企業は事業活動を行う中で膨大なデジタルデータに接し、それらのデータは社内のデータベースや各種システムに保管されています。保管されたデータはあまりにも量が多く、人手では活用しきれません。

そのため、データを効率的に処理して分析を行い、企業の意思決定に役立つ統合データベース＝データウェアハウスにロードするには、専用のETLツールが必要になってきます。

本記事では、ETLツールとは具体的にどのような機能を持つのか、企業が導入することでどのようなメリットがあるのか、そして自社に合ったETLツールを選ぶためのポイントは何か、という点について詳しく解説します。

ETLツールとは？どのような機能を持つのか

近年、IT、IoT技術が急速に進歩する中、企業が扱うデジタルデータの量は劇的に増えました。それらデータは複数の異なるシステムに蓄積され、しかも量が多いために、そのままの状態ではうまく活用できません。

何の対策もしなければ、大半のデータはサイロ化され、取り出されて活用されることもなく、人目につかないまま放置されることになるでしょう。

しかしETLツールを利用すれば、それらデータを適切にBI（ビジネスインテリジェンス）へと変換し、意思決定に活用できます。利用には専門知識が不要で、簡単に操作できる点も大きな特徴です。

デジタルデータの抽出、加工、格納を行う

ETLツールの機能としては、大きく分けてデータの*抽出（Extract）、加工（Transform）、Load（格納）*の3つがあります。

データの抽出とは、複数のデータソースから情報を収集、集約することです。一般的に、企業内のデータはMicrosoft SQL ServerやIBM Db2、Oracle Databaseといった専用の管理システム等に保管されています。また日常業務の中で触れるデータは、ExcelやCSVなど多様な形式で蓄積されているのが通例です。

データの内容を確かめ、目的に応じて取り出すという作業を人間が行う場合、高度な専門知識と長時間に及ぶ作業が必要になってきます。それだけで膨大なコストがかかってしまうわけです。

しかしETLツールを使うことで、異なるデータベース管理システムに保管されているデータや多様な形式のデータを効率よく抽出できます。データ内容の識別や妥当性の検証、除外などの処理も行ってくれるので、人間が行う場合よりも時間と手間を大幅に削減できるのです。

続いてデータの加工機能とは、抽出して集めたデータを、レポートとして活用できるようにビジネスルールに合わせて変換することです。

データの加工を行う際は、使うデータの特定とデータのフォーマット方法などのルールを決める標準化、重複・冗長データを除外する重複排除、使用できないデータやデータの異常をチェックする検証、データをカテゴリー化するソート化などが行われます。

他にもユーザーがルールを定義・設定し、その内容に沿った加工も可能です。

最後のデータの格納機能とは、抽出され加工されたデータをデータウェアハウスにロードすることを指します。加工されたデータがデータウェアハウスにロードされることで、業務横断的なデータ分析が可能になり、経営者・管理者が意思決定を行う際の情報源として活用できます。

ETLツールが必要となる理由

企業に蓄積されているデジタルデータが少量で、経営者や管理者が事業を行う上で必要な情報を簡単に取り出せるなら、ETLツールは必要ないでしょう。

しかし、企業内で使用するシステムが複数になってデータ量が膨大となり、データの抽出作業が複雑化してしまうとETLツールが必要となってきます。

また、データを取り出す作業を行っても、統合データベースにまとめるためにデータを整形しなければなりません。欠損したデータの補完や、各システムのフォーマットを同じフォーマットに整理するなど、データを整形する作業には多くの工程・時間がかかります。

データの整形作業を行うための人員を割けず、必要な作業を素早く行いたい場合はETLツールが有用です。

無料で手に入るOSSと有料版がある

ELTには*OSS（オープンソースソフトウェア）*として無料で手に入るものと有料版の2種類があります。

無料版でもデータの抽出、加工、格納という基本的な3機能は利用できるので、必要最低限の機能のみ期待する場合は無料のOSS版でも十分でしょう。

しかし、使い方をきちんと把握したい場合や、トラブルが発生したときにサポートを受けたいという場合は有料版が向いています。

また、有料版ではテンプレートで各種機能を利用できるなど、使い勝手のよいサービスが付属していることが多いです。さらに、利用に際して電話で相談対応を行っているケースもあります。

使いやすく、何かあったときでもすぐに手助けをしてくれることから、有料版を選ぶことが企業にとって合理的といえるでしょう。