ETLとELTの違いとは？使い分けや選定するためのポイントを徹底解説

データ統合の分野において、ETLとELTという二つの技術が重要な役割を果たしています。しかし、これらの技術の違いや適用方法について詳しく理解している方は少ないのではないでしょうか？「ETLとELTの違い」と検索してみても、情報が抽象的で具体的な施策が分からないことが多く、モヤモヤしている方も多いかもしれません。

ETLは「抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）」の略で、データウェアハウスへのデータ統合を行う伝統的な手法です。一方、ELTは「抽出（Extract）、ロード（Load）、変換（Transform）」の略で、クラウドベースの環境での利用が増えています。これらの技術にはそれぞれのメリットとデメリットがあり、適用するシナリオによってどちらが最適かが異なります。

そこで本記事では、ETLとELTの基本的な概念から、それぞれのメリット・デメリット、そしてどちらを選ぶべきかを判断する際のポイントについて詳しく見ていきましょう。本記事を読むことで、以下のことが理解できるでしょう。

• ETLとELTの具体的な違い
• ETLとELTそれぞれのメリットとデメリット
• 自社に最適なデータ統合手法の選び方

データ統合はビジネスインサイトを得るための重要なプロセスであり、適切な手法を選ぶことで効果的なデータ管理と分析が可能になります。それでは、一つ一つ見ていきましょう。

そもそもETLとELTとは

ETLとELTは、データ統合およびデータ管理の分野で非常に重要なプロセスです。それぞれのプロセスはデータの抽出、変換、ロードに関する異なるアプローチを取ります。本セクションでは、ETLとELTの基本的な概念とそれらがどのようにデータ統合に役立つかについて説明します。

ETLとは

ETLとは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（ロード）の略です。データウェアハウスやデータマートにデータを統合するためのプロセスです。ETLプロセスは、データソースからデータを抽出し、必要な形式に変換し、最終的にデータウェアハウスにロードします。

1. 抽出（Extract）：データソースから必要なデータを取り出す段階。データソースは、データベース、フラットファイル、APIなど様々。
2. 変換（Transform）：抽出されたデータを目的に応じて変換する段階。データクリーニング、フォーマット変更、集計などが行われる。
3. ロード（Load）：変換されたデータをデータウェアハウスにロードする段階。ロードされたデータは、分析やレポート作成に使用される。

ETLプロセスは、データウェアハウスの構築やビジネスインテリジェンス（BI）ツールの活用において、重要な役割を果たします。そのため、企業はETLツールを使用して効率的かつ信頼性の高いデータ統合を実現しています。

ELTとは

ELTとは、Extract（抽出）、Load（ロード）、Transform（変換）の略で、ETLとは異なるアプローチを取ります。ELTプロセスでは、データソースからデータを抽出し、そのままデータウェアハウスにロードし、そこで変換を行います。

1. 抽出（Extract）：データソースから必要なデータを取り出す段階。ETLと同様に、データソースは多岐にわたる。
2. ロード（Load）：抽出されたデータをそのままデータウェアハウスにロードする段階。ここでのポイントは、データ変換を行わずに直接ロードすること。
3. 変換（Transform）：ロードされたデータをデータウェアハウス内で変換する段階。大規模なデータセットを効率的に処理するため、クラウドベースのデータウェアハウスが利用されることが多い。

ELTプロセスは、クラウド環境やビッグデータの処理に適しており、スケーラビリティやリアルタイム処理の面で優れています。特に、データ量が増大する現代のビジネス環境において、ELTは有効な手法です。

ETLとELTの違いを理解することで、どちらの手法が自社のデータ統合に適しているかを判断するための基礎知識が得られます。それぞれの特性と利点を踏まえ、適切なツールやプロセスを選択することが重要です。

ETLとELTの具体的な違い5つ

ETLとELTにはそれぞれ独自のプロセスがあり、具体的な違いがいくつか存在します。これらの違いを理解することで、どの手法が自社にとって最適かを判断する際に役立ちます。

1.データ処理順序の違い

ETLとELTの大きな違いは、データ処理の順序にあります。ETLは抽出、変換、ロードの順で行われるのに対し、ELTは抽出、ロード、変換の順で行われます。これにより、それぞれのプロセスは異なる特性を持つのです。

分かりやすく表で示すと以下の通りです。

ETLプロセス	抽出（Extract）：データソースから必要なデータを抽出する。 変換（Transform）：抽出されたデータを目的に合わせて変換する。データクリーニングやフォーマット変換が含まれる。 ロード（Load）：変換されたデータをデータウェアハウスにロードする。
ELTプロセス	抽出（Extract）：ETLと同様に、データソースからデータを抽出する。 ロード（Load）：抽出されたデータをそのままデータウェアハウスにロードする。 変換（Transform）：ロードされたデータをデータウェアハウス内で変換する。

この順序の違いにより、ETLは変換が早期に行われるためデータの品質が保証されやすいですが、処理速度は遅くなる可能性があります。一方、ELTは変換が後で行われるため、処理速度は速いですが、データ品質管理が課題となることがあります。

2.使用するインフラの違い

ETLとELTはそれぞれ異なるインフラストラクチャを必要とします。ETLは従来のオンプレミス環境での利用が一般的であり、ELTはクラウド環境での利用が増えています。

インフラについてのそれぞれの特徴は以下の通りです。

ETLのインフラ	高性能なサーバーやデータベースが必要 専用のETLツールが多く存在 ハードウェアとソフトウェアの統合が求められる
ELTのインフラ	クラウドベースのデータウェアハウスを利用 ビッグデータを効率的に処理するための分散処理システム スケーラビリティとコスト効率に優れる

このように、ETLは初期投資が高く、運用負荷も大きい一方で、ELTはクラウドサービスを活用することでコストを抑えつつ柔軟なスケーリングが可能です。

3.データ処理能力と速度の違い

ETLとELTのもう一つの大きな違いは、データ処理能力と速度です。ETLはデータ変換を先に行うため、変換処理に時間がかかります。一方、ELTはデータを先にロードするため、処理速度が速くなる傾向があります。

ETLの処理能力	変換処理がボトルネックになりやすい データ量が増えると処理時間が長くなる リアルタイム処理には向かない
ELTの処理能力	データを一度に大量にロード可能 クラウドベースの分散処理により高速 リアルタイムデータ処理に適している

このように、データ処理の速度と能力に関しては、リアルタイム処理を必要とする場合にはELTが有利であることが分かります。

4.データ変換のタイミングの違い

ETLとELTは、データ変換のタイミングが異なるため、それぞれ異なるシナリオに適しています。ETLではデータがロードされる前に変換が行われ、ELTではロード後に変換が行われます。

変換タイミングの特徴はそれぞれ以下の通りです。

ETLの変換タイミング	データはロード前に変換されるため、一貫した品質が確保される 変換後にロードされるため、データが分析に即座に使用可能
ELTの変換タイミング	データはロード後に変換されるため、初期処理が速い 必要な変換をオンデマンドで行えるため、柔軟性が高い

このように、データ変換のタイミングが異なることで、それぞれのプロセスが持つ強みが異なります。即時に高品質なデータを求める場合はETLが適しており、大量のデータを迅速に処理する必要がある場合はELTが適しています。

5/適したシナリオの違い

最後に、ETLとELTはそれぞれ適したシナリオが異なります。これらの違いを理解することで、どのプロセスが自社のニーズに最も適しているかを判断できます。

それぞれどのようなシナリオが適しているかまとめると以下の通りです。

ETLが適したシナリオ	高度なデータ変換が必要な場合 データ品質が最優先される場合 データウェアハウスに一貫したデータが必要な場合
ELTが適したシナリオ	大量のデータを迅速に処理する必要がある場合 クラウド環境を利用してコスト効率を重視する場合 リアルタイムデータ処理が求められる場合

このように、ETLとELTの適したシナリオを理解することで、自社のニーズに最も適したデータ処理プロセスを選択することが可能となります。

ETLのメリット

ETLとELTにはそれぞれ独自のメリットとデメリットがあり、用途や環境に応じて適切な手法を選択することが重要です。本セクションでは、まずETLのメリットについて解説します。

1.パフォーマンスの向上と効率的なデータ処理

ETLプロセスは、抽出、変換、ロードの各ステップを順に実行するため、データ処理の効率を最大化できます。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 分割して処理：データ変換を抽出後に行うため、大規模データの分割処理が可能。
• 最適化：各ステップを最適化できるため、特定のタスクに応じた最適な方法を採用できる。
• 高速化：ETLツールは、多くの最適化機能を備えており、データ処理を高速に行える。

これらの特性により、ETLはデータ処理のパフォーマンスを向上できるのです。

2.データ変換の柔軟性とカスタマイズ性

ETLはデータ変換において高い柔軟性とカスタマイズ性を持っています。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 多様な変換：データクリーニング、フォーマット変更、データ統合など、多様な変換が可能。
• カスタマイズ：企業のニーズに応じて、変換ルールやロジックをカスタマイズできる。
• 一貫性：一貫したデータ変換が行われるため、データの品質が保証される。

これにより、ETLは複雑なデータ変換要件に対応できる手法として優れています。

3.データ品質の向上

ETLは、データ変換を行うことで、データ品質を向上させることが可能です。具体的には、以下の点が挙げられます。

• データクリーニング：データの欠損や重複を取り除くことで、データ品質を向上させる。
• 一貫性の確保：一貫した変換ルールを適用することで、データの一貫性を確保する。
• 品質管理：ETLツールは、データ品質管理のための機能を提供しており、データの正確性を維持する。

これにより、ETLは高品質なデータを提供するための信頼性の高い手法となります。

ELTのメリット

ELTにはいくつかのメリットがあります。これらの利点を理解することで、データ処理における適切な手法としてELTを選択する理由が明確になります。

1.スケーラビリティの向上とクラウド環境への適応

ELTはスケーラビリティに優れており、クラウド環境に適しています。具体的には、以下の点が挙げられます。

• クラウドベース：クラウドベースのデータウェアハウスを利用するため、柔軟なスケーリングが可能。
• コスト効率：クラウドサービスを利用することで、初期投資を抑えつつスケーラビリティを確保できる。
• 分散処理：大規模データの分散処理が可能であり、効率的なデータ処理が実現する。

これにより、ELTはスケーラビリティとクラウド環境への適応性に優れた手法となります。

2.リアルタイムデータ処理の強化

ELTはリアルタイムデータ処理に強みを持っています。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 即時ロード：データを即時にロードするため、リアルタイムでのデータ利用が可能。
• オンデマンド変換：必要な時にデータ変換を行うため、リアルタイム処理が容易。
• クラウドインフラ：クラウドインフラの利用により、高速なデータ処理が実現する。

これにより、ELTはリアルタイムデータ処理が求められる環境に適しています。

3.コスト効率とシンプルなメンテナンス

ELTはコスト効率に優れ、メンテナンスがシンプルです。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 初期コストの低減：クラウドサービスを利用することで、初期投資を抑えられる。
• 運用コストの低減：クラウドベースのため、運用コストも低く抑えられる。
• シンプルなメンテナンス：データ変換が後段階で行われるため、メンテナンスがシンプル。

これにより、ELTはコスト効率とメンテナンスのシンプルさに優れた手法となります。

ETLのデメリット

ETLにはいくつかのデメリットも存在します。これらのデメリットを理解し、より効率的にETLを運用しましょう。

1.インフラコストと運用負荷

ETLプロセスは高性能なインフラを必要とするため、インフラコストと運用負荷が大きくなります。具体的には、以下の点が挙げられます。

• ハードウェアコスト：高性能なサーバーやストレージが必要。
• ソフトウェアコスト：ETLツールのライセンス費用がかかる。
• 運用負荷：ETLプロセスの設定や管理には専門知識が必要であり、運用負荷が大きくなる。

これにより、ETLは初期投資と運用コストが高くなる可能性があります。

2.スケーラビリティの制約

ETLはスケーラビリティに制約があるため、大規模なデータ処理には不向きな場合があります。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 処理時間の増加：データ量が増えると処理時間が長くなる。
• リソース制限：サーバーやストレージのリソースが制限されるため、大規模データの処理が困難。
• 負荷分散の難しさ：オンプレミス環境では、負荷分散が難しい場合がある。

このことから、ETLは大規模データ処理においてスケーラビリティの課題を抱えることがあります。

3.リアルタイム処理の困難さ

ETLはリアルタイム処理が困難であるため、リアルタイムデータ処理が求められる場合には不向きです。具体的には、以下の点が挙げられます。

• バッチ処理：ETLはバッチ処理が基本であり、リアルタイム処理には適していない。
• 遅延：データ変換とロードに時間がかかるため、遅延が発生する。
• 複雑性：リアルタイム処理を実現するためには、複雑な設定や管理が必要。

上記より、ETLはリアルタイムデータ処理には適していないことが分かります。

ELTのデメリット

ELTにはいくつかのデメリットも存在します。これらのデメリットを理解することで、ELTの適用が適切かどうかを判断できます。

1.データ変換の複雑さと依存関係

ELTはデータ変換の複雑さと依存関係がデメリットとなることがあります。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 複雑な変換：データウェアハウス内での変換が複雑になることがある。
• 依存関係の管理：データ変換の依存関係を管理するのが難しい場合がある。
• 変換の負荷：データウェアハウスに変換処理の負荷がかかるため、パフォーマンスに影響を与えることがある。

以上のことから、ELTはデータ変換の複雑さと依存関係の管理が課題となることがあります。

2.データ品質管理の課題

ELTはデータ品質管理に課題があることがあります。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 品質管理の難しさ：データウェアハウス内での変換が行われるため、品質管理が難しい場合がある。
• 一貫性の欠如：一貫した変換ルールが適用されないことがあり、データの一貫性が欠如することがある。
• エラー処理：変換エラーが発生した場合の処理が複雑になることがある。

これにより、ELTはデータ品質管理において課題を抱えることがあります。

3.初期導入の学習曲線と技術要件

ELTは初期導入時に学習曲線が急であり、技術要件が高いことがデメリットとなります。具体的には、以下の点が挙げられます。

• 学習曲線：クラウドベースのツールや技術を習得するための学習曲線が急。
• 技術要件：高度な技術要件が求められるため、専門知識が必要。
• 導入コスト：初期導入時に必要なコストが高くなることがある。

これらを踏まえると、ELTは初期導入の学習曲線と技術要件が高いことがデメリットとなります。

自社に最適なETLとELTの選定ポイント8つ

ETLとELTのどちらを選ぶかは、自社のニーズや環境に依存します。以下では、ETLとELTを選ぶ際に考慮すべき重要なポイントを解説します。

1.将来を見据えてデータ量が大規模かどうか

データ量が今後大規模になると予想される場合、ELTが適しています。ELTはクラウドベースのデータウェアハウスを使用するため、データ量の増加に柔軟に対応することが可能です。例えば、以下の点が挙げられます。

• スケーラビリティ：クラウド環境ではデータ量の増加に応じてリソースを拡張できる。
• コスト効率：データ量に応じてコストが変動するため、大規模データ処理でもコスト効率が良い。
• パフォーマンス：分散処理が可能で、大量データを高速に処理できる。

一方、ETLはオンプレミス環境が多く、スケーラビリティやコスト効率の面で劣ることがあります。そのため、将来的にデータ量が増大することが見込まれる場合、ELTが適しています。

2.リアルタイム処理が重要かどうか

リアルタイムでのデータ処理が求められる場合、ELTが有利です。ELTはデータを即時にロードし、必要な時に変換を行うため、リアルタイムでのデータ利用できます。具体的には以下の通りです。

• 即時ロード：データを即時にデータウェアハウスにロードできるため、リアルタイムデータの利用が可能。
• オンデマンド変換：必要なタイミングでデータ変換を行うため、柔軟なデータ処理が実現する。
• クラウドインフラ：クラウド環境の利点を活かし、高速なデータ処理が可能。

一方、ETLはバッチ処理が基本であり、リアルタイム処理には向きません。そのため、リアルタイムデータ処理が重要な場合はELTを選ぶのが賢明です。

3.データ変換が複雑かどうか

データ変換の複雑さに応じて、ETLとELTの適用を検討する必要があります。複雑なデータ変換が必要な場合、ETLが適しています。具体的な例を挙げると以下の通りです。

• 柔軟な変換：ETLは多様なデータ変換に対応できるため、複雑なデータ処理が可能。
• カスタマイズ性：企業のニーズに合わせて、変換ルールやロジックをカスタマイズできる。
• 品質管理：変換前にデータをクリーニングするため、高品質なデータを提供できる。

ELTはデータ変換を後で行うため、複雑な変換には向きません。そのため、データ変換が複雑な場合はETLが適しています。

4.現行のインフラがオンプレミスかクラウドか

自社の現行インフラがオンプレミスかクラウドかによって、ETLとELTの選択が変わります。具体的には以下の通りです。

• オンプレミス：既存のオンプレミス環境を活用する場合、ETLが適している。ETLツールはオンプレミス環境での利用が一般的。
• クラウド：クラウド環境を活用する場合、ELTが適している。ELTはクラウドベースのデータウェアハウスを利用するため、クラウド環境に最適。

インフラの種類に応じて、最適な手法を選ぶことが重要です。

5.予算をどの程度で考えているか

予算もETLとELTの選択において重要な要素です。費用についてそれぞれの特徴を挙げると以下の通りです。

• ETL：初期投資が高く、運用コストも高い傾向がある。高性能なハードウェアやETLツールのライセンス費用がかかる。
• ELT：クラウドサービスを利用するため、初期投資を抑えつつ、使用量に応じたコストが発生する。長期的に見ると、コスト効率が良い。

予算に応じて、適切な手法を選択することが重要です。

6.高いデータ品質を求めるか

データ品質が最優先される場合、ETLが適しています。具体的には以下の通りです。

• データクリーニング：変換前にデータをクリーニングするため、高品質なデータが保証されます。
• 一貫性：一貫した変換ルールを適用するため、データの一貫性が保たれます。

データ品質が重要な場合は、ETLを選ぶべきです。

7.社内に必要な技術スキルがあるかどうか

社内の技術スキルも、ETLとELTの選択に影響します。具体的には以下の通りです。

• ETL：専門的な知識が必要なため、ETLの設定や運用には高い技術スキルが求められる。
• ELT：クラウドベースのツールや技術の習得が必要ですが、クラウドサービスのサポートを利用することで、運用の簡素化が図れる。

社内の技術スキルを考慮して、適切な手法を選択することが重要です。

8.パイロットプロジェクトを実施しどちらが実際効果的か

パイロットプロジェクトを実施することで、ETLとELTのどちらが自社に適しているかを評価できます。具体的なステップとしては以下の通りです。

1. テスト実施：小規模なデータセットを使用して、ETLとELTの両方を試してみる。
2. 効果測定：処理速度、データ品質、コスト効率などの観点から、効果を測定する。
3. 最適な選択：テスト結果に基づき、自社に最適な手法を選択する。

パイロットプロジェクトを通じて、実際に効果的な手法を選定することが重要です。

まとめ

本記事では、ETLとELTの違いやそれぞれのメリット・デメリットについて詳しく解説しました。ETLとELTはデータ統合と管理のプロセスにおいて異なるアプローチを取りますが、自社に最適な手法を選ぶためには以下のポイントを考慮することが重要です。

• データ量：将来的にデータ量が大規模になる場合、スケーラビリティの高いELTが適している。
• リアルタイム処理：リアルタイムでのデータ処理が必要な場合、即時ロードとオンデマンド変換が可能なELTが有利。
• データ変換の複雑さ：複雑なデータ変換が必要な場合、柔軟な変換とカスタマイズ性を持つETLが適している。
• インフラ：オンプレミス環境を活用する場合はETL、クラウド環境を活用する場合はELTが最適。
• 予算：初期投資と運用コストを考慮し、コスト効率の良い手法を選ぶと良い。
• データ品質：データ品質を最優先する場合は、データクリーニングがしやすいETLが適している。
• 技術スキル：社内の技術スキルを考慮し、専門的な知識が必要なETLか、クラウドサービスのサポートが利用できるELTを選ぶ。
• パイロットプロジェクト：小規模なパイロットプロジェクトを実施し、効果を測定して最適な手法を選定する。

これらのポイントを総合的に判断し、自社にとって最適なデータ統合手法を選ぶことが重要です。ETLとELTのそれぞれの特性を理解し、適切なツールとプロセスを導入することで、効果的なデータ管理とビジネスインサイトの向上が期待できます。