ETL vs ELT：データ分析の選び方
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ことができます。また、変換ルールを柔軟に変更できるため、ビジネスニーズの変化に迅速に対応できます。近年、クラウド環境のデータウェアハウスが普及していることから、ELTはより一般的な手法となっています。
ETLとELTの使い分け
ETLとELTのどちらを選ぶかは、データの規模、データソースの複雑さ、データウェアハウスの環境、そして組織のスキルセットによって異なります。以下にいくつかの目安を示します。
- ETL：データソースが多様で複雑な場合、データの品質が非常に重要な場合、または既存のオンプレミス環境でデータウェアハウスを運用している場合に適しています。
- ELT：データソースが比較的単純で、データ量が非常に大きい場合、またはクラウド環境でデータウェアハウスを運用している場合に適しています。
両者の違いを理解し、自社の状況に合わせて最適な手法を選択することが、データ分析の成功に繋げます。
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