ETLとは何ですか？ ETLはどのように機能し、なぜELTを使用するのですか？写真1
ETL（抽出、変換、負荷）は、ビッグデータの分野やデータウェアハウスで広く使用されており、多くの異なるソースからのデータをターゲットデータウェアハウスに統合するのに役立ちます。 ETL、それがどのように機能するか、そして今日の人生におけるその目的をよりよく理解するために、ヒント以下の記事。
ETLとは何ですか？
ETL抽出物 - 変換 - 負荷を表します。コンピューティングでは、抽出 - 変換 - 負荷（ETL）は、1つ以上のソースからデータをソースとは異なる方法で表すターゲットシステムにデータをコピーする一般的なプロセスです。 ETLプロセスは、1970年代に人気のある概念になり、データウェアハウジングでよく使用されます。
抽出するデータベースからデータを読み取るプロセスです。このフェーズでは、通常、さまざまなソースからデータが収集されます。
変換以前のフォームから抽出されたデータを、別のデータベースに配置するために必要なフォームに変換するプロセスです。変換は、ルールまたはルックアップテーブルを使用して、またはこのデータを他のデータと組み合わせることにより発生します。
負荷ターゲットデータベースにデータを書き込むプロセスです。
適切に設計されたETLシステムは、ソースシステムからデータを抽出し、データの品質と一貫性標準を実施し、個別のソースを一緒に使用できるようにデータを適合させ、最終的にアプリケーション開発者がアプリケーションを構築して終了する準備ができている形式でデータを配信します。意思決定を行うユーザー。
データ抽出には時間がかかるため、通常、3つの段階が並行して実行されます。データが抽出されている間、受信したデータの処理とロードの準備中に別の変換が実行されます。前のステージが完了するのを待たずにデータの読み込みが起動します。
ETLをより適切に視覚化するために、ショッピングモールで販売データを管理する際のETLの視覚的な例を提供したいと思います。
ユーザーがショッピングモールの現在のデータと現在のデータを表示したい場合、最初のステップは常にユーザーがETLプロセスに従うことです。そのデータは、報告目的で使用されます。
ETLの仕組み
このセクションでは、ETLプロセスの3つのステップのそれぞれを詳細に調べます。
ETLの仕組みを示す画像
抽出段階 - 抽出
これは、ソースシステムからデータを抽出することを含むETLプロセスの最初の部分です。
1種類のデータまたはシステムのみを使用する企業はほとんどありません。ほとんどの企業は、複数のソースからのデータを管理し、多くのデータ分析ツールを使用して管理を最適化します。データを新しい目的地に転送するには、最初にソースから抽出する必要があります。
ETLプロセスの最初のステップでは、構造化されたデータと非構造化データがインポートされ、単一のリポジトリに統合されます。生データは、次のようなさまざまなソースから抽出できます。
- 既存のデータベース
- 販売およびマーケティングアプリケーション
- モバイルアプリとデバイス
- CRMカスタマー管理システム
- データストレージプラットフォーム
- データウェアハウス
- 分析ツール
このデータは手動で処理できますが、暗号化されたデータを手動で抽出することは時間がかかり、エラーが発生しやすい場合があります。 ETLツールは抽出プロセスを自動化し、より効率的で信頼性の高いワークフローを作成します。
変換フェーズ
ETLプロセスのこの段階では、データの品質とアクセシビリティを確保するために、ルールと規制を適用できます。データ変換プロセスには、いくつかのサブプロセスが含まれます。
データクレンジング：「正しい」データのみをターゲットに送信することを目的としています
標準化- データセットに適用されるルールのフォーマット。
データの非複製データ- 同一のデータは除外または排除されます。
検証- 使用できないデータが削除され、異常なデータがフラグが付けられています。
選別- データはタイプごとに配置されます。
その他のアクション- データ品質を向上させるために適用できる追加のルール/オプション。
多くの場合、変換はETLプロセスの最も重要な部分と見なされます。データ変換により、データの整合性が向上し、新しい宛先に到着するデータが完全に互換性があり、使用できるようになります。
負荷フェーズ
ETLプロセスの最後のステップは、新しく変換されたデータを新しい宛先にロードすることです。データは、一度にすべて（全負荷）またはスケジュール間隔（増分負荷）でロードできます。
全負荷- 完全なETL中に、データはデータウェアハウスの新しい一意のレコードに入力されます。これは研究目的で役立ちますが、全負荷は指数関数的に成長しているデータセットを作成し、維持がすぐに困難になる可能性があります。
増分荷重- 包括的ではないが管理しやすいアプローチは、漸進的な負荷です。 Incremental Loadingは、着信データを以前に利用可能なものと比較し、新しいユニークな情報が見つかった場合にのみ追加のレコードを作成します。このタイプのロードはコストがかかり、ビジネスインテリジェンスに役立ちます。
ビジネスにおけるETLの重要性
企業は、より良いビジネス上の意思決定を促進するデータの全体的な見解を得るために、長年ETLプロセスに依存してきました。
統合されたビューを提供することにより、ETLはビジネスユーザーがイニシアチブに関連するデータを簡単に分析して報告できるようにします。
ETLは、コードやスクリプトを作成するための技術的なスキルを必要とせずにデータの移動プロセスを成文化および再利用するため、データプロフェッショナルの生産性を向上させることができます。
組織は、データを接続するためにETLとELTの両方を必要とし、レポートのデータの精度を確保します。
要するに、ETLツールはデータウェアハウジングプロセスの重要な最初のステップであり、より短い時間でより良い決定を下すことができます。
今日入手可能なETLツールの種類：
- ハンドコーディング
- バッチ処理ツール
- オープンソースツール
- クラウドベースのツール
- リアルタイムツール
- 組織に適したETLツールはどれですか？
さまざまな種類のETLツールは、さまざまなニーズに適しています。ニーズに応じて
- バッチ処理ETLツール：
リアルタイムのデータ処理が優先度が高い場合、ETLバッチデータ処理は高速かつ効率的になります。
- オープンソースツール：
低コストの商用ソフトウェアパッケージに代わるものとして、オープンソースETLは、ソフトウェアを運営および維持し、独自のソフトウェアを避けたい、複雑なデータ変換を実行する必要がない組織に適しています。
- クラウドベースのELTツール：
ビジネスがクラウドベースの管理ツールを好む場合は、クラウドETLを選択する必要があります。クラウドベースのツールは、SaaSとしてクラウドでホストするか、独自のクラウドインフラストラクチャに直接展開できます。
- リアルタイムツール：
ビッグデータを変換および管理する必要がある場合、またはリアルタイムでデータをストリーミングする必要がある場合は、リアルタイムのETLツールが最適です。ただし、すべてのデータをリアルタイムで処理する必要はないことに注意してください。
企業のETLの利点
ETLは、企業が歴史的データをより広くより深く見ているのを支援します。そこから、企業は最新のプラットフォームとアプリケーションの古いデータと新しいデータを組み合わせて、長期的かつ包括的な情報を見ることができます。
データの統合
データ管理は時間がかかり、企業内の複数の部門間の調整が必要であり、非効率的なデータ処理をもたらします。 ETLは、さまざまなデータベースとデータ形式を統合ビューに組み合わせています。これにより、データの品質を改善し、データの移動、並べ替え、標準化に費やす時間を短縮します。企業はデータを簡単に分析し、詳細なレポートを作成できます。
正確なデータ分析
ETLにはデータを正確に分析する機能があるため、ETLをデータ品質管理ツールと統合する際の基準と規制を満たすことができるため、企業はレコードを作成し、データを確認してクリーン化し、データが認証されていることを確認できます。
タスクオートメーション
ETLは、企業が繰り返しのデータ処理タスクを自動化するのに役立ち、それにより分析効率が向上します。 ETLはデータ移行を自動化できます。さらに、ETLが自動的にデータを移動することを望まない場合、企業は定期的または実行中にデータの変更を統合するようにスケジュールできます。従業員は、データ分析の時間が長く、データの移行や標準化の時間が短くなります。
ELTはどのように発展しましたか？
ETLは、リレーショナルデータベースに由来します。 ETLの本来の目的は、データをトランザクション形式からリレーショナル形式に変換して、分析を容易にすることでした。
従来のETL
伝統的に、生データはトランザクションデータベースに保存されていましたが、これらは読み取りおよび書き込まれましたが、分析にはあまり便利ではありませんでした。これらのデータは、トランザクション、顧客、および注文に関する情報を保存するeコマースシステムなど、スプレッドシートに似ていたため、データが重複しています。これにより、人気のあるアイテムと購入の傾向を分析することが困難になりました。
これを克服するために、ETLツールはトランザクションデータをリレーショナルフォームに変換し、アナリストが関係を特定し、トレンドをより簡単に分析できるようにします。
現代のetl
ETLテクノロジーの開発により、データソースとデータソースの規模が増加しました。クラウドテクノロジーが生まれ、大規模なデータウェアハウスの作成を可能にし、多くのソースからデータを受信し、時間の経過とともにハードウェアを拡大することができました。また、最新のETLツールはますます洗練されており、データをクラシックから最新の形式に変換することができます。以下は、最新のデータ倉庫システムの例です。
データウェアハウスは、複数のデータベースに対応できるストレージセンターで、データはテーブルと列に編成されています。データウェアハウスソフトウェアは、データ処理を最適化するために、SSD、ハードドライブ、クラウドストレージなどのさまざまなストレージハードウェアと互換性があります。
データ湖は、構造化されたデータと非構造化データを含むすべてのデータを集中型の場所で、大規模に保存できるようにします。ユーザーは、以前の構造化なしに生の形式でデータを保存できます。これにより、SQLクエリ、ビッグデータ分析、フルテキスト検索、リアルタイム分析、機械学習（ML）などのさまざまな方法を使用してデータをマイニングおよび分析する柔軟性を提供できます。 。
データ抽出とは何ですか？
データ抽出中、ETL（抽出、変換、ロード）ツールは、複数のソースから生データを収集し、バッファーと呼ばれる領域に一時的に保存します。バッファは、プロセスが完了するまでこのデータを保持しますが、バックアップソースとしても使用できます。
ソースからリポジトリへのデータの転送は、変更のキャプチャおよび追跡方法に依存します。抽出は3つの主な方法で発生する可能性があります。
- 更新通知：ソースシステムは、レコードの変更について通知し、それらの変更からのみデータを抽出できるようにします。
- 増分抽出：一部のデータソースには、特定の期間にわたって変更されたデータを識別する機能があり、周期的抽出のサポートが可能です。
- 完全抽出：システムが変更を検出できない場合、データ全体をリロードする必要があります。この方法は、通常、完全な送信の要件により、小さなデータテーブルにのみ適用されます。
データ変換とは何ですか？
データ変換中、ETLツールはバッファーからの生データの変換と統合を実行して、ターゲットデータウェアハウスに向けて準備します。このプロセスには、さまざまな種類のデータ変換が含まれます。
基本的なデータ変換
- データクリーニング：エラーの削除と、データがターゲット形式と一致するようにすることが含まれます。たとえば、空白のデータフィールドは0の値に変換される場合があります。または、「親」や「子」などの単語は「P」と「C」にマッピングされる場合があります。
- データの重複排除：重複したレコードの識別と削除に焦点を当てて、精度を向上させます。
- データ形式の変更：測定単位と日付/月/年の形式を一貫して変更します。たとえば、ユニットをキログラムからポンドに変換します。
高度なデータ変換
- 派生：ビジネスルールを適用して、収益からコストを差し引くことで利益を計算するなど、既存の情報から新しい価値を作成します。
- 集約：異なるソースからの同様のデータを接続して、サプライヤーから総コストを計算し、単一の結果を保存します。
- 分割：列をターゲットシステムの複数の列に分割します。たとえば、姓、ミドルネーム、ファーストネームのフルネーム「Jane John Doe」を列に分割します。
- 集約：顧客請求書を合計して生涯価値（CLV）メトリックを構築するなど、複数の値をより小さなデータセットに組み合わせることにより、データの品質を向上させます。
- 暗号化：機密データが宛先データウェアハウスに送信される前に、情報セキュリティ規制に準拠する前に保護します。
このデータ変換プロセスは、より効率的な分析のためにデータを最適化および準備するのに役立ちます。
ETLに関する他の有用な情報
ETL開発の歴史
ETLは、組織がさまざまな種類のビジネス情報を保存するために複数のデータ倉庫またはデータベースを使用し始めた1970年代に人気を博しました。これらのデータベースに広がるデータを統合する必要性は、急速に成長しました。 ETLは、異なるソースからデータを取得し、宛先ソースにロードする前に変換するための標準的な方法となりました。
1980年代後半から1990年代初頭に、データ倉庫が出現しました。明確なタイプのデータベースであるデータウェアハウスは、MainFrames、Minicomputers、Personal Computer、Spreadsheetsの複数のシステムからのデータへの統合アクセスを提供します。しかし、さまざまな部門が、異なるデータウェアハウスで使用するさまざまなETLツールを選択したことがよくあります。合併と買収により、多くの組織は、いくつかの異なる統合されていないETLソリューションで終わりました。
時間が経つにつれて、データ形式、ソース、およびシステムの数が劇的に拡大しています。抽出、変換、および負荷は、データを収集、摂取、および処理するために組織が使用する方法の一部にすぎません。 ETLとELTはどちらも組織のより広範なデータ統合戦略の重要な部分です。
ただし、ETLとELTは簡単に混乱する2つの概念です。以下の情報をTipsmakeで確認して、それらを区別しましょう。
ETLとELTの違いを比較します
- ETLデータを抽出、変換、およびロードするプロセスです。 ELTは、データを抽出、ロード、および変換するプロセスです。
- でETL、データはデータソースからデータウェアハウスに移動します。
- ELTはデータウェアハウスを活用して、基本的な変換を実行します。データのステージングは必要ありません。
- ETLデータウェアハウスにロードする前であっても、敏感で安全なデータをクリーニングすることにより、データのセキュリティとコンプライアンスを支援できます。
- ETL洗練されたデータ変換を実行でき、ELTよりも費用対効果が高くなります。
- ETLデータのセキュリティとコンプライアンス、データの目的地にロードする前に悪いデータのクリーニングを支援することができますが、ELTはよりシンプルで、データのニーズが少ない企業向けです。
Tipsmakeが提供するETLに関する情報があなたに役立つことを願っています。
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