顧客データや売上データなど、自社が持つ様々な情報をビジネスに活用したい場合、ETLツールが役立ちます。また、データベースやファイル形式が異なるケースであっても、ETLツールを使うことで分析の効率化が可能です。

この記事では、ETLの概要やおすすめのETLツールについて解説します。自社に合うETLツールを探している方はぜひ参考にしてください。

ETLとは?機能や導入時のポイント

ETLツールには、様々なデータベースに格納された情報を分析しやすい状態にする機能が備わっています。ただし、導入にはメリットだけでなく注意点もあるため、ETLの特徴について正しく把握しておくことが大切です。

以下では、ETLの主な機能や導入時のポイントについて解説します。

ETLはデータの抽出・加工・格納を行うツール

ETLツールによって可能なデータの処理は次の3つです。

抽出(Extract)

一般的に、企業が扱うデータは専用のデータベースに保存されているものと、ExcelファイルやCSVファイルとして保存されているものが混在しています。複数の箇所に散らばっているデータから、分析に必要なデータを自動的に抽出することがETLツールの機能です。

加工(Transform)

抽出されたデータは、ETLツールによって分析しやすい形式に加工されます。重複データやエラーデータを排除したり、データを種類別に分類したりすることで、データ分析やレポート作成の準備が可能です。

格納(Load)

ETLツールによって抽出・加工が行われた情報は、データを保存するためのシステムに格納されます。

これら3つの処理によって、データ分析の準備を整えることがETLツールの主な機能です。

ETLツールを導入するメリットと注意点

ETLツールを導入するメリットとして、社内で扱うデータが膨大であっても、効率よく分析できることが挙げられます。多くのETLツールには大量のデータを高速処理する機能が備わっているため、扱う情報量にかかわらずスムーズな分析が可能です。

また、データ分析に必要な処理を自動化できる点も、ETLツールのメリットとして挙げられます。ETLツールを導入すると、ビジネスに関するデータを手作業で分類したり、加工したりする手間がかかりません。

ただし、社内に蓄積されているデータが少ない場合は、ETLツールを導入しても業務効率はあまり変わらないでしょう。そのため、ETLツール導入にかかる手間やコストと、得られるメリットを比較検討する必要があります。

さらに、導入後の運用体制をあらかじめ決めておくことも、ETLツールを導入する際に注意するべきポイントです。運用や分析を行う担当者や、どのような分析を行うかなどをあらかじめ決めたうえでETLツールを導入しましょう。

ETLと混同されやすい用語

ETLと混同されやすい用語として、DWH(データウェアハウス)やBI(ビジネスインテリジェンス)、ETLファイルなどがあります。特に、DWHやBIはETLとともに活用されるケースが多いため、混同されやすい傾向です。

以下では、各用語の違いについて解説します。

DWH(データウェアハウス)

DWHは、自社が取り扱う様々なデータを保存しておくツールです。「ウェアハウス」とは倉庫のことで、データを格納しておく倉庫という意味で名づけられました。

DWHは通常のデータベースと異なり、蓄積したデータを削除せず、保持し続ける点が特徴です。また、DWHは容量が大きいため、膨大なデータを格納できます。

ETLがデータの加工処理を行うツールであることに対して、DWHはデータの保存と参照のみを行うことが主な違いです。ETLによって加工したデータをDWHに格納するなど、連携して使用される場合もあります。

BI(ビジネスインテリジェンス)

BIはビジネスに関する様々なデータを分析し、経営に役立てるツールの総称です。BIとして提供されているシステムの一部として、ETLツールが含まれる場合もあります。

BIツールの種類によっては、蓄積されたデータをAIによって分析し、有効性の高い施策を導き出すことも可能です。また、拡張性の高いBIツールは、外部のデータベースマーケティングオートメーションツールとの連携もできます。

ETLファイル

ETLファイルとは、Windowsで行われた処理をログとして保存するためのデータ形式です。WindowsのETLファイルは「Event Trace Log」の頭文字から名づけられています。ビジネス向けのツールであるETLと、WindowsのログデータであるETLファイルは直接的な関係はありません。

おすすめETLツール7選

ETLツールには複数の種類があり、それぞれ特徴が異なります。そのため、自社で扱うデータの規模や求める機能に合わせて適切なETLツールを選ぶことが大切です。

以下では、主要な7つのETLツールについて、機能面の特徴や扱えるファイル形式などを解説します。

ASTERIA Warp

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出典:アステリア株式会社

ASTERIA Warpはアステリア株式会社が提供するETLツールです。エンジニア以外の方でも使いやすいように、アイコンのドラッグ&ドロップでデータを処理できる点が特徴となっています。

また、ASTERIA Warpには豊富なアダプターが用意されているため、様々なファイル形式のデータを扱うことが可能です。ASTERIA Warpで扱える主なデータとして、次のようなファイル形式が挙げられます。

  • Excelワークシート
  • PDF
  • Google Driveのデータ
  • Microsoft Azureのデータ
  • Notesのデータ
  • kintoneのデータ
  • Salesforceのデータ

Talend Open Studio

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出典:Talend Open Studio

Talend Open StudioはTalend社が提供するETLツールです。オープンソースのため、基本的な機能を無償で利用できる点が特徴となっています。

また、Talend Open Studioはクラウドやオンプレミスなど、自社に合う環境にカスタマイズして利用することが可能です。Talend Open Studioで扱える主なデータとして、次のようなファイル形式が挙げられます。

ただし、Talend Open Studioを導入する際は、データベースに関するスキルが必要です。エンジニアの有無など、社内の人的なリソースを考慮して導入を検討しましょう。

  • Excelワークシート
  • JSON
  • XML
  • Google Cloudのデータ
  • AWSのデータ
  • Microsoft Azureのデータ
  • snowflakeのデータ
  • databricksのデータ

Waha!Transformer

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出典:Waha!Transforrmer

Waha!Transforrmerは株式会社ユニリタが提供するETLツールです。シンプルな操作でデータの加工ができ、プログラミングの知識がない方でも使いやすい点が特徴となっています。

また、Waha!Transforrmerはセキュリティ面も充実しているため、顧客や取引先の個人情報なども扱うことが可能です。Waha!Transforrmerで扱える主なデータとして、次のようなファイル形式が挙げられます。

  • CSV
  • XML
  • sam
  • AWSのデータ
  • Microsoft Azureのデータ
  • kintoneのデータ
  • PostgreSQLのデータ

torocco

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出典:torocco(トロッコ)

toroccoは株式会社primeNumberが提供するETLツールです。高速なデータ転送や、7種類のテンプレートを使って効率よくETLを実行できる点が特徴となっています。

また、toroccoでは分析基盤のメンテナンスや運用をサポートに任せられるため、データ分析に集中することが可能です。toroccoで扱える主なデータとして、次のようなファイル形式が挙げられます。

  • CSV
  • Googleスプレッドシート
  • Oracle Databaseのデータ
  • AWSのデータ
  • Slackのデータ
  • BigQueryのデータ

Boomi

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出典:Boomi

Boomiはデル・テクノロジーズ株式会社が提供するETLツールです。データの抽出や加工だけでなく、アプリケーション同士を連携できる点が特徴となっています。

また、Boomiを使用することで複数のアプリケーションを統合し、業務フローの自動化が可能です。Boomiで扱える主なデータとして、次のようなファイル形式が挙げられます。

  • CSV、Excelワークシート
  • AWSのデータ
  • Google Cloud Platformのデータ
  • salesforceのデータ
  • snowflakeのデータ
  • ORACLE NETSUITEのデータ

RapidMiner

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出典:RapidMiner(ラピッドマイナー)

RapidMinerは株式会社KSKアナリティクスが販売するETLツールです。データの加工から評価、分析までをワンストップで実行できる点が特徴となっています。

また、RapidMinerには機械学習による分析アルゴリズムが備わっているため、データサイエンスの技術がなくても高度な分析が可能です。RapidMinerで扱える主なデータとして、次のようなファイル形式が挙げられます。

  • CSV、Excelワークシート
  • XML
  • AWSのデータ
  • 各種クラウドツールのデータ

IBM DataStage

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出典:IBM DataStage

IBM DataStageは日本アイ・ビー・エム株式会社が提供するETLツールです。ビッグデータをリアルタイムに処理し、高速で分析できる点が特徴となっています。

また、IBM DataStageは様々なデータベースと連携して使うことが可能です。IBM DataStageで扱える主なデータとして、次のようなファイル形式が挙げられます。

  • CSV、Excelワークシート
  • XML
  • IBM Netezzaのデータ
  • IBM Db2 Warehouse on Cloudのデータ

まとめ

ビジネスに関する膨大な情報を分析する際は、ETLツールが有用です。複数のソースからデータを抽出し、適切な形に加工する機能により、データ分析業務を効率化できます。

ただし、ETLツールによって機能や扱えるファイル形式が異なるため、自社の目的に合う製品を選ぶことが大切です。ビジネスデータを経営やマーケティングに活用したい方は、この記事で解説した内容を参考にETLツールの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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