みなさん、クラウドベースのETLツールの準備ができていますか? ビジネスインテリジェンス(BI)、データドリブン型戦略、包括的な分析などが、今日の長期的なビジネス戦略にますます不可欠な要素となっている中で、ETLプラットフォームがこれまで以上に重要な役割を果たしているのは当然のことです。

だからETLとは何で、ETLについてどういう選択肢があるか、どのようにしてあなたのビジネスに最適な選択肢を見つけることができるでしょうか?今回は、それについて掘り下げて見ていきましょう。

Table of Contents

  1. クラウドベースETLは必要?
  2. 最適なクラウドベースETLツールを選択する
  3. クラウドベースETLツールでXplentyが支援できること

クラウドベースETLは必要?

Extract/Transform/Load (ETL)プラットフォームは、ビッグデータを扱う多くの企業にとって、長い間定番のツールとなってきました。しかし、最近では、これらの企業がデータソースを整理し、手元の情報を最大限に活用しようとしているため、中小企業においても中心的な役割を担うようになってきました。

では、どのようにそれが機能するのか、また、ビジネスにクラウドベースのETLツールが必要かどうかを判断すればよいでしょうか?

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その名の通り、ETLは3つのステップで構成されたプロセスで、ユーザーはバラバラのデータストリームをクリーンで整理されたデータセットに変換します。ユーザー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の基準を実施し、データを適合させて別々のソースを一緒に使用し、クリーンで一貫性のあるフォーマットでデータを提供することで、意思決定や戦略の改善を行います。

以下では、クラウドベースのETLツールを使用して、各段階で何が起こるかを説明します。

  • 抽出:データは、CRM、ソーシャル・メディア、レガシー・システムなど、企業の重要なデータ・ソースから抽出されます。この段階では、ソースを決定するだけでなく、各ソースの更新頻度(速度)、ソース間の優先順位(抽出順序)なども決定します。
  • 変換:抽出されたデータは暫定的なステージング・エリアに到着し、そこでデータのクレンジング、検証、および結合によって使用可能な形式に変換されます。例えば、日付は指定された時間バケットに統合され、トランザクションはイベントにモデル化され、位置データは座標に変換されます。
  • ロード:変換されたデータは、新しい家または送信先にアップロードされ、企業はBIや業務改善のためにデータを活用することができます。

大局的に見れば、このプロセスにより、データの抽出と準備にかかる時間を大幅に節約できます。クラウドベースのETLツールを使用したこのプロセスでは、以下のようなデータの整理と理解を深めるのに役立つ重要な機能も数多く実行されます。

  1. 解析/クレンジング - アプリケーションによって生成されたデータは、JSON、XML、またはCSVなどのさまざまな形式で表示されます。解析の段階では、データはヘッダー、列、行を持つテーブル形式にマップされ、指定されたフィールドが抽出されます。そうして、それをマージし、全体的により包括的に理解することができます。
  2. データの強化 - アナリティクス用のデータを準備するためには、通常、以下のような特定の強化ステップが必要になります:欠落データの補足、重複データの修正、地理的な修正、ソース間のマッチングなど。
  3. 速度の設定 - 速度とは、新しいデータを追加する必要があるか、既存のデータを更新する必要があるかなど、データの読み込みの頻度を指します。
  4. データ検証 - データが空だったり、破損していたり、重要な要素が欠けていたり、薄すぎたり、肥大化していたりする場合があります。ETLはこれらの発生を検出し、プロセス全体を停止するか、スキップするか、検査のために脇に置いておくかを決定し、関連する管理者に警告します。

これらの機能から恩恵を受けることができるとしたら、あるいは、データの一貫性がない、手作業でのコーディング、コンプライアンスの問題、データに関連するSaaSの問題などに対処しているなら、ETLツールはあなたのビジネスにとって良い選択肢かもしれません。

最適なクラウドベースETLツールを選択する

あなたはETLがビジネスのために何ができるかを理解しているので、今まさしく適切なクラウドベースのETLツールを見つける方法について説明するタイミングと言えるでしょう。ここでは、心に留めておくべきいくつかの重要な機能と考慮事項があります。

1) デスティネーションを検討する

ETLツールは、デスティネーションとなるDBまたはデータウェアハウスソリューション(DWH)が組み込まれていません。つまり利用可能な既存データベースを使うか、ETLデータを保管する新しいDWHをセットアップしなければならないかのいずれかです。ここで検討すべき課題はたくさんあります。

最も重要なこととしして、

  • あなたのスキーマ設計を決定する - あなたの倉庫がどのように整理され、使用されるかを決定する。
  • クラウドかオンプレミスのウェアハウスを選択する - データウェアハウスを選択するときに考慮すべきことを参照ください。
  • 自分で倉庫を管理するか、データウェアハウスサービスを使用するかを決定する。
  • どのようなデータベースサイズがあなたに適しているかを決定する。
  • どのくらいの規模に拡張する必要があるかを把握する。

全体的に、ETLを始める前にデスティネーションをセットアップして、次に進む準備ができていることを確認してください。

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2) リソースの負荷について考える

常にコーディングやエンジニアのリソースを必要とするツールを使用することは、長期的には大きな問題となります。そのため、エンジニアによる重いセットアップや大規模なメンテナンスの助けを必要としないETLプラットフォームを見つけることが重要です。

3) データソースへの接続

最後に、現在使用中、あるいは将来的に必要になる可能性のあるすべてのソースに接続できるETLツールを見つけることが重要です。この分野での障害を防ぎ、統一されたインフラストラクチャを維持することで、統合の失敗を防ぎ、データの旅を続ける上での長期的な成功を改善することができます。

最大のポイントはなんでしょう?自社のビジネスとニーズを包括的に理解することから始めなければなりません。いったんETLを構築したら、データの可視化に集中して、重要なビジネス上の意思決定を行い、価値あるインサイトを引き出すことができるようになります。

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クラウドベースETLツールでXplentyが支援できること

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