ETLとは？　3つの機能やDWH、BI ツールとの関係を解説

さまざまな種類のデータを日々蓄積することができる現在、ビジネス競争力を向上させるにはデータの戦略的な活用が不可欠とされています。データを効率的に集約・管理し、分析するためのツールも各種あり、そのひとつとしてETLツールが挙げられます。

この記事では、ETLを中心に、関連して使用されるデータウェアハウス（DWH）、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールについても解説します。

ETLとはデータを集め、管理する方法

ETLとは、Extract（抽出）、Transform（変換・加工）、Load（書き出し）の頭文字を取った用語です。これら3つの機能、プロセスを通じて、データを一元的かつ時系列で整理して管理・保管するストレージシステムであるデータウェアハウス（DWH）に集め、管理する方法を指します。

また、この方法を用いてさまざまなシステムやデータベースから必要なデータを取り出し、DWHに受け渡す機能を持つツールを、ETLツールと呼びます。

一般的にETLツールは、企業が日々蓄積するデータを組織全体で利用するためのデータ基盤を構築する際、データを取り出して統一された形式や構造に変換し、DWHに保存するという目的で使用します。データが増大する現代ビジネスにおいて、ETLはデータを効果的に管理し、その価値を最大限に引き出すための重要な役割を果たしています。

ETLの3つの機能

ここからは、ETLの3つの機能についてそれぞれ詳しく説明します。これらのプロセスを通じて、大量かつ複雑なデータを整理し、分析可能な形に変換して、DWHに格納することができます。

抽出（Extract）

抽出は、各種システムやデータベースなどのさまざまなソースから必要なデータを取り出すプロセスです。このプロセスでは、利用目的によって情報の取捨選択が行われます。また通常、それぞれのデータソースは異なるデータ形式や構造を持っています。抽出プロセスは、それらを一元的に扱える形にするための前段階の作業です。

変換・加工（Transform）

変換・加工は、抽出したデータをDWHに書き出しやすい形式や構造に変換・加工するプロセスです。抽出したデータは、そのままでは分析に適した形になっていないことがほとんどなので、この段階でDWHに書き出しやすい形式や構造に変換・加工します。

変換・加工には、データクレンジング（欠損値の補完や誤ったデータの訂正）や、データの統一（単位や形式の調整）、データの集約（特定のキーでのデータ集計）といった作業が含まれます。

書き出し（Load）

書き出しは、変換・加工されたデータを最終的にDWHに保存する作業です。これにより、データは一元的かつ整理された形で保管され、BIツールなどを用いてデータ分析やレポート作成を行うことができます。

ETLツールの利用シチュエーション

ETLツールはどのようなシチュエーションで利用することが多いのでしょうか。具体例を挙げながら説明します。

データ統合

データ統合は、異なるシステムやデータベースからのデータを取り出して一元管理することを指します。データ統合を実現するにはいくつか方法がありますが、そのひとつにETLとDWHとを組み合わせる方法があります。

例えば、マーケティング、営業、カスタマーサービス、販売など、各部門が別々のデータベースを使用しているとき、ETLツールを使ってそれぞれのデータベースからデータを取り出して統一した形式に変換し、DWHにロードすることでデータを統合することができます。そのことにより、全社規模でのデータの共有や分析が可能になります。

BIツールの導入

BIツールを導入するにあたって、分析用のデータを準備するためにETLツールを使用するというのは、最もよくあるシチュエーションです。

通常、BIツールを導入してデータを分析する際には、DWHにデータを格納するための前処理が必要です。このとき、ETLツールはデータの抽出、変換、ロードを自動化し、効率化する役割を担います。

大量のデータの処理

大規模なデータセットを扱う際、そのデータを管理、操作、分析するためにETLツールを使用することもあります。ETLツールは、大量のデータを扱い、さまざまなフォーマットのデータを一貫性ある形式に変換し、分析可能な状態にするために利用されます。

データのクリーニングとクオリティ保証

データにはしばしば欠損値や重複、矛盾が含まれています。ETLツールはこれらの問題を解消し、データのクオリティを高めるために使用できます。

例えば顧客データであれば、名前、住所、連絡先などの情報を最新のものに上書きしたり、不要なものを削除したりすることで、データのクリーニング（クレンジングとも呼ばれる）が実現できるのです。

リアルタイムまたは定期的なデータ処理

リアルタイム、または定期的（例えば毎日や毎週）に供給されるデータをDWHにロードするためにもETLツールは利用できます。これにより、ユーザーはいつでも最新のデータを基にした判断や意思決定を行うことができます。

ETLツール、DWH、BIツールの役割

最後に、ETLツール、DWH、BIツールのそれぞれの役割について整理しておきましょう。

ETLツールの役割は、データを抽出（Extract）、変換・加工（Transform）し、DWHに書き出す（Load）ことです。これらのプロセスを通じて、異なるデータベースやシステムから収集したデータを、分析が可能な一貫した形式にして、DWHにロードします。

DWHはその変換されたデータを保管し、蓄積します。DWHはこのデータの「倉庫」的存在となり、時系列やテーマごとに整理されたデータの一元的な保管場所となります。整理されたデータは、分析やレポート作成のために利用されます。

最後にBIツールは、DWHから蓄積されたデータを取り出し、分析する役割を果たします。BIツールは、データのパターンを把握したり、ビジネス上の意思決定に有益なインサイトを得たりするためにデータを視覚化し、レポートを作成する機能を持っています。

■DWH・ETL・BIツールの役割

これら3つのツールがそれぞれ異なる役割を果たしつつ、密接に連携することで、ビジネス上の意思決定に役立つデータ分析のための仕組みを作り上げることができます。具体的には、ETLツールでDWHにデータを書き出した後、そのデータをBIツールで分析するという一連のプロセスを構築できるのです。

なお、BIツールには通常、ETLやDWHと連携する機能が搭載されています。これにより、データの抽出から変換、保管、そして分析までの一連のプロセスを効率的かつスムーズに実行することが可能となります。

DWHとは

DWHとは、Data Ware Houseの略であり、直訳すると「データの倉庫」を意味します。データの活用、特に分析という目的のため、組織内のさまざまなシステムから収集した大量のデータを一元的かつ時系列で整理して管理・保管するストレージシステムが、DWHです。

DWHの機能

データの「一元管理」と「時系列による保存」の2つの機能を併せ持っていることが、DWHの大きな特徴です。

データの一元管理とは、さまざまな形式や形状のデータを、整理された形で1カ所に集約して管理できることです。これにより、全てのデータが一貫した形式でそろえられ、分析や情報活用の際に必要なデータを迅速に取り出すことができるようになります。

一方、データの時系列による保存は、過去のデータをもとにトレンド分析を行ったり、時系列での変化を把握したりすることを可能にします。また、必要に応じて特定の時間点のデータを抽出して分析することもできます。なお、DWHに蓄積していくデータは、基本的に削除や更新を行いません。

BIツールとは

DWHにロードしたデータを活用する際は、よくBIツールが使用されます。BIツールとは、企業が蓄積する膨大なデータを分析して可視化し、さまざまな判断や意思決定に役立つような情報を引き出すためのツールです。

BIツールが対象とするデータには、販売データ、マーケティングデータ、顧客データ、経済指標、業界トレンドなどさまざまです。それらのデータを分析してパターンを見出し、分析結果を情報として視覚化することで、ユーザーはさまざまなインサイト（洞察）や新たな発見、データによる裏づけなどを得ることができます。

BIツールの機能

BIツールには、多次元OLAPやデータマイニングという高度な分析を行う機能、過去の実績データをもとにしてこの先の数値変化を予測するシミュレーション機能が備わっています。また、データの分析結果をグラフや表などに視覚化して分かりやすく表示するダッシュボード機能、分析結果を定型化されたレポートとして出力するレポーティング機能も搭載されています。

データ連携に強い「Zoho CRM Plus」

「データドリブン」や「データ駆動型」と呼ばれるような、客観的なデータ分析に基づいた意思決定や戦略形成を効率的に推進するには、企業が日々蓄積しているさまざまなデータを集約し、分析するための仕組みづくりが必要です。ETLツール、DWH、BIツールはそのためのツールやシステムです。

顧客関係管理（CRM）ツール、マーケティング・オートメーション（MA）ツール、営業支援（SFA）ツールの統合パッケージである「Zoho CRM Plus」には、「Zoho Analytics（ゾーホー・アナリティクス）」というBIツールが含まれています。また、機械学習や人工知能の開発に用いるような大量データのクレンジングなら、ZohoのETLツール「Zoho DataPrep」を利用することもできます。組織内のさまざまな形式のデータ（ファイル）を品質改善、変換、強化してDWHにインポートして活用することができます。

ETLツールやDWHと組み合わせて使用することで、CRMやMA、SFAで収集したデータをスムーズに分析して活用することが可能になる「Zoho CRM Plus」の導入をぜひご検討ください。