ETL vs ELT:データ分析の選び方
ETLとELTの違いと活用方法 ETLとELTの違いと活用方法 データ分析を行う上で、データの取り扱い方や変換方法を理解することは非常に重要です。今回は、データウェアハウス構築やビジネスインテリジェンス(BI)において頻繁に使われる「ETL」と「ELT」の違いについて解説します。それぞれの概念を理解することで、自社のデータ戦略をより効果的に設計できるようになります。 ETLとは? ETLは、 Extract, Transform, Load の頭文字を取ったもので、データの取り込み、変換、そしてロードという3つのステップで構成されます。これは、データの品質を保証し、データウェアハウスの要件に合わせてデータを準備するための伝統的な手法です。 Extract(抽出) :様々なデータソース(データベース、ファイル、APIなど)から必要なデータを抽出します。 Transform(変換) :抽出したデータを、データウェアハウスの形式に変換します。例えば、異なるデータ型への変換、欠損値の処理、データの集計などを行います。このステップは、変換ルールを事前に定義しておく必要があります。 Load(ロード) :変換されたデータを、データウェアハウスにロードします。 ETLは、変換処理を強力なエレクトロニク処理装置 (CPU) で行うため、データウェアハウスのサーバーリソースに負荷をかける可能性があります。また、変換ルールが複雑になると、開発・運用が煩雑になる傾向があります。 ELTとは? ELTは、 Extract, Load, Transform の頭文字を取ったもので、ETLとは逆の順番で処理を行います。これは、クラウド環境のデータウェアハウスに大きなストレージ容量と処理能力があることを利用して、データを先にロードし、その後で変換する手法です。 Extract(抽出) :様々なデータソースから必要なデータを抽出します。 Load(ロード) :抽出したデータを、データウェアハウスに直接ロードします。 Transform(変換) :データウェアハウスのストレージと処理能力を利用して、データを変換します。 ELTは、変換処理をクラウドの強力な処理能力を利用するため、ETLよりもリソース消費を抑える...