ETLとは？3つの機能とツールの必要性を徹底解説
最終更新日：2023/11/28
目次
この記事では、ETLとはデータ処理の重要なプロセスであることに焦点を当て、その基本機能からメリット、主要なツールの比較、成功事例、課題、そして未来の展望までを解説します。ETLは「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（読み込み）」の頭文字から成り立ち、データの有効活用に欠かせない役割を果たします。ビジネスの成果を最大化するためには、ETLの導入と効率化が不可欠です。
ETLとは何か？
ETLの基本概念
ETLは、「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（読み込み）」の頭文字からなるデータ処理プロセスです。データを抽出し、必要な形式に変換してから目的のデータベースに読み込むことで、データの有効活用を実現します。例えば、顧客データを収集して分析に活用する際にETLが活躍します。
ETLの役割と重要性
ETLの役割は、異なるデータソースから取得したデータを一元化して品質を確保し、分析や意思決定に信頼性を持たせることです。ETLを適切に行うことで、ビジネスにおける正確な情報が得られ、効果的な戦略立案やコスト削減が可能となります。
データ処理の過程を理解する
ETLの抽出では、様々なデータソースからデータを取得します。変換では、データをクリーニング、加工、統合して統一的なフォーマットにします。そして読み込みでは、変換済みデータをターゲットデータベースに挿入します。これにより、信頼性のあるデータが得られます。
ETLのメリットとデメリット
ETLのメリットは、データ品質の向上、効率的なデータ管理、データの信頼性確保などです。しかし、複雑なデータ処理に時間がかかる場合や、プロセスの自動化に工数が必要な点がデメリットとして挙げられます。適切なツール選定やプロセス改善により、デメリットを克服できます。
ETLの基本機能
抽出（Extract）の機能と意義
データウェアハウスや分析ツールを効果的に活用するためには、まず必要なデータを異なるデータソースから抽出する必要があります。このプロセスは、ビジネスにおいて最も基本的でありながらも重要なステップです。
抽出の機能と意義
抽出は異なるデータソースからデータを収集することで、例えばウェブサイトのログデータ、セールスデータ、顧客のアンケート結果などを一元化し、事業全体の情報を整理します。これにより、データ分析や意思決定の基盤が整備されます。
データ抽出の方法
データ抽出にはAPIを使用した自動化や定期的なデータベースクエリ、ファイルのインポートなどがあります。適切な方法を選択し、効率的なデータ抽出を実現しましょう。
抽出処理の最適化
大量のデータを処理する場合は、抽出処理の最適化が重要です。クエリのチューニングやデータのバッチ処理を行い、効率的なデータ抽出を実現します。
変換（Transform）の重要性
抽出したデータをクリーニングや統一したフォーマットに整形するのが「変換」の役割です。変換により、データの品質が向上し、意思決定において信頼性の高い情報を得ることができます。
変換の重要性
変換は抽出だけでは得られない情報を加え、データをクリーンで一貫性のある形式に整えます。これにより、データの品質向上や意思決定プロセスの信頼性確保が可能です。
データ変換の種類
データ変換には欠損値の補完、異なる単位の統一、文字コードの変換などが含まれます。目的に応じて適切な変換を選択しましょう。
変換ルールの作成と適用
変換ルールを事前に明確化し、ETLツールで自動的に適用することで、データ品質を担保します。柔軟な変換ルールの設定が重要です。
読み込み（Load）の仕組み
ETLの最終ステップは、変換済みデータを目的のデータベースに挿入する「読み込み」です。データの安全性と効率的な読み込みを実現することが目指されます。
データ読み込み先の選定
データ読み込み先は、分析ツールやデータウェアハウス、データマートなどが考えられます。用途に応じて最適なデータ読み込み先を選択しましょう。
データ品質管理とエラー処理
読み込み時にはデータ品質の管理が欠かせません。データの重複、欠損、不整合などの問題を検知し、適切なエラー処理を行うことで、信頼性の高いデータベースを構築します。エラー時の通知やログの取得も重要な対応策です。
ETLはビジネスにおいてデータの統合や分析に必要な作業コストを削減し、データ活用を効率化・高度化する重要なプロセスです。ETLツールの導入は、作業時間の短縮とエラーの軽減につながり、ビジネスの競争力を向上させる一翼を担います。
ETLツールが必要とされている理由
組織が持つ膨大なデータを効果的に活用するためには、これらのデータを統合し、変換し、出力する作業が欠かせません。ETLツールはそのプロセスを効率的に進め、ビジネス上の価値を生み出すのに貢献します。現在、ETLツールがなぜ必要とされているのかを考えていきましょう。
ETLツールの役割
ETLツールは、ETLプロセスを効率的に実行するためのソフトウェアです。手動処理よりも迅速かつ正確にデータを抽出、変換、読み込むことができます。ETLツールを使用することで、作業時間の削減とエラーの軽減が期待できます。
①多数のデータを取得し結びつける
組織内には様々なデータが点在しており、例えば、従業員の人事情報、製品の売上データ、今後の売上見込データ、原価データ、経理データ、顧客の個人情報データなどがあります。これらのデータが単独では十分な意味を持ちません。ETLは、これらの異なるデータソースを結びつけ、関連性を持たせることで、より豊富な情報を得る手助けをします。
②多数のデータを変換する
各データソースが異なるフォーマットや構造を持っている場合、それらを統一された形式に変換することが必要です。ETLはデータを一貫性のあるフォーマットに変換し、これによって異なるデータの統合や分析がスムーズに行えるようになります。例えば、売上データや人事情報を同じ基準で扱えるように変換することができます。
③多数のデータを出力する
データを単に取得して変換するだけでなく、それを有効に活用するためには、最終的な形でデータを出力する必要があります。ETLは、変換されたデータを別のシステムに取り込んだり、レポートとして出力したりする作業を簡略化します。これによって、データを活用するための手間や時間を大幅に削減できます。
主要なETLツールの比較
複数のETLツールが市場に存在しますが、以下は代表的なツールの比較です。
ツールAの特徴と適用例（大規模なデータ処理が強みのETLツール）
ツールAは柔軟な変換ルールと強力なスケーラビリティを持ち、大規模データの処理に適しています。企業Aでは、ツールAを用いて複数のデータソースからのデータ統合を実現し、迅速なレポート作成に成功しました。
例えば、株式会社ユニリタのWaha! Transformerは1,000億件のベンチマークが証明する高速処理性能が魅力のETLツールです。インストールサーバーのCPU数やデータ処理の複雑さに応じてマルチスレッドで実行されるので、大量データでもメモリに依存せず、高速なパフォーマンスを提供します。データをメモリ上のファイルとして扱うこともでき、メモリ空間を利用できる実行環境ではさらに高速な処理を可能にします。
株式会社ユニリタのWaha! Transformerは、いつでも、どこでも、だれにでも、データ加工連携の「ユニバーサル」を実現する純国産ETLツールです。いつでも、用途に応した豊富な製品サービスラインナップしています。オンプレ・SaaS・PaaSなど、用途に応じて選べます。どこでも、IoTデータやクラウドサービス連携を充実しており、アプリケーションとの接続の拡張を続けています。だれにでも、ブラウザでの実行や操作性の向上しています。
最低利用期間
最低利用期間の制限なし
ツールBの特徴と適用例（直感的なインターフェースと豊富な接続性が強み）
ツールBは直感的なインターフェースと豊富な接続性が特長で、データ抽出から読み込みまでのプロセスをシンプルに構築できます。企業Bでは、ツールBを導入し、マーケティングデータのリアルタイム分析を実現して市場シェアの拡大に貢献しました。
例えば、アステリア株式会社のASTERIA Warpは専門的な知識がなくても利用でき、ノーコードで設計開発行うことで、様々なシステムやサービスと連携可能であることが魅力のETLツールです。Excelをはじめ、G Suite、Salesforce、kintone、Twitterなど、100種類以上の豊富な接続先により簡単・柔軟な連携が可能です。テンプレートも多数ご用意しているので、スピーディーに導入でき、導入後すぐに業務の自動化を実現することが可能です。
アステリア株式会社のASTERIA Warpは、専門的な知識がなくても利用できるノーコードで設計開発行うことで、様々なシステムやサービスと連携し、業務の自動化・効率化やデータの活用を実現するデータ連携ツールです。17年連続国内シェアNo.1の簡単データ連携ツールで、国内シェアNo.1 シェア率52％、導入実績 1万社以上、対応データソース 100種類以上の実績があります。ノーコード技術で業務の自動化を支援します。
最低利用期間
最低利用期間の制限なし
ツールCの特徴と適用例（データ品質管理機能とセキュリティ対策が強み）
ツールCは高度なデータ品質管理機能とセキュリティ対策が充実しており、規制順守が求められる業界での利用に適しています。企業Cでは、ツールCを活用して金融データのETL処理を行い、データ漏洩のリスクを低減しました。
例えば、TalendのStitchは、データを保護し、透過型で変更ログを管理できることが魅力なETLツールです。Web アプリケーションは暗号化通信を使用しており、すべてのデータソースと宛先への接続を確立するための安全なオプションを提供します。また、すべての主要な変更はスティッチの変更ログで公開され、プラットフォームのどこにどのように投資しているかを完全に可視化します。
TalendのStitchは、130以上のデータソースに対応している世界的なETLツールです。拡張機能により、チームが必要とするデータソースをサポートできます。スケーラビリティとパフォーマンスに関して、1 日あたり数十億のレコードを処理し、データボリュームを拡大または縮小できるのも特長のひとつです。また、データパイプラインで発生したエラーを検出して報告してくれるなど、アテンション機能も充実しています。
最低利用期間
最低利用期間の制限なし
ETLツールの導入メリットについて
企業がデータ活用の最前線に立つためには、ETL（Extract, Transform, Load）ツールの導入が不可欠です。これらのツールを導入することで、データ統合における様々な課題を効果的に解決し、ビジネスのスムーズな運営をサポートします。ここでは、ETLツール導入のメリットに焦点を当て、なぜこれらのツールがビジネスにとって重要かを詳しく見ていきましょう。
①データ統合のハードルが低くなる
データ統合において、プログラムを構築するために高度な知識を持つエンジニアやプログラマを確保する必要がありました。しかし、ETLツールを導入することで、各プロセスをノンプログラミングで開発できるため、開発作業が大幅に効率化されます。これにより、データ統合に必要なスキルを持つ人材を確保する必要がなくなり、結果としてデータ統合のハードルが低くなります。
②データ分析・活用といったコア業務に人的リソースを投入できる
ETLツールの導入により、プログラミング開発の必要な部分を減らすことができます。これにより、エンジニアやプログラマの工数が削減され、そのリソースをデータ分析・活用などのコア業務に投入することが可能になります。ETLツールの活用によって、企業は本来のコア業務に集中し、競争力を向上させることが期待できます。
③データの誤変換・喪失などの人的ミスが回避できる
プログラミング開発では、データを直接操作するためにヒューマンエラーが発生しやすく、データの誤変換・喪失のリスクが伴います。一方で、ETLツールを活用すれば、直感的な操作でデータを変換・統合できます。これにより、プログラム開発に伴うミスの発生を防ぎ、データ品質を確保します。
これらのメリットを最大限に享受するためには、適切なETLツールの選択が不可欠です。ETLツールの選定は企業のニーズに合わせ、効果的なデータ統合を実現するための鍵となります。しっかりとした比較検討を行い、導入前にツールの特徴や適用性を確認することで、効果的なデータ統合が可能となります。
ETLツールの導入は企業のデータ活用において大きな一歩となります。適切なツールの選択と活用により、データ分析のスピードアップやコア業務へのリソース投入が実現され、競争力向上に寄与することでしょう。
ETLツールが抱える課題
さまざまなデータソースとの接続性が拡張され、ETLツールの利便性が向上していくなか、実は課題もありました。その中でも、最も深刻なのは「処理性能」の問題です。
処理性能の拡張が追いつかない現状
多くのETLツールは、ビッグデータの普及に追いつけず、処理性能に関する機能拡張がほとんど行われてこなかったと言えます。ビジネスの変革に伴い、普及したビッグデータは、従来のビジネスでは扱っていなかったような膨大なデータを取り込み、分析の対象とすることが一般的になっています。
ETL単体では対応しきれないケースの増加
しかし、限られた時間内に大量のデータを加工変換し、データウェアハウスに連携しなければならないとなった時、ETLツール単体では対応しきれないケースが増えました。
処理性能向上のための手段と課題解決法
処理性能向上のために、以下の解決策が考えられます。
高いコストの支払いと拡張
処理のパフォーマンスを向上させるために、高額なコストを支払い、マシンリソースやライセンスを拡張します。
DBでの処理を活用
集計や結合などマシンリソースを必要とする処理をデータベース（DB）に委託し、その結果を再びETLツールでデータウェアハウスに連携させます。
CPUリソースの効率的な利用
処理を分割し、多重実行を行うなどのチューニングを行い、CPUリソースを効率的に利用します。
ETLツールとEAIツールの違い
データ処理の中で、ETLツールとEAIツールは異なる役割を果たします。理解するためには、それぞれのツールがどのような機能を担当し、どのようなシーンで活用されるかを知ることが重要です。
EAIツールの役割・特徴
EAIツールは、異なるアプリケーション間でデータを連携する役割を果たします。複数のシステムをリアルタイムに統合し、データのやり取りを実現します。例えば、営業支援ツールと会計ツールのデータを連携して最新の商談状況を反映させるなど、リアルタイム処理に優れています。
ETLツールとEAIツールの違い
①処理対象データの特性
- ETLツール: 数万件以上のデータを高速に処理し、データベースに格納することが得意。バッチ処理を基本とし、大容量のデータに適している。
- EAIツール: リアルタイムなデータ連携が得意で、随時・少量データの更新を目的とする。異なるアプリケーションを連携させる特性があります。
②使用されるシーンと用途
- ETLツール: 高度なデータ分析やデータマイニングが主。バッチ処理的な使い方が基本であり、データを集約・統合することが目的。
- EAIツール: 主にリアルタイムなデータ処理が求められるシーンで活躍。アプリケーション間の連携が必要な業務プロセスに利用されます。
ETLツールとELTツールの違い
一方で、近年ではETLとは異なるアプローチとしてELTが注目されています。ELTもまた、「Extract（抽出）, Load（書き出し）, Transform（変換）」の順番でプロセスが進みますが、ETLと比べてLoadとTransformの順番が逆転しています。具体的には、まずデータをデータベースに抽出し、その後データベース内で変換処理を行います。
ETLツールとELTツールの違い
①変換処理の場所
ETLでは、専用ツールを使って変換処理を行った後、データをデータベースに保存（Load）します。一方で、ELTではデータベースにデータを保存してから変換処理を行います。この違いにより、ETLでは専用ツールの利用が必要ですが、ELTはデータベース内の処理を活用します。
②負荷の違い
ELTのメリットは、データを出すだけで統合元システムに負荷がかからないことです。一方で、ETLは変換処理のために大容量の領域を使う場合があり、統合先データベースに負荷がかかる可能性があります。
③スキルの要否
ELTでは専用エンジンが不要で、既存のデータベースのリソースを使用するため、新たなスキルを身につける必要がありません。一方で、ETLは専用ツールやプログラミングのスキルが必要です。
ETLツールとBIツールの違い
BIツールはビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）の略で、企業や組織がデータに基づいた意思決定が行えるようにデータ活用を支援するためのツールです。BIツールは、企業が蓄積した大量のデータを分析し、可視化してビジネス上のインサイト（洞察）を提供します。これにより、経営者や意思決定者は迅速かつ正確な情報を得て、戦略的な判断を行うことが可能となります。
ETLツールとBIツールの違い
①データの取り扱い範囲の違い
BIツールは企業の情報システムに蓄積されたデータを分析し、経営上の意思決定に活用します。しかし、BIツールは主にデータの可視化や分析に焦点を当てており、データの収集と前処理には限定的な機能しか持っていません。これに対して、ETLツールはデータを収集し、変換、加工することに特化しています。ETLツールは、異なるデータソースからデータを抽出し、それを統合・変換・ロード（ETL）してデータウェアハウスに格納することができます。
②システムの負荷とパフォーマンス
BI・DWHが1つのシステムに統合されている場合、BIツールがデータの収集から表示までの全ての機能を担当することになります。これは、データの収集から可視化までの一元化がシステム全体の負荷を高め、分析の操作がスムーズに行えなくなる可能性があります。ETLツールを利用することで、データ収集と前処理の機能を別途担当することができ、システムの負荷を分散させることができます。
③データ分析のための最適化
BIツールとDWHが1つのシステムに統合されている場合、データの分析テーマや表示機能が一元的に管理されます。しかし、ETLツールを導入することで、データの収集から可視化までの各要素を分離して個別最適化することが可能です。これにより、データ分析において有用な情報を得るためのシステム基盤をより効果的に構築することができます。
ビジネスシーンにおけるETLツールの導入事例3選
ETLはビジネスに多大な貢献をします。例えば、市場調査のデータをETLによって統合し、迅速な市場分析が可能となります。また、販売データや顧客フィードバックをETLで統合し、戦略的なマーケティング施策を立案できるようになります。
成功事例から学ぶETL活用術
企業Aの事例(マーケティングへの利活用）
企業Aでは、ETLを活用してPOSデータと顧客データを統合し、購買パターンの分析を行いました。その結果、ターゲット顧客へのパーソナライズされたプロモーションの展開に成功し、売上の増加に寄与しています。
例えば、株式会社ホワイトプラスでの「trocco」の導入事例では、製品の導入により、以前は数時間かかっていたLTVの集計作業が3分以内に短縮され、大幅な作業効率の向上が実現しました。また、データ分析に基づく洞察により、「初回の割引率」を調整することで「F2転換率」が20％改善し、「利用回数」の増加に成功しました。これにより、「LTVの最大化」というビジネス目標の達成に大きく寄与する結果を得ることができました。
導入前の課題として、顧客データや注文情報、商品情報などを複数のシステムで管理していましたが、これらのシステムが互いに連携していない「サイロ化」が進んでいました。その結果、データの一貫性が欠如し、同じ問い合わせに対して異なる回答が返されるなど、ビジネス上の意思決定に影響を及ぼす問題が発生していました。また、データ分析作業に多くの時間が割かれ、効率的なデータ活用ができていない状況でした。
「trocco」の導入によって、どのように非効率な状況を解決したのかはこちらから！
企業Bの事例（業務・作業効率の向上）
企業Bは、ETLによって複数のSaaSツールのデータを一元化し、従業員の業務効率を向上させました。また、顧客のサポートデータをETLで統合し、問題解決までの時間を短縮しました。
例えば、アリスタ ライフサイエンス株式会社での「Waha! Transformer」の導入事例では、製品の導入により、地域ごとのシステム基盤を統合せず、データ連携の運用でのコストダウンが実現しました。導入前の課題として、日本本社はSAP R/3とBWを導入していましたが、他の8地域ではSalesforceが導入されていました。このため、R/3とSalesforceの異なるプラットフォームからデータを収集することが課題となっていました。具体的には、メールでExcelデータを日本本社に送信し、手作業で8拠点の統合を行うという非効率な状況が続いていました。
「Waha! Transformer」の導入によって、どのように非効率な状況を解決したのかはこちらから！
企業Cの事例（情報共有をさらにスムーズに）
企業Cは、ETLを活用して異なる部門のデータを統合し、企業全体の統合ビューを構築しました。これにより、意思決定のスピードと正確性が向上し、新たな事業戦略の策定に成功しました。
例えば、株式会社サンプロシードはデータベースとスプレッドシートの連携が可能な「Reckoner」の導入により、データ管理の効率化が実現され、二重入力の必要性がなくなりました。導入前の課題として、Excelでの多量のデータ管理に起因する問題が頻発していました。サーバー容量の圧迫、必要なデータの検索困難、そして複数スタッフによる同時編集の不可能性など、業務効率の大幅な低下を招いていました。このような状況を改善し、データを一元管理する必要がありました。
「Reckoner」の導入によって、どのように非効率な状況を解決したのかはこちらから！
おすすめETLツール3選
ここからは、数多くあるETLツールの中でも、特におすすめしたいETLツール3製品をピックアップして解説します。自社の課題を解決する上で適切な製品を選ぶためには、製品の特長等をしっかりと理解することが重要です。
1.Yoom
Yoom株式会社のYoomは、様々なSaaS・AIと連携した独自の業務ツールを作成し、日々の業務を劇的に効率化できるツールです。国内外のさまざまな100を超えるサービスとノーコードで連携しており、日々繰り返し発生するシステム操作を自動化します。利用社数は4,500社以上の様々な業種・企業規模のお客様に利用されています。Yoomは社内のあらゆる業務を変革し、フロントオフィスからバックオフィスまで社内の様々な部門で業務の効率化を実現します。
- 業務を自動化するSaaS時代のデータベース
- ボタンを押すだけで仕事が進む
- SaaSと繋がる入力フォーム
-
製品のおすすめポイント
1 業務を自動化するSaaS時代のデータベース
添付ファイルやチェックボックスなど、様々なタイプの情報を1つのデータベースに集約できます。また様々なSaaSツールと連携し、Yoomのデータベースに自動的に情報を同期します。データベース内の情報を使って、フローボットが繰り返し発生する業務フローを自動化します。
2 ボタンを押すだけで仕事が進む
非エンジニアの方でも、直感的な操作でフローボットを作成することが可能で、SaaSとの連携、書類発行、承認依頼など、様々なアクションをボットが自動的に実行することが可能です。分岐や繰り返し処理など複雑なビジネスフローも柔軟に設計することも可能です。
3 SaaSと繋がる入力フォーム
入力フォームを自由に作成し、様々なSaaSやAIと自由に連携できます。テキストデータはもちろん、日付やファイルなどの様々な入力項目を自由に設定できます。SaaSツールへの情報の格納、チャット通知など、フォーム送信後のフローをボットが自動的に実行します。
ソフト種別 クラウド型ソフト 基本的な機能 ETLツール 国内メーカー ワークフロー実行履歴 一定間隔起動 連携テンプレート グループ化 スケジュール実行 ノーコード運用可 ワークフローシステム 履歴管理 外部連携 ワンクリック承認 集計機能 承認放置アラート 申請フロー設定 インポート・エクスポート 推奨環境 PCブラウザ サポート メール チャット トライアル 有り 最低利用期間 最低利用期間の制限なし よく導入している業種 不動産 卸売 製造 小売・流通 運輸・物流 IT・情報通信 公共機関・非営利団体 旅行・宿泊・飲食 ビジネスサービス 建設 人材サービス 教育
2.ASTERIA Warp
アステリア株式会社のASTERIA Warpは、専門的な知識がなくても利用できるノーコードで設計開発行うことで、様々なシステムやサービスと連携し、業務の自動化・効率化やデータの活用を実現するデータ連携ツールです。17年連続国内シェアNo.1の簡単データ連携ツールで、国内シェアNo.1 シェア率52％、導入実績 1万社以上、対応データソース 100種類以上の実績があります。ノーコード技術で業務の自動化を支援します。
- 業種を問わずさまざまな企業で導入
- 豊富な接続先とテンプレートでスピーディーに導入
- ノーコードだから誰でも使える、ノーコードで実現
-
ETLツール
製品のおすすめポイント
1 業種を問わずさまざまな企業で導入いただいています
システム間連携や、データ分析・マスターデータ管理を行う際のデータ統合、業務自動化など、多様な用途でご活用いただいています。複数システムへのデータ入力作業や受発注処理業務、Excelデータの更新作業など、現場の定型作業を自動化することで作業コストを削減、人為的なミスの提言にも貢献し業務効率を促進します。
2 豊富な接続先とテンプレートでスピーディーに導入
Excelをはじめ、G Suite、Salesforce、kintone、Twitterなど、100種類以上の豊富な接続先により簡単・柔軟な連携が可能です。テンプレートも多数ご用意しているので、スピーディーに導入でき、導入後すぐに業務の自動化を実現することが可能です。
3 ノーコードだから誰でも使える、ノーコードで実現
「ASTERIA Warp」は、特定の業務システムのデータ連携をノーコードで容易に行うことができるようにパッケージされており、基幹業務システムや、各種業務アプリケーションなど、100種類以上のデータソース間の複雑な連携やデータ変換をノーコードで実現することが可能です。
ソフト種別 クラウド型ソフト 基本的な機能 連携テンプレート ノーコード運用可 推奨環境 PCブラウザ サポート メール トライアル 有り 最低利用期間 最低利用期間の制限なし よく導入している業種 - 運営企業：
-
アステリア株式会社
- 本社：
- 〒150-0012 東京都渋谷区広尾1丁目1番39号 恵比寿プライムスクエアタワー19F
- 創立：
- 1998 年 9 月
- 代表者名：
- 平野 洋一郎
- 資本金：
- 2,275,343,330円
3.Waha! Transformer
株式会社ユニリタのWaha! Transformerは、いつでも、どこでも、だれにでも、データ加工連携の「ユニバーサル」を実現する純国産ETLツールです。いつでも、用途に応した豊富な製品サービスラインナップしています。オンプレ・SaaS・PaaSなど、用途に応じて選べます。どこでも、IoTデータやクラウドサービス連携を充実しており、アプリケーションとの接続の拡張を続けています。だれにでも、ブラウザでの実行や操作性の向上しています。
- 連携データあるところにWaha! Transformerあり、業務課題の解決にお役立ち
- 1,000億件のベンチマークが証明する高速処理性能
- 作り手が「欲しい！」と感じるメンテナンス機能を随所に搭載
-
ETLツール
製品のおすすめポイント
1 連携データあるところにWaha! Transformerあり、業務課題の解決にお役立ち
ERP・基幹系システムの再構築から、EDI・DWHをはじめとする各種業務アプリケーション間のデータ連携基盤、組織内の各所で仕様の異なるExcel更新作業の効率化を実現します。RPAやAI・OCR連携など、産官学や業種・業態を問わずデータ連携に関するさまざまな業務課題の解決にお役立ちします。
2 1,000億件のベンチマークが証明する高速処理性能
インストールサーバーのCPU数やデータ処理の複雑さに応じてマルチスレッドで実行されるので、大量データでもメモリに依存せず、高速なパフォーマンスを提供します。データをメモリ上のファイルとして扱うこともでき、メモリ空間を利用できる実行環境ではさらに高速な処理を可能にします。
3 作り手が「欲しい！」と感じるメンテナンス機能を随所に搭載
作成した処理の一部を作り直したり、少し前に作成した処理に切り戻したりと、簡単にメンテナンスできる機能が随所に組み込まれています。また、作成した設定情報をわずかな操作でHTMLドキュメントにすることも可能です。変更が発生しやすいデータ連携処理を属人化させることもなくなり、更新管理の生産性が大幅に向上します。
ソフト種別 クラウド型ソフト 基本的な機能 国内メーカー 連携テンプレート 文字整形 文字形式変換 データ暗号化 データマスキング 推奨環境 なし サポート 電話 メール トライアル 有り 最低利用期間 最低利用期間の制限なし よく導入している業種
おすすめのETLツールを比較
製品のおすすめポイント
- 業務を自動化するSaaS時代のデータベース
- ボタンを押すだけで仕事が進む
- SaaSと繋がる入力フォーム
ETLツール
| トライアル | 有り |
|---|---|
| サポート | 電話 メール |
製品のおすすめポイント
- データの入れ替え、変換、計算等のExcel業務を効率化し、業務改革を推進
- RPAを情報システムからも考え、定型業務を自動化
- フローテンプレートや、データ連携先が豊富
ETLツール
| トライアル | 有り |
|---|---|
| サポート | メール |
製品のおすすめポイント
- 業種を問わずさまざまな企業で導入いただいています
- 豊富な接続先とテンプレートでスピーディーに導入
- ノーコードだから誰でも使える、ノーコードで実現
ETLツール
| トライアル | 有り |
|---|---|
| サポート | 電話 メール チャット |
製品のおすすめポイント
- ワークロードの実行を高速化
- データ統合をモダナイズ
- 信頼できるデータを提供
製品のおすすめポイント
- kintoneのカスタマイズ不要でアプリ間をまたいだ集計が自由自在
- 誰でもカンタン。パズルをつなぐ感覚で集計コマンドを操作
- 集計の実行結果はkintone上のログで確認可能
製品のおすすめポイント
- 信頼性の高いデータの統合/提供
- データユニバーサル化と柔軟性
- データ整合性とデータガバナンス
ETLツール
| トライアル | 有り |
|---|---|
| サポート | 電話 メール |
製品のおすすめポイント
- 連携データあるところにWaha! Transformerあり、業務課題の解決にお役立ち
- 1,000億件のベンチマークが証明する高速処理性能
- 作り手が「欲しい！」と感じるメンテナンス機能を随所に搭載
製品のおすすめポイント
- ビジネスデータの流れを制御するのに役立つ機能群
- データを保護し、透過型で変更ログを管理できる
- 自動的なエラー処理の仕組みにより、業務を効率化
ETLツール
| トライアル | 有り |
|---|---|
| サポート | メール チャット |
製品のおすすめポイント
- データをアクセス可能にするだけではなく、信頼性の高い形にして統合
- APIの統合が可能、チームの生産性向上を実現
- さまざまなITリテラシーレベルの利用者に配慮したコミュニティ
iPaaSETLツール
| トライアル | 有り |
|---|---|
| サポート | 電話 メール |
製品のおすすめポイント
- 幅の広いデータアクセス＆統合でビジネス価値を高める
- データベースソースを最適化し、ガバナンスも強化
- ノンプログラミングで開発が可能で、チームでの開発管理にも適している
ETLツール
| トライアル | 無し |
|---|---|
| サポート | メール チャット |
製品のおすすめポイント
- 日本国内での使いやすさを追及した、丁寧な設計
- クラウドゆえの便利さと、システムやデータとの連携を効率化するアダプタ
- 自動運用機能トリガーで連携をスムーズに行う
製品のおすすめポイント
- 無駄な時間や行動を省き、効率的な営業・営業企画を支援します
- 無駄な時間やコストを省いた「効率的なマーケティング活動」を支援します
- 運用フリーで「データドリブンな環境」を組織に展開します
まとめ
この記事では、ETLとはデータ処理の重要なプロセスであることを解説しました。ETLは「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（読み込み）」の頭文字から成り立ち、データの有効活用に欠かせない役割を果たします。データの抽出、変換、読み込みという基本機能を通じて、ビジネスにおける正確な情報と効果的な戦略立案が可能になります。
ETLのメリットとして、データ品質の向上、効率的なデータ管理、ビジネスの競争力向上が挙げられます。また、主要なETLツールの比較やデータ統合の成功事例を通じて、ETLの活用術を学びました。しかし、ETL導入にはデータ品質やセキュリティの課題、ビッグデータとの連携における課題があります。これらを乗り越えるためには、自動化の導入や適切なツール選定が重要です。
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