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2008/09/01
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SFAやERPなどの業務アプリケーションから得られる顧客情報や、基幹系システムやWebアプリケーションから収集される様々なデータを、全社的な規模で統合するときに必要になるのがETLツールである。そこで今回のIT製品解体新書では、データ統合のニーズが高いと思われる中堅・大企業の担当者に向けて、ETLツールの基本から導入メリット、そして最新の注目機能まで、わかりやすく解説する。また、IT製品選び方ガイドのETLツール特集では、製品を選ぶ際のポイントについて詳しく解説しているので、そちらもぜひ参考にしてほしい。 |
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ETLとは |
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ETLとは、Extract(抽出)、Transform(変換・加工)、Loading(格納)の3つの頭文字を取った言葉で、データウェアハウスを構築するときに、基幹系システムなどからデータを集める一連のデータ処理のことをETLと呼ぶ。ただし、現在では、データウェアハウスに限らず、分散して存在する大量データを1つにまとめるときのデータ処理あるいは情報流通に関わる作業でもETLという言葉が使われており、ETLツールが活躍する場の広がりとともに、ETLもデータ統合という広い意味で使われるようになってきている。
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実際のETLツールの様子を図2に示す。ETLツールを使わない場合のプロセスを見ればわかるように、データウェアハウスの構築やデータベースの統合を行う場合、ETLは最も手間のかかるフェーズになっている。特に、データの変換・加工を行う部分は「クレンジング(洗浄)」と呼ばれていて、通常、複雑なプログラミング処理が必要になる。そこで、ETLを中心としたこれらの処理部分でETLツールを導入すれば、データウェアハウスの構築やデータベースの統合を短期間で実施可能となるのである。
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データウェアハウスとは?
データウェアハウスは、いろいろな基幹系業務システムに蓄積されているデータを集めてBIなどの情報分析を行うための一種のデータベースである。通常、営業や会計などで使われているデータベースでは、一定期間を過ぎるとデータを集計してバックアップに保存することになる。また、データベース内のデータは常に変化していく。一方、データウェアハウスの場合、一定間隔で基幹系データベースから次々とデータをロードし、傾向分析のためにそのままデータウェアハウス内に長期保存することが一般的である。ただし、基本的には基幹系データベースのようにロードしたデータを更新することはなく、データの時系列的な一貫性を維持することが求められる。
従って、データウェアハウスでは膨大なデータに対して、非定型な処理(例えば組織の意思決定のための分析)を迅速に行う能力が求められることから、テーブルに対してクエリを実行する場合、不要なデータまで読み込んでCPUやメモリを無駄に使わないための独自のデータ構造が採用されている。
なお、データウェアハウスは企業全体のデータベースを1つに結合したものだが、データウェアハウスから特定の部署や用途に応じたデータだけを取り出して個別にまとめたものは「データマート」と呼ばれている。
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