はじめに 

こんにちは！アナリティクス担当の加藤です。マーケティングデータの整備や分析を主に担当しています。

突然ですが、「ETL」という言葉を耳にしたことはありますか？データの統合と管理はデータ活用・分析の基盤となる部分ですが、ETL（Extract = 抽出、Transform = 変換、Load = ロード）は、データ統合の際に欠かせない処理の1つです。データ（分析）基盤構築において最も重要なプロセスであり、企業のデータ活用を成功に導く鍵となります。この記事では、ETL の仕組みから代表的なツールの比較、ELT との違いや使い分け、業界別の導入事例など、ETL の包括的な理解にかかせないトピックを初心者の方にもわかりやすく解説していきます！

この記事で分かること

• ETL の基本概念と処理の流れ

• データ活用におけるETL の重要性

• ETL とELT の違いと使い分け

• ETL 導入による7つのビジネスメリット

• データセキュリティとコンプライアンスにおけるETL の役割

• 主要ETL ツールの比較と選定ポイント

• 業界別ETL 活用事例

ETLとは？基本概念を理解しよう

ETLとは、複数のデータソースからデータウェアハウス（DWH）や分析プラットフォームなどのデータ基盤にデータを移動するための処理です。ETLは「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（ロード）」の頭文字を取った用語で、データ統合の基本的なプロセスを表しています。

ETLは単なるデータ移行ツールではなく、生データをデータアナリストやデータサイエンティストが活用できる状態にする上で重要な役割を果たすデータ統合の中心となる技術です。企業がデータドリブンな意思決定を行うためには、このETLプロセスが不可欠となります。

なぜ今ETLが注目されているのか？

業務でのデータ活用が浸透し、企業が扱うデータ量は爆発的に増加しています。各部門が使うさまざまなシステムやアプリケーションから生成されるデータを効率的に統合し、分析可能な形に変換するためには、効果的なETL プロセスが必要不可欠です。ETL を適切に実装することで、企業は以下のような恩恵を受けることができます。

• 複数のデータソースからの情報を一元管理

• データの品質と一貫性の確保

• データ分析・活用の効率化

• データに基づいた迅速な意思決定

それでは、実際にETL の仕組みを紐解いていきましょう！

ETLの仕組み：3つのステップで理解する

ETL（ETLパイプライン）はデータパイプラインの一種であり、以下の3ステップでデータを移動します。それぞれのステップについて解説していきます。

1. 抽出（Extract）

抽出ステップの目的は、業務システムへの影響を最小限に抑えながら複数のデータソースのデータを統合することです。企業では通常複数のSaaS やDB を併用しているため、それぞれのAPI 仕様やプロトコルに合わせた抽出処理をスクラッチで作成するには大きなコストがかかります。

【抽出元の主なデータソース】

• リレーショナルデータベース（RDB）

• CRMなどの業務システム

• アクティビティログ

• CSV・Parquet・Excelなどのファイル

• 社内システムのAPI

2. 変換（Transform）

生データを分析ニーズやビジネス要件に適合するようにクリーニング、フィルタリング、フォーマッティングするのが変換の目的です。

【主な変換タスク】

• データクリーニング：重複の削除、欠損値の解決、フォーマットの標準化

• フィルタリングとエンリッチメント：関連データの追加、無関係な情報の削除

• 構造化：ターゲットシステムのアーキテクチャに合わせたデータの再構成

変換によってデータの一貫性が確保され、アプリケーションでの使いやすさが向上します。

データ変換についてさらに詳しくはこちら >>

3. ロード（Load）

最後のステップはロードです。変換されたデータをデータウェアハウス、クラウドストレージなどの同期先に格納します。

【ロードの主な方式】

• フルロード：DWH 上のすべてのデータを一度の同期で置き換え

• 差分ロード（差分更新）：前回の更新以後に追加・変更されたデータだけを同期

このステップでは、差分更新を活用することで同期のパフォーマンスを大きく高速化できます。

差分更新・変更データキャプチャ（CDC）についてさらに詳しくはこちら >>

【ここまでの重要ポイント】

• ETLはデータ統合・管理のための重要処理

• 生データを分析やビジネス活用しやすい形に変換

• 差分更新でパフォーマンス向上が可能

ETL導入による7つのビジネスメリット

さて、ETL の概要は以上で紹介したとおりです。では、ETL を導入することでどのようなビジネスメリットがあるのでしょうか？ここでは特に重要な7つをご紹介します。実際にETL を活用してこうした成果を達成した例を導入事例の章で紹介しています。

1. データの扱いやすさとユーザビリティの向上

異なるデータセットを統一されたフォーマットに統合したり、業務や分析ニーズに適した形に整形することでデータへのアクセスと分析が簡単になり、各部門が迅速に情報に基づいた意思決定を行えます。このようにしてユーザーがすぐに活用できるよう整形されたテーブルを含むデータベースを、データマートと呼びます。

2. 作業時間の短縮

ETL処理の自動化により、手作業の手間を減らしてより迅速なデータ提供と意思決定が可能になります。財務報告や不正検知などのユースケースでは、ほぼリアルタイムでインサイトが得られます。

3. データエラーと重複の削減

データの標準化・クリーニングにより、不整合を最小化し高品質のデータセットを実現します。重複顧客レコードや不完全なレコードは変換フェーズで特定・解決できます。

4. データセキュリティの強化

ETL処理には、転送中の機密データを保護するための暗号化、マスキング、コンプライアンス対策を導入できます。ヘルスケアや金融など規制の厳しい業界では特に重要です。

5. コスト削減

データパイプラインの合理化により業務上のオーバーヘッドが削減され、手作業を減らせます。データワークフローを自動化することで、リソースを戦略的イニシアティブに再配分できます。

6. スケーラビリティの向上

最新のETL プラットフォームは、増大するデータ量に対応し、ビジネスの拡大に伴うスケーラビリティを確保します。新市場進出や新デジタルイニシアチブでは、ETLによりデータインフラが需要増加に対応できます。

7. ストレージの最適化と業務効率向上

ETLは関連性のある構造化データのみを保存し、データの「信頼できる唯一の情報源」を提供することで、部門間のコラボレーションを促進します。

ETLにおけるデータセキュリティとコンプライアンス

ETL のビジネスメリットの中でも、データセキュリテとコンプライアンスの確保は特に重要なポイントです。ETL は単なるデータ移動ツールではなく、企業のデータガバナンス戦略の重要な一部です。

ETL 処理で考慮すべきセキュリティ要素

1. データ転送時の暗号化：ETL 処理中のデータ転送は、SSL/TLS プロトコルを使用して暗号化する

2. アクセス制御：ETL 処理には、適切なIAM（Identity and Access Management）ポリシーを実装し、認証されたユーザーのみがデータにアクセスできるようにする

3. センシティブデータの保護：PII（個人を特定できる情報）は、マスキングや匿名化などの技術を使用して保護する

4. 監査ログ：ETL 処理の各ステップを詳細に記録し、監査可能にする。これにより、データアクセスやデータ変更の履歴を追跡可能に

コンプライアンス対応としてのETL

ETL 処理は、GDPR や日本国内の個人情報保護法のコンプライアンス要件を満たすための重要な手段となります。ETL処理で適切なデータマスキングやデータ変換を実装することで、これらの規制要件を満たしながらデータ活用を進めることができます。

ETLにおけるデータガバナンス実装のベストプラクティス

1. データカタログの維持：ETL 処理で処理されるすべてのデータセットを文書化

2. データリネージの追跡：データの出所と変換履歴を記録

3. 品質チェックの自動化：ETL パイプラインにデータ品質検証ステップを組み込む

4. セキュリティポリシーの一元管理：組織全体でのETL セキュリティポリシーの標準化

ETL 導入のハードル

このようにETL の導入にはさまざまなメリットがありますが、自社で導入する際には開発・運用コストが大きなハードルになります。ETL 処理をスクラッチで用意して安定稼働させるには専門のデータエンジニアリングチームが必要になるためです。

次に紹介するようなETL ツールを活用することで、こうした開発・運用のハードルを回避できます。

ETL ツールとは？自社に最適なソリューションの選び方

ETL ツールは、ETL 処理を自動化するソフトウェアです。ETL ツールを利用することで、開発・運用のコストを最小限に抑えてデータパイプラインを構築できます。

主要ETL ツール比較表

ETL ツールといっても、それぞれに特徴を持つ多くの製品が存在します。こうしたツールは、データ同期の自動化、高いパフォーマンス、リアルタイム処理のサポートなど、企業でデータ基盤を運用する際に欠かせない機能を提供します。ここでは主なETL ツールをまとめて比較・ご紹介します。

このように多種多様なETL ツールが提供されているため、ツール選定の際には自社の要件を明確にした上で各ツールを比較することが重要です。

ETLツール選定の5つのポイント

1. 対応しているデータソースの種類：自社で使用している業務システムやデータベースに対応しているか

2. 処理性能：（ニア）リアルタイム処理の必要性と処理データ量に合わせた選定。CDC やストリーミングなどの機能に対応しているか

3. 操作性：プログラミング知識の必要性、GUI の使いやすさ

4. コスト：初期費用、ランニングコスト、ROI の検討

5. サポート体制：技術サポートの充実度、（外資製品であれば）日本語のサポートが存在するか

さらに詳しくは以下の記事をご確認ください。

ETL ツール選定の際のポイントはこちら >>

また、近年では企業のSaaS 使用数や扱うデータ量の増加、企業に求められるコンプライアンス体制の厳格化などに伴いETL ツールに求めらる要件も変化しています。モダンなデータパイプラインの構築に欠かせない機能については以下の記事も参考にしていただけます。

モダンなデータパイプラインに求められる6つの機能とは？ >>

ETL ツールを使ったデータパイプラインの構築を体験

CData では、300種類以上の業務システムやデータベース向けにノーコードで使えるETL / ELT ツール『CData Sync』を使ったデータパイプライン作成に役立つチュートリアルを公開しています。実際にデータパイプラインを作ってみたい！という方はぜひ参考にしてみてください。

• Snowflake にKintone のデータを連携・統合する方法

• Amazon S3 にPostgreSQL のデータを連携・統合する方法

• BigQuery にOracle のデータを連携・統合する方法

ETL とELT の違い

近年データ活用の場面では、従来のETL（Extract-Transform-Load）に加えて、ELT（Extract-Load-Transform）アプローチも注目されています。それぞれの特徴と使いどころを以下にまとめました。

ETL とELT の基本的な違い

ETL とELT はそれぞれメリデメがあり、使用するべき場面が異なります。

ETLが適している状況

• データの前処理や品質管理が特に重要な場合

• センシティブデータの匿名化や削除が必要な場合

• 最終的なデータ量を削減したい場合

• レガシーシステムとの連携が多い場合

ELTが適している状況

• 大量の未加工データを保持したい場合

• 柔軟な分析や予期しない分析ニーズがある場合

• クラウドデータウェアハウスを利用している場合

• データサイエンティストが生データにアクセスする必要がある場合

自社のデータ特性、セキュリティ要件、分析ニーズに応じて最適なアプローチをご検討ください。

ETL とELT の違いについてさらに詳しくはこちら >>

業界別ETL 導入事例

ここまではETL の概要をお話してきました。このセクションでは、実際にETL ツールを活用してデータ活用を加速されている各社の事例をご紹介します。皆さんの企業でのデータ活用促進に役立つ事例が見つかればうれしいです。

データ分析基盤の構築

ある教育機関では、MA（Adobe Marketo Engage、以下Marketo） / CRM（Salesforce）の導入によりデータ活用が活発になる反面、部分最適化や「データの揺らぎ」が顕在化し、経営の課題になっていました。この課題を解決するために曖昧さを1mm も残さずに「見るべき指標の定義」を行い、データ・ガバナンスを実現されました。CData Sync は、そのデータ分析基盤を支えています。

成果

• 全キャンパス横断でのデータ基盤の再構築、見るべき指標の再定義、脱Excel によりデータ経営を実現

• CData Sync によるデータ基盤へのデータ収集オペレーションを内製化、差分更新にも対応

データ分析基盤構築の事例記事はこちら

クラウド移行

ある金融機関では、レガシーシステムからクラウドプラットフォームへのトランザクションレコードの移行にETLを活用。コンプライアンスを遵守しつつデータの民主化を加速しています。

成果

• データ移行リスクの最小化

• システムパフォーマンスの向上

• 将来的な拡張性の確保

基幹システムへのデータ統合

ある酒造メーカーでは、同社が運営する酒造記念館の物販用レジとして導入しているスマレジの売上データをはじめ、見積・請求・振込業務の承認ワークフローとして導入しているコラボフロー、出退勤管理で利用しているKING OF TIMEなど多様なクラウドサービスのデータを社内のSQL Serverに同期することで、基幹システムへのデータの自動連携やポータルサイト、BIツールでのデータ活用を実現されました。

成果

• スマレジの売上データについて、API接続に必要なトークン情報をセットするだけで簡単に取得することが出来た

• スマレジでCSVファイルのダウンロードから売上データの発行までの作業に、30分以上掛かっていたが1分以内に発行できるようになった

• スマレジだけでなく社内で活用している他のクラウドサービスのデータもCData Syncひとつでデータを取得でき画期的と感じた

• ジョブのスケジュール機能で手間をかけずにデータ同期を自動化することが出来た

基幹システムへのデータ統合の事例記事はこちら

機械学習とAI

ある医療機関では、ETLを使用して電子カルテ（EHR）や画像データを処理し、AIモデルによる患者の予後予測や治療計画の最適化を実現しています。

成果

• 診断精度の向上

• 患者ケアの質の改善

• 医療リソースの最適配分

マーケティングデータの収集と統合

あるマーケティングチームは、ETL を活用してWeb サイトの行動データとCRM の顧客情報を組み合わせて顧客セグメントを作成。パーソナライズされたキャンペーンを展開しています。

成果

• コンバージョン率の向上

• マーケティングROI の改善

• 顧客理解の深化

CDC によるニアリアルタイムに統合

ある部品メーカーでは、DX 推進活動の一環として、製造品質における歩留まり等の分析を行うためのデータ収集・統合作業の自動化をCData Sync で実現。ニアリアルタイムでのきめ細やかな品質改善活動が可能になりました。

成果

• 工場ネットワークにアクセス可能な環境へCData Sync を導入し、分析を行うオフィス側のSQL Server へレプリケーションを行うパイプラインをノーコードで構築

• データ連携に関して初めての内製化であったが、スクラッチでの開発では1ヶ月程度を想定していた工期を10分の1に短縮

CDC によるニアリアルタイムの統合の事例記事はこちら

データベースのレプリケーション

ETL は、システム間でデータをコピー・同期することでデータベースのレプリケーションをサポートし、環境間の一貫性を確保するのにも有効です。バックアップ、ディザスタリカバリや高可用性が求められるアプリケーションの開発時に特に重要なポイントです。

あるEC プラットフォームは、ETL を使用してトランザクションデータを複数のシステムに複製し、買い物の最繁忙期でもサービスが中断されないようにしています。

データレプリケーションについてさらに詳しくはこちら >>

その他の業界固有のアプリケーション

他にも、ETL には業界のニーズに合わせた応用例が多く存在します。

• 保険：ETL は保険金請求データと契約者記録を統合し、不正行為の検出とリスク評価を可能に

• 教育：教育機関はETL を使用してさまざまなプラットフォームから学生の成績データを統合し、パーソナライズされた学習体験を実現

• ヘルスケア：ETL パイプラインで研究および集団健康調査のために患者記録、検査結果、画像診断データを集約

このように、ETL を活用することであらゆる業種において企業のデータ活用を加速し、データの持つ価値を最大化できます。

おわりに：ETL でデータ活用を一歩先へ

ETLの重要性は、データの収集から活用までの処理を効率化し、企業のデータ戦略を強化する点にあります。適切なETLツールを導入することで、データ統合の課題を解決し、社内のデータ活用をさらに促進できるでしょう。 ETL を導入する際には、以下のようなロードマップで段階的に導入していくとよいでしょう。

1. 現状のデータフローとニーズを分析する

2. 適切なETLツールを選定する

3. 段階的に導入・拡張していく

4. 継続的に改善・最適化する

CData Sync をはじめとするETL ツールを活用すれば、多様なデータソースと簡単に連携してデータベースやDWH への統合をスタートできるため、データ活用の可能性がさらに広がります。 今後のデータ活用において、ETL およびETL ツールの導入をぜひ検討してみてください。

CData Sync についての参考記事はこちら >>