ETL/ELTの違いとは？データ活用の鍵を握る3つの機能と導入時の選定基準を解説

データ活用を阻む「前処理」の壁

「BIツールを導入したが、データの準備に手間がかかりすぎて活用できていない」
「データ処理が属人化していて、担当者ごとにデータの鮮度や集計結果がバラバラになっている」

データ活用を進める上でかならず直面するのが、「データの前処理」の壁です。社内に点在するデータを集約し共通認識をとったロジックで加工することで、初めてデータの鮮度や集計結果の信頼性が担保され、データ活用に繋げることができます。そして、それを実現するための手法が「ETL」と「ELT」です。

本記事では、ETL/ELTを構成する3つの機能や各手法のメリット・デメリット、導入時の検討事項を解説します。データ基盤を構築する際のガイドとして、ぜひご活用ください。

ETLとは、様々な場所に点在するデータを「抽出（Extract）」し、目的の形式へ「変換（Transform）」した後に、データウェアハウス（DWH）等へ「格納（Load）」するまでの一連の工程を指します。

特徴は、先にデータを加工してから格納する点です。これにより、生のデータを必要なデータのみに絞ることでDWHのストレージコストを削減できたり、事前に個人情報のマスク化等の変換をすることで高度なセキュリティを実現できます。

ETLとELTの最大の違いは、処理の順序です。ELTでは、抽出したデータを先にDWH等へ格納し、DWH内部の機能を用いて目的の形式へ変換します。

後から加工するためETLと比較してデータの転送が早く、リアルタイムな更新が求められる場面に適しています。また、変換前の生のデータがDWHに保存されているため、様々なロジックでデータを変換する際に逐一抽出し直す必要がなく、変換の柔軟性が高いです。

一般的に、企業内部には以下のように様々な場所にデータが点在し、それぞれデータ形式や構造が異なります。

これらを1箇所に集約することで、異なるシステム上のデータを組み合わせることができ、データ活用に繋がります。

抽出した生のデータは、そのままの形では分析に使えないことがほとんどです。そのため、以下のような「データクレンジング」を行い、分析しやすい形に整えます。

変換後のデータや、抽出した生のデータをDWH（データウェアハウス）へ格納します。

社内に点在するデータの放置は「データのサイロ化」を招きます。ETL/ELTを導入することで、異なるデータソースのフォーマットを統一し、組織全体で共通認識を持った意思決定が可能になります。

ノイズ（表記揺れや欠損値）を含むデータでの分析は、誤った意思決定に繋がります。クレンジングプロセスを経ることで、信頼できる分析基盤が構築されます。

手作業による加工はミスを招きやすく、ブラックボックス化のリスクがあります。自動化により「データを準備する時間」を「分析して意思決定する時間」へと転換できます。

自社の環境に応じて最適な手法を選べるよう、2つの手法を比較しました。