データドリブンな組織は、さまざまなソースからレプリケーションされたデータをホストするデータウェアハウスを分析基盤としています。データウェアハウスを支えるために、組織はデータを統合するための効率的なツールを必要としています。
データパイプラインは、さまざまなアプリケーションやデータソースからデータウェアハウスへのデータ移動を最適化し、データチームがビジネスオペレーションの集約されたビューで作業できるようにします。データ移動テクノロジーは数多くありますが、データ統合の最も一般的なアプローチはETL（Extract：抽出、Transform：変換、Load：ロード）です。
ETLソフトウェアは、ビジネスという建物の壁の中を通る配管のようなものです。あまり魅力的なイメージではないかもしれませんが、データパイプラインはビジネスを円滑に運営するうえで欠かせない役割を果たしています。
2024年おすすめETLツール6選
2024年のデータ統合の取り組みを支援するために、おすすめのETLツール6選をご紹介します。
さらに多くのETLプロバイダーを知りたい方は、DataCampのこちらの記事をご覧ください。
ETLツールで注目すべきポイント
ETLツールを選ぶ際に何を重視し、どのようにオプションを評価すべきでしょうか？
以下は、組織に適したETLサービスを調査する際に注目すべき主要なポイントです：
サードパーティツールとの互換性と接続性
拡張性と将来性
使いやすさ
ドキュメントとサポート
セキュリティとコンプライアンス
価格
バッチ処理とストリーム処理
信頼性と安定性
データ変換
サードパーティツールとの互換性と接続性
最も重要なツールをできるだけ多くサポートするETLサービスを選びましょう。組織全体でさまざまなSaaSツールやデータベースが次々と導入されている場合、これは難しいことかもしれません。選択したETLツールの制限によっては、残りの一部の統合についてカスタムソリューションを構築する必要があるかもしれません。もちろん、これは多くの観点から理想的ではありませんが、避けられない場合もあります。
接続性は非常に重要です。豊富なサポート対象データソースライブラリを備えたユニバーサルデータプラットフォームを選ぶことを最優先に検討しましょう。
拡張性と将来性
データ量が増加するにつれ、サービスの低下なく成長するニーズに対応できるツールが必要になります。評価しているデータパイプラインツールが大量のデータをサポートするようにどのように設計されているかを確認しましょう。ETLプロバイダーは追加のデータソースのサポートを追加できるべきですが、自分自身でデータソースを追加できればさらに理想的です。
使いやすさ
インターフェースは理解しやすく、統合のセットアップ、レプリケーションタスクのスケジュール設定と監視が簡単で手間のかからないものであるべきです。
問題が発生した場合、エラーメッセージは明確でしょうか？それらの問題は簡単に修正できるものでしょうか、それともベンダーのサポートチームに助けを求める必要があるでしょうか？
ドキュメントとサポート
サポートチームに関しては、徹底的に調査を行いましょう。各ベンダーのサポートチームに連絡し、複数の質問をして専門知識を評価しましょう。問題に対処する準備はできていますか？迅速に回答を提供してくれますか？メール、電話、オンラインチャットなど、どのようなサポートチャネルが利用できますか？
最後に、ベンダーのドキュメントが明確で完全であり、ツールを使用する人に適した技術的な熟練度で書かれていることを確認しましょう。
セキュリティとコンプライアンス
セキュリティはあらゆるITシステムにとって重要であるため、クラウドベースのデータパイプラインを決定する際に考慮すべきいくつかの重要な質問があります：
ベンダーはアプリケーション内で転送中および保存中のデータをネイティブに暗号化していますか？
ユーザーが設定可能なセキュリティコントロールはありますか？
データソースとデスティネーションへの接続オプションは何ですか？ファイアウォールを保護するためのセキュアなDMZ（非武装地帯）アクセスを有効にできますか？
強力でセキュアな認証機能を提供していますか？
ベンダーはデータのコピーを作成しますか？データをベンダーのシステムにコピーすることなく、データベースへのデータの入出力を単純にパイプ処理できるセキュアなソリューションが望ましいです。
GDPRコンプライアンスとファイル転送ガバナンスをサポートしていますか？
価格
多くのETLソフトウェアプロバイダーは、異なる価格モデルを採用しています。レプリケーションされたデータ量、データソースの数、または認可されたユーザー数に基づいて課金される場合があります。
無料版やフル機能の無料トライアルを提供し、サポート付きでリスクなくプラットフォームを体験できるプラットフォームは、優れた選択肢です。また、スケーラビリティを考慮し、データ量の増加に伴いコストがどのように変化するかを理解することも重要です。
バッチ処理とストリーム処理
バッチ処理は、スケジュールされた間隔で大量のデータを処理するのに最適であり、効率的で制御された更新を促進します。ストリーム処理は、リアルタイムのデータ取り込みと分析を可能にし、組織がデータの動的な変化に対応できるようにします。
さまざまなデータ処理の変化に対応できる、汎用性と適応性のあるETLツールを選択することが重要です。バッチ処理とストリーム処理の両方を備えていることで、常に変化するデータ取り込みニーズに対応する柔軟性が確保されます。
信頼性と安定性
データ品質を最大化するために、ETLツールはパフォーマンスと信頼性を最適化する必要があります。予期しない問題がパイプラインを破壊し、データの損失や破損につながり、組織に大きな影響を与えることがあります。堅牢なフェイルオーバー機能、エラーハンドリング、ロギングメカニズム、プッシュダウン最適化を提供するETLプラットフォームを導入して、このような壊滅的な結果を回避しましょう。
データ変換
データ変換はETLプロセスの不可欠な部分です。変換には以下のような多くの種類があります：
データマッピング
データ変換（コンバージョン）
データ再フォーマット
データソート
データ結合
データ集約とサマリ
データ正規化
高性能ELTの活用
データウェアハウスはかつて高価なオンプレミスのアプライアンスであり、データパイプライン内でロード前の変換処理が必要でした。しかし、現在は状況が異なります。
組織がクラウドプラットフォーム上に新しいデータウェアハウスを導入するにつれ、データチームはシステムにデータをロードした後に変換を実行できるようになりました。場合によっては、データの送信先であるデータウェアハウスやデータベースの処理能力を活用したいこともあるでしょう。最新のデータレプリケーションソリューションにより、より高速なExchange、Load、Transformプロセスに従い、データ移動パイプラインのフローを劇的にスピードアップできます。
ハンズオン評価
自社の環境と自社のデータを使用して、以下の観点からETLソリューションをテストしましょう：
使いやすさ：すぐには必要ないかもしれないが、継続的なワークフローの一部となる可能性のある機能も含め、あらゆる種類の機能をテストしましょう。
同期と統合：データソースのセットアップがどれだけ簡単か、またETLツールが希望する頻度でデータを送信するのに十分な信頼性があるかを確認しましょう。
適時性：データアナリストのニーズに合ったスケジュールで、すべてのデータがデスティネーションに届くことを確認しましょう。
正確性：さまざまなデータソースからいくつかのデータセットをセットアップし、送信されるデータが正確であることを確認しましょう。
CData Sync：ETLをシンプルに
CData Syncは、オンプレミスとクラウドのデータソース間でデータを同期するための簡単な方法をユーザーに提供し、従来型から最新のデータベースまで幅広く対応しています。CDataは、データをCDataのシステムにコピーすることなく、データベースへのデータの入出力を単純にパイプ処理できるセキュアなソリューションを提供しています。CData Syncは、業務レポーティングを促進するためのデータレプリケーションを可能にし、GDPRコンプライアンスとファイル転送ガバナンスをサポートし、ファイアウォールを保護するためのセキュアなDMZアクセスを提供します。
無料トライアルをダウンロードしてCData Syncを評価し、新しいETLソリューションを今すぐ始めましょう。
関連リソース
PythonでDatabricksデータをExtract、Transform、Load
PythonでCSVデータをExtract、Transform、Load
PythonでMySQLデータをExtract、Transform、Load
※本記事はCData US ブログ6 Best ETL Tools: Use Cases and How to Evaluate Themの翻訳です。
