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することができ、たとえば、以下のような活用がなされています。
以下、ETLツールについて、それぞれの特長や機能、料金プラン、導入レビューを紹介しています。選定に際して、ETLの仕組みや活用事例、比較検討時の着眼点などを確認したい方は選定ガイドをご一読ください。
社内の基幹システムやファイルストレージの中に日々蓄積されていくデータは、企業競争に打ち勝つための武器であり企業の財産です。しかしながら、ほとんどの企業はその膨大なデータを活用しきれておらず、隔離されたデータベースや業務システム内に使われないままの有益データが多く眠っていることも珍しくありません。
ETLツールは、企業内のそういった潜在的なデータも含めて最大活用できるように、複数のシステム内のデータを抽出して、活用しやすい形式に変換・書き出しを行うものです。
本記事では、ETLの仕組みやデータ処理の基礎から、ツールの役割や機能、導入メリットまで詳しく説明します。ETLツールの選び方や比較のポイントについても解説していますので、ぜひ比較検討の際に参考にしていただけますと幸いです。
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（データウェアハウス）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。
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、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。
各ツールが異なる役割を持っているものの、重複する機能もあり、「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、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ます。すべてのツールに共通する点は、「とある目的のために、事前に入力・生成されたデータを加工したり、流用したりするツールであること」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 |
※上記は、各ツールの一般的な特長・役割を俯瞰的に分類したものです。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。
EAI（Enterprise Application integrator）とは、組織内の業務アプリケーションのデータを統合（データカタログ化）する技術や仕組みです。異なるシステム間のデータを繋ぐハブのような役割を果たし、既存のシステムやアプリケーションの必要なデータだけをリアルタイムで連携します。
90年代後半、企業のシステムやアプリケーションが部門や業務ごとに個別最適化されて乱立したことにより、システムを横断したデータの管理・活用ができないという課題を解消するために生まれたのがEAIです。
システム間のデータ連携を行う際には、各システムの仕様変更やデータ更新によってデータの内容が重複しないように、その都度リアルタイムで同期を行なわなければなりません。
ETLツールが、日次や月次などの定時的な、あるいは定常的な大量データを集約して更新（同期）するのに対し、EAIは、必要なタイミングでのデータ連携や差分抽出を目的としていることから、データの更新頻度と対象範囲によってETLツールとEAIを使い分けるケースが多いです。
ただし、データ処理にリアルタイム性が求められるEAIは、処理できるデータ量には制限があります。データ連携対象の業務アプリケーションをETLツールでカバーできるのであれば、ETLツールを選択する方がデータ処理性能の観点で有利です。使い分けが必要なく運用が容易になり、コスト面でも合理的と言えるでしょう。
DWH（Data Warehouse：データウェアハウス）とは、時系列に保管・管理するシステムを指します。さらに、DWHに蓄積された莫大な過去データから必要なデータを取り出し、分析やビジュアライズ化を行うのがBIツール（Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス）です。ETLツールは、DWHに格納するデータの収集と統合の仕組み構築を行います。
DWHでデータ収集を行えるのであれば、あるいはデータの抽出機能や変換機能が付帯するBIツールであれば、ETLツールは不要にも思えますが、データの収集から加工、分析までをDWH・BIの1システムで完結させようとすると、システム全体に高負荷がかかり、肝心の分析処理や以降のデータの深掘り操作がもたつくといった事象が起こります。
企業を取り巻くデータが今後もたちまち肥大化していくことを考えると、「収集・加工」～「保管・整理」～「分析・表示」といったプロセスを個別最適化しておくことが、強固なデータ分析基盤を構築する上で重要となってくるでしょう。
RPA（Robotic Process Automation）とは、処理動作のルールプログラムや人工知能によって業務プロセスを自動化するソフトウェアロボットです。人が行うPC上（デスクトップ上）の操作をRPAに学習させることでその作業を自動化します。
ETLツールでデータ収集を行うには、データベース（データが存在するシステム）に直接アクセスしてデータ抽出できる状態でなければなりません。たとえば、「基幹システムやWebサービスの操作画面上で条件指定を行なってデータのダウンロードを行う」といった、ETLツールがデータベースに直接アクセスできないような場合にRPAが活躍します。
ETLとRPAを組み合わせて利用するケースとしては、データを取得して特定フォルダに格納されるところまでをRPAで自動化し、そのタイミングでETLツールのタスクが実行されて、データの連携や加工を行うといったデータ処理フローが考えられます。
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。
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。
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。
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。
ETL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、「Asteria」では、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。
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うことがあります。
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。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。
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全く知らなければ、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ももちろんですが、やはり導入初期から定着までの手厚いサポートが見られます。
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。
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ツールを紹介します。
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。
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。
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。
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。
国内シェア率の高さを誇る「ASTERIA Warp」「HULFT」「krewData」の3つです。中でも、「ASTERIA Warp」は大小問わずあらゆる企業で利用できるよう4つのプランが設けられており、国内企業データ連携ソフト市場で15年連続市場シェアNo.1を達成しています。
概要の詳細はサービス資料をご覧ください。資料は無料でどなたでもお読みいただけます。
> ASTERIA Warp 資料をダウンロード
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・データ処理のフローや開発工数を削減したい
・データの重複、誤りや表記揺れの修正をしたい
・強固なデータ分析基盤を構築したい
企業におすすめです。詳しくは「ETLツールおすすめ5製品を比較｜機能や選定のポイントを解説」をご覧ください。
以下の比較要素を見ておきましょう。
①データの処理性能（処理速度・取り扱い規模）
②データベースの連携範囲（アダプター・コネクタ）
③操作性とメンテナンス性
④サポート体制（処理フローやデータ加工のノウハウ提供・操作マニュアル・FAQなど）
取り扱うデータ量や処理速度、連携範囲などに影響されますが、月額数万円で利用できる低価格帯から、年額200～500万円程度の中価格帯、年額1,000万円超の高価格帯まであります。
無償版・デモ版などを利用し、操作性の確認とともに費用対効果を試算することをお勧めします。
