データとそのソースは急速に拡大しています。そこで企業には、データを処理してクリーンアップし、データ駆動型の意思決定に使用するために、効果的な ETL（抽出、変換、格納）ツールが必要であり、多くの企業で、Google Cloud SQLと相性の良い ETL ツールが求められています。
Google Cloud SQL の ETL ツールについて知っておくべき重要なポイント：
- 抽出、変換、格納のプロセスは、データを一貫性のある形式に変換して分析に備えるため、データの意味を理解するのに不可欠である。
- ETLツールは、さまざまなソースからのデータ抽出を自動化することから、Google Cloud SQL でのデータ処理を最適化するのに非常に重要である。
- 現在、市場には Integrate.io、Google Cloud Data Fusion、Fivetranなど、様々なGoogle Cloud SQLの ETLツールがある。
- 適切な ETL ツールは、強固なデータ処理機能と Google Cloud SQL に直接リンクする内蔵コネクタをが備わって使いやすい。
- このようなツールは、主に価格、内蔵されているコネクタの数、使いやすさに違いがある。
そこで本記事では、データ統合のスピード向上やエラーの減少、最高のデータ品質の保証のために使用できる、ベストな Google Cloud SQLの ETLツールについて見ていきます。
Google Cloud SQL とは
Google Cloud SQL は、Google Cloud Platform が提供するフルマネージドのリレーショナルデータベースサービスです。クラウド上でデータベースを実行、管理、拡張するシンプルで効率的な方法を提供しており、MySQL、PostgreSQL、SQL Server に対応します。
Google Cloud SQL は、データパイプラインの潜在的なデスティネーションとして機能することから、データを抽出、変換、格納できる適切な ETL ツールの選択は、データ統合プロセスの効率に大きく影響します。
Google Cloud SQL の ETL ツールとは
Google Cloud SQL の ETLツールは、Google Cloud SQL のデータベースを含む抽出、変換、格納処理の実行に使用されるプラットフォームです。
こういったツールで、データベースや API、ファイルシステムなどからデータを抽出し、そのデータをクリーニングやフィルタリング、集計などの処理で分析に適した形に変換し、変換されたデータを Google Cloud SQL のデータベースに格納することができます。
ETL ツールの中には、Integrate.io のように リバース ETL のプロセスを実行できるものもあります。つまり、Google Cloud SQL のデータベースからデータを抽出して変換し、ワークフローの一部である他のアプリケーションに格納することができるということです。
Google Cloud SQL の ETLツールの評価方法
適切な Google Cloud SQL の ETLツールを選択することで、データ統合プロセスの効率化や、時間とリソースの節約が実現します。ここでは、ツールを選択する前に考慮すべき点について見ていきましょう。
使いやすさとノーコード機能
ETL ツールの使いやすさは、考慮すべき重要な要素です。直感的なインターフェースを提供し、ノーコードで操作できるツールだと、学習曲線は劇的に短縮され、エラーの可能性は下がりつつ ETL プロセスのスピードは上がりますからね。
内蔵コネクタ
内蔵コネクタを使えば、カスタムコードを書くことなく、さまざまなシステムからのデータ抽出や、色々なシステムへのデータの格納などが簡単にできます。なので データウェアハウス、データベース、クラウドストレージプラットフォーム、API、その他のデータソースやデータ送信先など、組織で使用している特定のツールへのコネクタを提供するツールを探しましょう。
データ処理能力
従来の ETL プロセスでは、ユースケース全てに対応できるとは限らず、企業によっては、データの変換前に変換先のシステムに格納する ELT のプロセスが有効な場合もあります。
また、CDC （変更データキャプチャ）機能は、ソース データの変更が即座にデスティネーションのシステムに反映されないといけないような、リアルタイムでのデータ統合シナリオでも必要になる場合があります。 このような機能をニーズに合わせて適切に組み合わせて提供してくれるツールを選びましょう。
1. Integrate.io
G2 の評価：５つ星中４.３
主な機能：
- ETL および リバースETL：従来の ETL プロセスとリバース ETL プロセスに対応することで、多様なデータ操作に対する柔軟性を提供する。
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CDC：リアルタイムのデータ更新を保証し、ソース アプリの変更を Google Cloud SQL のデータベースに即座にミラー化する。
データオブザーバビリティ：データオブザーバビリティ（可観測）機能によって、無料のモニタリングとアラートでデータを簡単に監視できる。 - ノーコード/ローコード：使いやすいインターフェースにより、技術ユーザーも非技術ユーザーもコードを書かずに ETL プロセスを作成および管理できる。
- 内蔵コネクタ：Google Cloud SQL 用の特定のコネクタなど、さまざまなデータ ソースとデスティネーション用の内蔵コネクタがあり、それによってデータの抽出と読み込みのプロセスがシンプルになる。
Integrate.io は、その機能と使いやすさが際立つ ETL ツールです。 ノーコード/ローコード のインターフェースにより、技術ユーザーも非技術ユーザーもアクセスできるようになり、それによって ETL プロセスのスピードは大幅に上がり、エラーの可能性は軽減されます。
また、このプラットフォームには、Google Cloud SQL 用のコネクタなど、さまざまなデータ ソースとデスティネーション用の内蔵コネクタが何百も付いています。 つまり、カスタム コードを作成しなくても、Google Cloud SQL のデータベースからデータを簡単に抽出したり、Google Cloud SQL のデータベースにデータを格納したりできるということです。
Integrate.io は ETL とリバース ETL のプロセスの両方に対応しているため、さまざまなソースからデータを抽出・変換してデスティネーションへ格納したり、またはその逆を行うことができます。 また、ELT および CDC 機能も備えているため、データ統合のシナリオ全てに対してプラットフォームが一つだけあれば安心してご利用いただけます。
料金ですが、Integrate.io には、柔軟な価格モデルが年額 １５,０００ ドルからあります。 なのでスタートアップ企業から大企業まで、あらゆる規模の企業にとってコスト効率の高いソリューションとなります。
2. Google Cloud Data Fusion
G2 の評価：５つ星中５
主な機能：
- ポイント＆クリックのインターフェース：コーディングはほとんどまたは全く必要なく、ETL/ELT データ パイプラインをサッとデプロイできる。
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内蔵コネクタと変換：さまざまなデータ ソースに接続しやすく、１５０以上の内蔵コネクタを使って複雑なデータ変換を実行する。
Google Cloud サービスとネイティブに統合：ネイティブ統合により、Google Cloud の全サービスをシームレスに接続する。
Google Cloud Data Fusion は、ユーザーがあらゆる規模の ETL および ELT データ パイプラインを構築および管理できる、フルマネージドのクラウドネイティブ データ統合サービスです。 データの統合、変換、分析のプロセスがしやすくなるようにデザインされており、大量のデータを扱う企業にとっては強力なツールとなります。
料金は、新規顧客には Data Fusion に使える ３００ ドル分の無料クレジットがあり、顧客はアカウントごとに月あたり最初の１２０ 時間のパイプライン開発は、誰でも無料で利用できます。
3. Fivetran
G2 の評価：５つ星中４.２
主な機能：
- ３００以上の内蔵コネクタ：内蔵コネクタが幅広く提供されていることから、ユーザーはコードを記述せずにさまざまなデータ ソースに接続できる。
- 自動化されたスキーマドリフト処理：データ管理の複雑な側面の多くを自動化して、データ エンジニアの作業負荷を軽減する。
- CDC 機能：さまざまなソースと Google Cloud SQL の データベースの間で効率的かつ影響の少ないデータ移動を実現する。
Fivetran は、クラウド データのプラットフォーム、アプリ、データベース間でデータを移動するプロセスが効率化されるようにデザインされた ELT プラットフォームです。 Google Cloud SQL との統合により、さまざまなデータソースからデータベースへのシームレスなデータの取り込みが実現します。
このプラットフォームは自動化と使いやすさに焦点を当てており、その機能セットと組み合わせることで、データ運用の効率化を目指す企業にとって魅力的な選択肢となっています。
料金に関しては、Fivetran では限定的な無料プランが提供されており、その後は使用量に応じて課金されます。
4. Informatica
G2 の評価：５つ星中４.４
主な機能：
- 一般的な接続性：オンプレミスまたは SaaS アプリケーションからのデータをあらゆるソースから統合する。
- データのオブザーバビリティ（可観測性）：AI および ML（機械学習）の アルゴリズムによって、リソース割り当てとデータ オーケストレーションが自動化される。
- ドラッグ＆ドロップの UI（ユーザーインターフェース）：使いやすいインターフェースを使ってデータ パイプラインをサッと作成する。
Informatica は、ETL プロセスを効率化するデータ統合プラットフォームです。 データの移動と変換を自動化することによって、Google Cloud SQLの データベースは常に最新の状態になり、分析できる状態に保たれます。
また、データの移行、アプリケーションの統合、またはデータ ウェアハウスのセットアップのいずれの場合でも、Informatica で操作が効率化され、データ管理の効率が上がります。
料金は、Informatica の従量制価格モデルを通じて、必要なものに対して料金を支払い、このシステムよって、ニーズの変化に応じてスケールを上げたり下げたりできます。
5. IBM DataStage
G2 の評価：５つ星中４
主な機能：
-
並列処理：プラットフォームが大量のデータと複雑なデータ操作を処理できることを保証する。
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組み込み関数：組み込まれた関数により、開発のスピードが上がる。
- ビジュアルフレームワーク：ソースからターゲット システムへのデータ移動のジョブを作成するための、使いやすいインターフェースがある。
IBM DataStage は、ETL プロセスと ELT プロセスの両方に対応する IBM InfoSphere Information Server のデータ統合コンポーネントです。 これで ソースまたはターゲットとしてエンタープライズ アプリケーションに直接接続でき、それによってデータの関連性と正確性が保証されます。
また、このプラットフォームは、開発時間を短縮し、デザインとデプロイの一貫性を上げるために組み込み関数を提供します。
料金に関しては、IBM DataStage はニーズに応じたさまざまなオプションが提供されており、 例えば、IBM DataStage as a Service は、CUH（キャパシティー・ユニット時間 ）あたり １.７５ ドルからになります。
6. Hevo Data
G2 の評価：５つ星中４.３
主な機能：
- 事前および事後読み込みの変換：事前にデータをその場でクリーニング、フォーマット、標準化、またはフィルター処理したり 、読み込み後はデータがウェアハウスに到着するとすぐに分析用に準備したりできる。
- Hevo の API：Hevo をデータ ワークフローに直接統合することで、パイプラインをトリガーしたり、プログラムでパイプライン アクションを実行したりできる。
- 信頼性とセキュリティ：データ損失ゼロ、低遅延、セキュリティ認定への準拠を保証するフォールト トレラント アーキテクチャが提供されている。
Hevo Data は、企業によるデータ パイプラインの作成を支援するデータ統合プラットフォームです。 事前読み込みの変換機能を備えているため、その場でデータをフォーマットし、自動スキーマ マッピングをオーバーライドして、データが Google Cloud SQL のデータベースに到達する前に制御できます。
Hevo の主な機能の 1 つに、自動スキーマ管理があります。これは、ソースに従ってデスティネーションのスキーマを自動作成し、ソース データがどのように変更されたとしてもデスティネーションの同期を保ちます。
料金は、機能が制限された無料プランと、使用量に応じて価格が設定される 2 つの有料プランが提供されています。
7. Apache NiFi
G2 の評価：５つ星中４.２
主な機能：
- ブラウザベースの UI：データ フローのデザイン、制御、フィードバック、モニタリングのためのシームレスなブラウザベースのインターフェースを提供する。
- 動的な優先順位付け：実行時にフロー構成とバック プレッシャー制御を変更できるため、効率的なデータ操作が保証される。
- 安全な通信：NiFi は、TLS や SSH などの暗号化通信の標準プロトコルに対応し、マルチテナント認証とポリシー管理を提供する。
Apache NiFi は、さまざまなソースとデスティネーションにデータを処理して分散する強力なシステムであり、 その重要な機能の 1 つに、データの出所追跡があります。これにより、データ パイプラインの最初から最後まで完全な情報系統が提供されることから、透明性とトレーサビリティが保証されます。
また、Apache NiFi は Google Cloud SQL と統合すると、ETL プロセスを自動化および効率化でき、 さまざまなソースからデータを抽出して、ビジネス ニーズに応じて変換し、Google Cloud SQL データベースに格納することができます。
ちなみに、Apache NiFi はオープンソースなので、無料でダウンロードできます。
8. Talend
G2 の評価：５つ星中４.３
主な機能：
- 幅広いコネクタ：あらゆるデータソースをあらゆるデータ環境にバーチャルに接続するためのコネクタとコンポーネントが１,０００以上ある。
- API のデザインと作成：データ共有のための API をデザイン、テスト、作成することで、効率的なデータ配布を促進する。
- 柔軟なデータ統合：安全なファイアウォールの背後、データセンター、または安全なクラウド環境のデータにアクセスする。
Talend は、データを全て接続および管理できるデータ統合プラットフォームです。 幅広いコネクタとコンポーネントがあり、クラウドでもオンプレミスでも、あらゆるデータ ソースをあらゆるデータ環境にバーチャルで接続できます。
また、ドラッグ ＆ ドロップ インターフェースを使うと、コードを 1 行も記述することなく、再利用可能なデータ パイプラインを簡単に開発およびデプロイできます。
料金プランは主に機能に基づいていますが、使用量に応じて拡張されます。 詳しい価格については、営業チームにお問い合わせください。
9. Stitch
G2 の評価：５つ星中４.５
主な機能：
- ノーコードのデータインジェスト：コーディングを行わずに、データを１４０以上のよく使われているソースからウェアハウスやデータベースに数分で抽出できる。
- データの一元化：サイロ化されたビジネス データをクラウド データ ウェアハウスに一元化し、それによってデータの「信頼できる唯一の情報源（Singoe source of truth)」を作成する。
- メンテナンス不要のパイプライン：パイプラインは自動的かつ継続的に更新されるため、IT ではなくインサイトに集中できるようになる。
Stitch は、ノーコードのデータインジェストを提供するデータ統合プラットフォームであり、１４０ 以上の広く使われているソースからデータを抽出し、数分で Google Cloud SQL のデータベースに格納できます。
また、このプラットフォームはセキュリティを重視しており、SOC 2 Type II（システムおよび組織管理）、HIPAA BAA（医療保険の携行性と責任に関する法律の事業提携契約）、ISO/IEC 27001（情報セキュリティマネジメントシステム）、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）などのコンプライアンス認証を取得しています。 これにより、データのセキュリティとプライバシーが保証され、それによって Stitch は、厳しいセキュリティ要件がある企業にとって 信頼できる選択肢となります。
料金は、Stitch では無料トライアルが提供されており、料金は使用量に応じて発生します。 尚、料金プランは「Standard」、「 Advanced」、「Premium」の ３ つが提供されています。
10. Panoply
G2 の評価：５つ星中４.５
主な機能：
- ノーコードのデータコネクタ：コード不要のデータ コネクタを使って、データ ソースを全て接続する。
- 自動データストレージ：生データを分析可能なテーブルに自動的に保存する。
- データの探索と視覚化：直感的なデータ探索および視覚化のワークベンチを使って、データを詳しく調べてインサイトを明らかにする。
Panoply は、データを簡単に同期、保存、アクセスできるクラウド データ プラットフォームです。 ノーコードの データコネクタがあることから、コーディングなしで全てのデータソースに接続できます。
また、主な機能の 1 つに、生データを分析の準備が整ったテーブルに自動的に保存する機能があり、それによって分析用のデータを準備するプロセスがシンプルになります。
料金は月額 ２９９ ドルからあり、使用量に応じて増えていきます。
Integrate.io を使って Google Cloud SQL の ETL をシンプルにする
Google Cloud SQL のデータベースに簡単に接続できる、使いやすい ETL プラットフォームをお探しの場合は、Integrate.io がピッタリです。
Integrate.io の直感的なドラッグ ＆ドロップ インターフェースを使って、１４０ 以上のソースからデータを簡単に抽出および変換して、Google Cloud SQL に格納しませんか。 早速 １４ 日間のトライアルを始めて、Integrate.io がどのようにデータ管理をシンプルにして操作の効率を上げてくれるかをぜひご体験ください。
Google Cloud SQL に関する Q&A
ETL プロセスはどのような仕組みですか？
ETL プロセスはデータ ウェアハウスの重要な部分であり、抽出、変換、格納の 3 つの段階が含まれます。 このプロセスは、さまざまなソースからデータを抽出することから始まり、そのデータは標準化された形式に変換され、データベースまたはデータ ウェアハウスに格納されて保存されます。
なぜ ETL はデータ分析にとって重要なのですか?
ETL は、データを分析ができる状態にしてくれるような一貫したフォーマットに準備および構造化してくれるため、データ分析にとって非常に重要です。
どのように適切な ETL ツールを選べばいいですか?
適切な ETL ツールを選択するには、データの量と複雑さ、使用するソース システムとターゲット システムの種類、変換要件、予算などの要素を考慮する必要があります。
