからデータを変換する新しい方法である。
  • データウェアハウスのユースケースの多くは、ETLを活用することになり、ETLは、最初にサーバーに格納する必要なく、複雑な変換に対応する。
  • ELT 使用の主なメリットは、その性質上、取り込み速度が速いことであり、データはウェアハウスに落とされる前にクレンジングされることがないため、高速な転送速度が実現される。
  • 適切なETLツールの選択は、データウェアハウス全体の構造にとって非常に重要であるが、自分のことだけ考えて検索するのではない。選択肢は、その全体的な ETL のニーズによって挙げられるのである。

ETLツールの基礎知識

ELT（抽出、格納、変換）とは、データを抽出し、すぐにターゲットまたはデスティネーションシステムに格納してからデータを変換する新しい方法です。

また、ELT （抽出、格納、変換） は、データを抽出し、ウェアハウスに落とされる前にデータが変換される前に、すぐにソース システムに格納する新しい方法です。

適切な ETL ツールの選択は、データウェアハウス全体の構造にとって非常に重要ですが、自分のことだけ考えて検索するのではありません。その全体的な ETL のニーズやデータスキーマ、運用構造によって選択肢がいくつか出てくるのです。

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データウェアハウスをお持ちの企業であれば、ETL（抽出、変換、格納）を利用したことがあるはずです。セールススタックからウェアハウスにデータを格納する場合も、必須アプリケーション間のシンプルなパイプラインを構築する場合も、ETLはデータウェアハウスの価値を解き放つためのテコとなります。

でも、そもそも ETLとは何なのでしょうか？そして、ETL の経験を具体化するには、どのようなETLツールを選べばよいのでしょうか。

ビッグデータの概要

来年までに ６４.２ ゼタバイト以上のデータが利用可能になります。企業にとって、そのデータは、今すぐにも、そして将来的にも、成長と成功のための絶好のチャンスとなり、ビッグデータを活用したビジネスは、特にこのアフターコロナの時代に多くの企業が立ち上がり、利益が急増しています。

CEO たちは何年も前から、ビッグデータの導入に失敗すれば、企業は不自由になり、大きな不利益を被ることになると言ってきましたが、今９７％の企業がビッグデータに投資しています。すでに、企業はデータウェアハウスをこれまで以上に大量に使っており、５４％の組織がすでにデータソリューションを採用しています。

また、ビジネスリーダーの９０％もの人が、データリテラシーが自社の成功と継続的な成長には重要な要素であると回答しています。データを活用することで、マーケティング活動の効果や顧客の状況について、より適切なビジネス上の意思決定を行うことも計画しているのです。

そして、ビッグデータの有意義な活用のために、以下の３つの主要なツールがあります：

データウェアハウスは全データの保管場所であり、BIツールはデータを消費してインサイトを得るためのメカニズムとして機能します。ETLは、技術スタックと顧客ツールから、全データを分析のためにデータウェアハウスにプッシュする仲介役ですが、ETLの段階では、ウェアハウスソリューションの開発にかなりの時間と労力を費やすことになります。

でも、ETL はどのように機能するのでしょうか、そして、あるシステムから次のシステムにデータをうまく格納するために ETLツールを使う必要があるのでしょうか？ETLとデータウェアハウスの重要性が説明されれば、データの分析や利用法がよりわかってくるでしょう。

ETLとは

 

ETLは、【抽出】、【変換】、【格納】という３つのステップからなるデータ統合プロセスです。一言で言えば、複数のソースから大量の生データを「抽出」し、分析のために「変換」し、そのデータをウェアハウスに「格納」するものです。ここでは、ETL の主要な３ステップを見ていきましょう。

抽出

最初のステップでは、抽出されたデータセットが Salesforce や Google AdWords などのソースからステージングエリアにやってきます。ステージングエリアは、「データウェアハウス」と「ソースとなるデータ」との間の緩衝材となります。データは複数のソースから来る可能性があるため、様々なフォーマットになっている可能性が高く、データを直接ウェアハウスに転送すると、データが破損する可能性があるのです。また、ステージングエリアは、データのクレンジングと整理のために使用されます。

データ抽出の際に大きな課題となるのは、ETL ツールが構造化データと非構造化データをどのように扱うかです。メールや Web ページなどの構造化されていないものは、適切なツールでないと抽出が困難な場合があり、非構造化データの処理能力が低いツールを選択した場合、カスタム転送ソリューションを作成しないといけないこともあります。

変換

データクリーニングと整理の段階は、「変換」の段階になります。複数のソースシステムからのデータを正規化し、単一のフォーマットに変換することで、データ品質とコンプライアンスが上がります。

ETL は、変換されたデータを以下の方法によって得ることができます：

  • クリーニング
  • フィルタリング
  • 結合
  • 分類
  • 分割
  • 重複排除
  • 集約

ちなみに、Integrate.io なら、ネットワーク、システム、物的資産を保護することができます。有形インフラには AWS の技術を採用し、ISO 27001とSarbanes-Oxley の認定、PCI Level 1、SOC 1、SOC 2/SSAE 16/ISAE 3402の認定を取得しています。

格納

そして最後に、ステージングエリアに「抽出」され、「変換」されたデータは、データウェアハウスに「格納」され、ビジネスニーズに応じて、データはバッチで格納されることもあれば、一度にすべて格納されることもあります。格納の正確な性質は、データソースや ETL ツール、およびその他のさまざまな要因によって決まります。

ETL と ELT

ETL（抽出、変換、格納）は、あるシステムから別のシステムへデータを格納するための主要で古い方法ですが、別の方法でもいいかもしれませんね。そこで、ELT（抽出、格納、変換）という、データを抽出して、変換される前に直ちにソースシステムに格納する新しい方法があります。

ETL と ELT のどちらにも［いい点］［悪い点］がありますが、ウェアハウスが全部 ELT による変換に対応できるわけではないので、大抵のユースケースは ETL を活用することになるでしょう。

ちなみに、データ量が少なく、データの安全性を最優先するのであれば、ETLが望ましいと思われます。

非構造化データと構造化データの処理に柔軟性が必要な大規模データレイクについて語るときに、ELT の価値がわかります。ELT を使えば、データのステージングを行わずに基本的な変換を行うことができますが、ステージングサーバーがないため、一般的なクエリの実行にはELTでは不十分です。

その性質上、ELT を使う主な利点は、迅速な取り込み速度にあります。データウェアハウスに取り込む前にデータをクレンジングしていないため、高速な転送速度が実現されますが、生データを直接データウェアハウスに落とすことになるので、懸念を生み出すかもしれません。

なので、データレイクプロジェクトなど、データの価値に関係なくすぐに大量のデータを必要とするような場合以外は、ELT プロセスを避けることをお勧めします。大抵のユースケースシナリオでは、ETL プロセスによって、企業のビジネスにとって最も有意義な方法でデータをより適切に保護、統合、および使用できるようになりますよ。

ETL と OLAP （オンライン分析処理）データウェアハウス

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データエンジニアは、ただデータ分析をしやすくするために、２０年以上前からETLを利用して、多様なデータを OLAP（オンライン分析処理）のデータウェアハウスに統合してきました。

通常、ビジネスアプリケーションでは、OLTP（オンライントランザクション処理）データベースシステムが使用されます。そのデータベースは、データベース内の情報の書き込み、更新、編集に最適化されていますが、読み出しや分析には向いていません。対する OLAP データベースシステムは、高速な読み取りと分析に優れていることから、ETLは、OLTP の情報を OLAP データウェアハウスで使えるように変換しないといけません。

ETLのプロセスでは、情報が以下のようになります：

  • 各種リレーショナルデータベースシステム（OLTP または RDBMS）などから抽出される。
  • ステージングエリア内で互換性のあるリレーショナル形式に変換され、他のデータソースと統合される。
  • OLAP（オンライン分析処理）データウェアハウスサーバーに格納される。

かつてデータエンジニアは、R、Python、SQL で ETL パイプラインを手作業でコーディングしていましたが、それでも完了までに数ヶ月かかることもある手間のかかるプロセスでした。もちろん、手作業による ETL が必要な場合もありますが、面倒なコーディング作業をいつ、どのように行うかについては、より柔軟に対応できるようになっています。

一方、Integrate.ioのような最新のETLソリューションだと、データチームは手作業でのコーディングを省き、最も一般的なデータソースを自動的にデータウェアハウスに統合することができます。このシームレスな統合により、ETL パイプラインの設定速度が劇的に上がり、同時に検証プロセスにおける人為的ミスのリスクも取り除かれました。

最近の Integrate.io ユーザーが「Integrate.io のスピードと一貫性は印象的であり、自分のキットのツールに欠けているものを補って余りあるものです。」とすでに述べているように、我々はここで、ツールキットに必要なものを的確に提供しながら、将来にわたってデータ管理のニーズに応え続けることができるレベルの機能を提供することを目指しています。

データがデータウェアハウスに統合されると、OLAP データシステムの高い効率性により、ビジネスに必要な安定した速やかな分析へのアクセスが実現します。そして、将来のデータ転送ジョブでは、最も更新されたデータのみを引き渡せばいいのです。

ELT と データレイク

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より広く使われている ETL とは対照的に、ELT はデータ変換/統合プロセスにさらなる柔軟性を導入しています。構造化された OLAP データウェアハウスではなく「データレイク」にデータを格納することで、多くの構造化・非構造化情報をアップロードして保存し、後日利用することができます（これは ETL でも実現可能です）。

ELT とデータレイクは、Snowflake、Google BigQuery、Redshift といった最新のクラウドベースのデータウェアハウスソリューションが提供する高性能な処理を利用しています。そのデータウェアハウスソリューションは非常に強力で、データ変換をその場で実行できるため、ELTではステージングエリアを飛ばして、その時点で分析に必要なデータのみを変換することができます。

つまり、ELT は BI ツールにデータを導入する直前に変換を行うということです。ELTとデータレイクは生の非構造化情報を扱うため、メールや顧客調査の回答書などの非構造化情報を ML（機械学習）アルゴリズムに導入し、新たなインサイトを導き出すことができるのです。

ETL と ELT の技術的側面

ETL や ELT のプロセスを設計する際には、以下の点に細心の注意を払うことがとても重要です：

  • 正確な記録の確保：データシステムは、新しい情報の「正確な記録（ロギング）」を確実に行うことが重要であり、正確な記録を行うには、格納後にデータを監査し、ファイルの紛失や破損がないかをチェックする必要があります。適切な監査手順があれば、データの整合性に問題が発生した場合（必ず発生します）、ETL/ELTプロセスをデバッグすることができます。

  • 構造化・非構造化データの多様なソースに対応できる柔軟性：データウェアハウスは、PostgreSQL、Salesforce、Cassandra、その他社内の財務アプリケーションなど、互換性のない多くのソースからの情報の統合が必要な場合がありますが、このような情報の中には、分析に必要なデータ構造が欠けているものもあります。なので ETL/ELTプロセスは、構造化および非構造化データの全形態に対応できるように設計される必要があります。

  • 安定性および信頼性：ETL/ELTパイプラインは、過負荷によってクラッシュしたり、問題に直面したりすることがよくあります。なので、予期せぬ問題に直面しても、データが失われたり破損したりすることなく移動できるように、シャットダウン後に回復できるフォールトトレラントなシステムを構築することが目標になるべきです。

  • アラートシステムの設計：ビジネスインサイトの正確性を確保するには、ETL/ELTプロセスで起こりうる問題を通知するアラートシステムが不可欠です。例えば、期限切れの API 認証情報、サードパーティ API に関連するバグ、コネクタエラー、一般的なデータベースエラーなどの通知やレポートを受け取りたいものです。

  • データの流れを速くするための戦略：データウェアハウスや BI プラットフォームが最新の情報にアクセスできるようになれば、より正確でもっといいインサイトが瞬時に提供されます。なので、データレイテンシー（データパケットがシステムのある領域から次の領域へ移動するのにかかる時間）の短縮に注力することが非常に重要です。

  • 成長への柔軟性：ETL/ELT ソリューションは、組織のデータニーズの変化に応じて、柔軟にスケールアップ/ダウンできるべきです。それによって、必要に応じてスケールアップしつつ、クラウドサーバーの処理費用とストレージ費用は節約されるでしょう。

  • 増分ロードに対応：CDC（変更データキャプチャ）を使うと、増分ロードが可能になるため、ETL プロセスのスピードが上がります。それによって、データの同期性を確保しながら、データウェアハウスのごく一部だけを更新することができます。

ETL：使うか否か

ETL のパッケージツールを使うべきか、それともライブラリやフレームワーク、その他のオープンソースのソリューションをつなぎ合わせるべきか。。。また、ETL のプロセスをすべて手作業で行うべきか。。。

この問題は複雑であるため、答えは単純ではありません。ビジネスに最適なプロセスは、ビジネスニーズ、時間的制約、スキーマ、統合、および全体的な ETLニーズによって違ってきますからね。

本当に単純なジョブをいくつか実行したい場合は、ETL のニーズに合わせて Python ソリューションをカスタムコードするといいかもしれません。より重要なジョブを処理する場合は、Apache Airflow のようなワークフローオーケストレーターを使うか、単に pandas を使ってソリューションを作成するといいでしょう。ちなみに、ここで言う ETL ツールというのは、本格的な ETL ソリューションのことを指します。

Apache Airflow や Luigi は［ツール］に分類されますが、市場にある多くのクラウドベースのツールも同じです。なので、どのような ETL ツールが必要なのか、クラウドベースのツールやオープンソースのツールの方がが効果的なのか、どのオプションが自社に最も適した結果をもたらすのかの判断は必須です。

クラウドベースの ETL ツールとオープンソースの ETL ツール

適切な ETL ツールの選択は、データウェアハウス全体の構造にとって非常に重要ですが、自分のことだけ考えて検索するのではありません。全体的な ETL のニーズ、データスキーマ、運用構造によって、選択肢がいくつか出てくるのです。

Integrate.io のようなクラウドベースの ETL ツールで、迅速なリアルタイムストリーミング、速やかな統合、そして簡単なパイプラインの作成が実現します。また、クラウドベースの ETL ツールは、箱から出してすぐに使えるということが主な利点であり、さらに、様々なETLのニーズに対応していることから、主にウェアハウスのほとんどが Redshift や Snowflake、Big Query などのクラウドに存在する場合は、非常に便利なツールになります。

オープンソースの ETL ツールには、さまざまな形やサイズがあります。Python で ETL パイプラインを構築するのに使える ETL フレームワークやライブラリもあれば 、GO や Hadoop に活用できるツールやフレームワークもあり、ほとんどすべてのユニークな ETL のニーズに対応するオープンソースのETLツールも存在します。

そして残念な点はもちろん、ETL の運用を開始するのに、多くのカスタムコーディング、セットアップ、スタッフの時間が必要になることです。オープンソースの ETL ツールのサポートとメンテナンスは、顧客側にとっても非常に大変です。また、追加タスクを導入するたびに、ETL スタックの調整が必要になるかもしれません。

ETLツールの利点

そもそも、なぜ ETL ツールを使うのでしょうか？結局のところ、必要であればETL の各プロセスを手作業でコーディングするでしょう。では、なぜわざわざ？

  • スケーラビリティ（拡張性）：手作業でコーディングされた ETL ソリューションを拡張しようとするのは大変です。スキーマの複雑さが増し、タスクがより複雑でリソースを必要とするようになると、強固なパイプラインを確立し、必要な ETL リソースをデプロイするのが不可能になる可能性があります。そこで Integrate.io のようなクラウドベースの ETL ツールを使えば、ボタンをクリックするだけで無制限のスケーラビリティが実現されます。

  • シンプルさ：SQLAlchemy と pandas、rpy2 と parse を使った手書きの ETL ソリューションから、クラウドベースの ETL のようなシンプルなものに移行することは、人生を変えるほどの大事になりかねません。そこでニーズをすべて１つのツールに集約すると、時間やリソースの節約になり、多くの悩みが解決されるという利点があります。

  • すぐに使える：Apache Airflow のようなオープンソースの ETL ツールはカスタマイズが必要ですが、Integrate.io のようなクラウドベースの ETL ツールはサッとすぐに使えるようになっています。

  • コンプライアンス（法令遵守）：現代のデータコンプライアンスの圧倒的な性質は、恐ろしいものである可能性があります。GDPR（EU一般データ保護規則）、CCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）、HIPAA（医療保険の携行性 と責任に関する法律）、その他あらゆるコンプライアンスやプライバシーのニーズがある中で、コンプライアンスがフレームワークに組み込まれた ETL ツールを使えば、複雑で危険なコンプライアンス設定を省くことができます。

  • 長期的なコスト：手作業でコーディングされたソリューションは、初期費用は安くても、長い目で見るとコストがかかり、オープンソースの ETL ツールについても同じことが言えます。修正に時間と労力を費やす必要があるため、早期の導入や、プロジェクトの立ち上げを遅らせるリスクを負うことを余儀なくされるのです。そこでクラウドベースの ETL ツールだと、メンテナンスとバックエンドの手入れを代わりにやってくれます。

なぜ Integrate.io なのでしょうか？Integrate.io は、無限に拡張可能で直感的な、超可視化されたデータパイプラインを迅速に作成できます。豊富な統合機能、既存の監視システム用のサービスフック、自然な弾力性と拡張性を備えた Integrate.io は、データウェアハウスの成功に必要な機能が備わっているのです。

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ETL（抽出、変換、格納）とは、あるシステムから次のシステムへデータをロードするプロセスで、一般的に分析やクエリに使われます。市場には数多くのETLツールが存在しており、大抵の企業は、「ETL プロセスの 手作業でのコーディング」か、「オープンソースツールでのコーディング」か、「すぐに使えるクラウドベースの ETLツールの使用」のいずれかを選択しないといけません。

最後に

選択する ETL ツールは、日々のワークフローに大きな影響を与えるため、ターゲットとするデータベースに基づいて、採用前にツールを調査し、十分に吟味することをお勧めします。ご質問等ございましたら、Integrate.io が ETLの課題解決にどのようなお手伝いができるか、こちらまでぜひお問い合わせください。