ETLツールとは、組織内に散在するデータを抽出し、用途に応じてデータ形式の変換や加工を行ったうえで、DWH（データウェアハウス）などの格納先に書き出してくれるツールです。
企業内の基幹システムや部門を横断するデータ連携を効率的に構築でき、たとえば、以下のように活用されています。
- システム間のデータ連携プログラムの開発
- 新規で導入した業務システムへのデータ移行
- BIツールや分析用エクセルへの統合データのアウトプット
本ページではETLツールの導入メリットや類似ツールとの比較、選び方のポイント、当サイトに掲載している16製品の中から特におすすめの3製品などを紹介しています。また、各ツールの特長や機能、料金プランに加えて、実際の使用者による口コミも無料で見られるので、ETLツールの導入をお考えの方はぜひご一読ください。
ETLツールとは
ETLツールとは、さまざまな業務システム内のデータや社内に散在するデータを抽出し、それぞれのデータを扱いやすいフォーマットに統合して、格納先であるDWHに書き出すツールです。
ETLとは、「Extract：抽出」「Transform：変換」「Load：書き出し」の略語であり、以下のような一連のデータ処理をETL処理と呼びます。
- Extract（抽出）：基幹システムやデータベースからデータの抽出を行う。
- Transform（変換）：DWHへの格納に適したデータ形式にするため、一定のプログラムに従ってデータの変換・加工を行う。
- Load（書き出し）：形式を統合したデータファイルをDWHに書き出す。DWHのインポート機能を使って、データの取り込みを行うこともできる。
社内に点在するさまざまな形式のデータは、ETL処理を通すことで、それぞれ加工しやすく整った状態でDWHに保管されます。そこで、販売管理システムと顧客管理システムから抽出したデータを統合して分析やレポート作成を行う、といったシステムを越えた包括的なデータ活用が可能となるのです。
ETLツールと周辺ツールの違いや使い分け
ETLツールは、業務システムやアプリケーションのデータベース、またExcelをはじめとするファイルデータを連携・統合できるツールですが、EAIやBIツールなど類似機能を持ち合わせた周辺ツールがいくつか存在します。
各ツールは異なる役割を持っているものの、「特定の目的のために、事前に入力・生成されたデータを処理したり、流用したりするツールであること」は共通しているため、重複する機能もあります。
そのため、「結局のところ、どのツールを導入すればいいのか」「それぞれどのような業務に向いているのか」など困惑するケースも多いようです。
以下はデータマネジメントの観点から、ETLツールと周辺ツールの特長をまとめた一覧です。
| ETL | EAI | DWH・BIツール | RPA | |
| 目的 | データ集約 | データ連携 | データ分析 | データ出力 |
| 分類 | ミドルウェア | 業務アプリ | ミドルウェア | |
| 起点 | データ処理フロー | 業務フロー | ||
| 処理速度 | 定常 | 随時 | 随時 | 定常・随時 |
| 選定ポイント | データ処理性能 | データ連携範囲 | ダッシュボード 分析手法 | 自動化範囲 |
※各ツールの一般的な特長・役割を俯瞰的に分類しています。製品・サービスによっては、上記の枠を越えてカバーする機能を持ち合わせたツールや、さらに細かい比較項目・相違点もあるかもしれませんがご容赦ください。
ETLツールの導入メリット
ETLツールの導入後に期待できる効果として、以下の2つが挙げられます。
- 開発工数を大幅に削減できる
- 抽出したデータの品質を担保できる
1. データ処理フローの開発工数を大幅に削減できる
多くのETLツールでは、よく利用する関数や処理フローのテンプレートがあらかじめ準備されています。それらテンプレートを選択設定したり、ドラッグ＆ドロップで組み合わせたりすることで、高度なスキルや専門知識がなくてもデータ連携システムを開発可能です。
基幹システム内の生データを取り扱うため、一定レベルのデータ処理の知識やSQLを扱うスキルが求められることもありますが、ハンドコーディングで開発するよりも大幅に工数や人件費を削減できます。
2. 抽出したデータの品質を担保できる
ETLツールは、各基幹システム内の多様なフォーマットのデータを、所定のデータ形式に変換していきますが、その際、データの重複、誤りや表記の揺れなどは自動で修正されます。
一定のスピードと品質を保ち、データを分析しやすい形式で変換・書き出しすることができるため、データ活用の幅が広がり、分析の精度が高まります。
ETLツールの比較
ETLツールの選び方・比較のポイント
以下、ETLツールの導入検討を行ううえで押さえておきたいポイントです。
- データ接続先（アダプター／コネクタ）
- データの処理性能
- サポート体制
1. データ接続先（アダプター／コネクタ）
EETLツールには、基幹システムやクラウドサービスとのデータ連携先（アダプター／コネクタ）があらかじめ準備されています。たとえば、アステリア株式会社が提供するETLツール「Asteria」は、kintoneやOffice365などのグループウェアのほか、Salesforce、Googleアナリティクス、Tableau、Twitter、Slackなど、さまざまな領域のアダプターを揃えており、新規アダプターも続々開発中です。
データベースやクラウドサービスとの連携をアダプターで対応できれば、より簡易で柔軟にデータ連携システムの構築を進められます。将来的なデータ接続先の拡張も見据えて、各製品のアダプターのラインナップを確認しておきましょう。
2. データの処理性能
ETLツールのデータ処理性能が自社で取り扱うデータ量や処理フローに適していなければ、管理画面のインターフェースが重く業務に支障をきたしたり、データ処理が止まってしまったりすることがあります。
大量データを定常的に処理することを得意とするETLツールですが、それでも取り扱えるデータ規模には性能差があり、価格帯もまちまちです。たとえば株式会社ユニリタのETLツール「Waha! Transformer」では、機能単位で最大1000億件のベンチマークテストを実施しており、導入事例でも高評価のポイントとして「100万件以上のデータもストレスなく利用できる」大量データの高速処理能力が挙げられています。
3. サポート体制
SQLやデータベースに関する知識・スキルは不要で誰でも操作できるとは言え、データの加工方法や処理の流れを知らなければ、選択すべき関数や処理テンプレートの組み合わせ方もわからないでしょう。
エンジニアでない担当者が自力でデータ連携システムを構築完了した事例もありますが、その成功の背景には、優れたインターフェースに加えて、やはり導入初期から定着までの手厚いサポートが必要です。
特にはじめてETLを導入するケースでは、操作マニュアルやFAQによるノウハウ提供、電話でのテクニカルサポート、定期コンサルティングなど、サポートの充実度を考慮すべきでしょう。ベンダーの中には初心者向けのトレーニングプランを用意していることがあり、ツールの操作方法と合わせて、講義形式でSQLやデータベースの基礎知識を学ぶことが可能です。
全16種から選んだおすすめのETLツール3選
ここからは、ミナオシで紹介している16種類のETLツールの中から、国内製の使いやすいETLツールを3つ紹介します。
- ASTERIA Warp
- krewData
- HULFT
国内製であることで、日本企業の組織体制にあったツール設計がされており、導入サポートも手厚く受けられるでしょう。
1. ASTERIA Warp
引用：ASTERIA Warpは、社内に散在するあらゆるデータや各種システム、クラウドサービス上のデータをノーコード開発で連携するツールです。年々導入企業を伸ばし、2023年7月現在で9,800社以上、EAI/ESB市場で16年連続国内シェアNo.1※を達成しています。
※テクノ・システム・リサーチ「2022年ソフトウェアマーケティング総覧 EAI/ESB 市場編」より（参考）
開発エンジニアの方からプログラム未経験の方まで、ノーコードで誰でもデータ環境を構築できます。RPAやExcel連携のほか、Microsoft Azure、AWSなど100種類以上のサービスと連携でき、ニーズに合わせて機能を追加可能です。社内に存在する各種システムやデータ、クラウドサービス上に存在するさまざまなデータをノーコード開発で連携できます。
2. krewData
※引用：krewData公式HP
krewDataは、kintoneを企業の情報共有基盤として活用するためのkintoneプラグインです。外部SaaSや基幹システム、Excelデータを連携し、在庫管理や予実管理、請求管理、工数集計など複数のkintoneアプリにまたがるデータをコマンドを組み合わせるだけのノンプログラミングにより自動で集計・加工できます。
3.HULFT
※引用：HULFT公式
HULFTは国内企業の海外拠点や海外取引先とのファイル連携、データ連携もセキュアに行えるファイル連携、データ連携ツールです。製造業、金融業を中心に世界46ヵ国10,913社に利用されている製品です。
UNIX、Linux、Windowsのほか、AWSやAzureなどのクラウド上のシステムで生成されるログデータやCSVファイルなどのあらゆるデータを、ファイル単位で転送できます。
