ETLツールとは？

ETLとは「Extract＝抽出」「Transform＝加工」「Load＝入力」の3つをまとめたもの、すなわちデータの抽出・加工・入力を行うための機能です。社内に散在している情報や、複数の既存システムのデータなどを抽出して、必要に応じて変換と加工を行い、その先にあるDWH（データウェアハウス＝データの倉庫）に有用な情報として送出してくれるツールです。

ETLツールが担う領域

ETLツールが担う領域はデータフロー全体の中での中間部分です。（詳しくは以下をご参照ください）

①入力・保存

データ処理の最初のステップは、データを入力し、必要な場所に保存することです。これはデータの源泉となる作業です。データは様々な形式で保存でき、データベース、ファイル、クラウドストレージなどが使用されます。

②収集・抽出←ETLツールが担う（Extract）

多くの場合、必要なデータは複数のデータベースやシステムに分散して存在します。ETLツールは、これらの異なるソースからデータを収集し、一元化します。例えば、勤怠、会計、人事データなど、異なるシステムからのデータを統合するのにETLツールが使用されます。これにより、データの取りまとめが容易になり、データの一貫性が保たれます。

③変換・加工←ETLツールが担う（Transform）

収集したデータは、さまざまな形式、構造、品質であることがあります。ETLツールは、これらのデータを統一された形式に変換し、必要な加工を行います。データのクレンジング（不要なデータの削除や欠損データの補完）、データの集計、変数の変換などが含まれます。変換されたデータは、分析や格納の段階に適した形式に整形されます。

④格納←ETLツールが担う（Load）

変換されたデータは、適切な格納先に送られます。これはデータウェアハウス（Data WareHouse）、ビジネスインテリジェンス（Business Intelligence）システム、または他のデータベースです。ETLツールは、データを指定された格納場所に送信し、必要なセキュリティ設定やログイン情報を設定します。データの正確性と整合性を保ちながら、格納プロセスが行われます。

⑤活用・共有

最終的なステップはデータの活用と共有です。格納されたデータは、ビジネスインテリジェンスツールを使用して分析され、意思決定に活用されます。また、このデータは関係者やチームと共有され、情報共有と協力に役立ちます。データが適切に処理され、分析と共有が効果的に行われることで、組織はより効率的に業務を行い、データ駆動型の意思決定を実現します。

ETLツールの導入メリット

ETLツールを利用する大きなメリットは、あらゆる業務アプリケーションのデータベースを、整理・整頓、分析・活用してくれることです。また、データ転送処理など、ワークフローの定期実行をすることも可能であるため、データ更新作業の機械化・自動化といった観点で導入する企業も増えています。本章ではETLツールの導入メリットについて、下記3つの観点から解説します。

• データの収集・加工・変換の自動化
• 必要な時に必要な情報をすぐ参照・取得
• 定型タスクの機械化・自動化で作業時間が大幅に削減

データの収集・加工・変換の自動化

ETLツールの最大の利点の一つは、データの取得、加工、変換が自動化されることです。通常、データは複数のソースから収集され、それぞれのソースからのデータ形式や構造が異なります。ETLツールはこれらの異なるデータを一貫性のある形式に変換し、必要なデータのみを抽出します。このプロセスは手動で行うと非常に時間がかかる作業であり、ヒューマンエラーのリスクも高まります。しかし、ETLツールを使用することで、データの取得と変換が自動的に実行され、データエンジニアやアナリストはより高度な作業に集中できます。

必要な時に必要な情報をすぐ参照・取得

ETLツールによってデータが一元化され、適切に整理された後、必要な情報はいつでもアクセス可能です。これは意思決定プロセスを大幅に向上させます。例えば、経営陣がリアルタイムのデータを必要とする場合、ETLツールによってデータが迅速かつ効率的に提供され、戦略的な意思決定をサポートします。また、部門ごとに必要な情報をカスタマイズしてアクセスできるため、異なる部門間での情報共有も円滑に行えます。

定型タスクの機械化・自動化で作業時間が大幅に削減

ETLツールは定型的なデータ処理タスクを機械化および自動化することができます。これにより、データエンジニアやアナリストは反復的で単純な作業から解放され、より戦略的な業務に時間を割くことができます。例えば、毎日のデータ更新やデータのクレンジングといった作業はETLツールによって自動的に行われ、人的エラーのリスクが低減します。結果として、効率が向上し、作業時間が大幅に削減され、生産性が向上します。

ETLツールと同様の機能を持つツールとの違い

ETLツールを導入しようと考えている中で、いざ調べてみると、ETLツールと似たようなツールがあり、自社が必要なツールはどれなのか困ったことはありませんか？本章では、ETLツールとよく似ているEAI、BI・DWH、RPAとの違いを表で分かりやすく説明していきたいと思います。

ETLとEAI

EAIとは、企業内のさまざまなシステムを連携させ、システムやデータを統合するソフトウェアのことです。リアルタイム処理のため、システム間のデータ連携高速化が得意ですが、1回のデータ処理におけるデータ量はあまり多くはありません。また、種類豊富なアダプタを搭載し、さまざまなシステムと連携可能なところが特徴です。

一方で、ETLは、バッチ処理での処理を得意とするので、大量データの高速処理に向いています。（バッチ処理・・・一定量の(あるいは一定期間の)データを集め、一括処理するための処理方法。）そして集約したデータを変換・加工し、1つのデータベースにまとめることが可能なところが特徴です。

以下の3つの点がELTとEAIのどちらを選定するか決めるポイントです。

• 「データ量が多いか・少ないか」
• 「データを処理するタイミングがリアルタイム処理か・バッチ処理か」
• 「データの統合・集約か連携か」

しかし、現在においてはバッチ処理とリアルタイム処理の境界線は曖昧になりつつあり、複数の処理をこなすコンピューターを配備しているのが一般的で、ETLとEAIの両機能を持つデータ連携ツールもあります。

ETLとBI・DWH

まず、ETLとBI・DWHはそもそもの役割が違います。ETLで様々なシステムのデータを集約し、DWHでデータを蓄積、そしてBIツールにデータを抽出し、グラフなどに可視化して分析するといった流れになります。つまり、DWHとBIツールを活用するためにはETLツールが必要となるのです。

（DWH・・・データの倉庫。システムやETLに蓄積されたデータを、時系列ごと、内容別に分類し、大量にデータを保持し続けることができるツール。）

（BIツール・・・DWHに蓄積されたデータを短時間で集計、可視化させ、より視覚的にグラフなどにして分析可能にするツール。）

近年では一気通貫したサービスとして提供されている場合もあるため、DWHはBIツールの一部と認識されている場合もあります。また、ETLの機能を持ったBIツールもあり、３つの機能が連携することで、企業内のビッグデータ運用を促進できます。

ETLとRPA

ETLは「データソースのシステムに直接接続してデータを取得できる必要」があります。例えば、利用しているWEBサービスのデータを収集したい場合、そのWEBサービスのデータ提供方法としてAPIが提供されておらず、条件指定したCSVファイルのダウンロードに限定されている場合は、ETLツールを直接接続することができません。

そこでRPAが必要となります。RPAの大きな役割は人間がPCで行う作業をロボットで自動化することです。その中で、スクレイピングという「Webサイト上にあるさまざまなデータを収集する」機能があります。この機能で、条件指定とダウンロード作業をRPAが担い、ダウンロードファイルが特定のフォルダーに保存されたタイミングで、ETLのデータの抽出・加工・入力といったタスクが起動します。

つまり、データの抽出・加工・入力といったETLの定型作業をRPAで自動化できるだけでなく、ETLが担うことのできない領域をRPAが担うことができ、さらなる業務効率化を目指すことができるのです。

結局どのツールを導入すればいいのか

これまでご紹介してきたように、ETLツールは他ツールと併存させることでさらに効果を発揮します。そのため、これから「データ連携」関連のツールの導入・リプレースをお考えの方は、どのツールが必要で、どのツールが必要でないか、要件整理のための以下の6つのポイントを整理し検討する、あるいは自社の課題を整理し専門家へ相談することをおすすめします。

• 何のためにデータ処理が必要なのか？
• どこからデータを収集し入力するのか？
• どれくらいのデータ量と処理となるのか？
• どのような加工処理が必要なのか？
• そのデータ出力をどこに連携するのか？
• 一連のデータ処理をいつどのタイミングで行うのか？

ETLツール5つの比較ポイント

ここまでETLツールの導入効果や、他ツールとの違い・関係について紹介してきましたが、本章では、実際にETLツールを使う上で、どのようなものを選んだら良いかなど、ETLツールの比較ポイントを見ていきます。

1.製品の製造国はどこか？

まず、「海外製か日本製か」を比較し、ある程度製品を選定しましょう。データ形式や文字コードは、利用される国によって要件が大きく異なることがあるためです。また海外製のETLツールは、日本ではメジャーなクラウドサービスが連携対象に入ってないこともあるので注意しましょう。

2.費用はいくらなのか

つぎに、「有償か無償・OSSか」を比べましょう。ETLツールの価格の相場は、無償・OSSといった低価格帯、500万円程度の中価格帯、2,000万円超の高価格帯に大きく分類され、価格の幅は非常に大きいです。費用がこれほどまでに異なるエッセンスとして、処理性能・連携範囲・操作性」（以下3,4,5参照）などに差があります。そのため、いきなり導入するのではなく、低価格な体験版などを使って検証した上で、導入・運用における費用対効果を確認することをお勧めします。

3.取り扱い可能なデータ量はどれくらいか（処理性能）

ETLツールを導入しても、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システム数、処理工数に適していなければ、情報のやり取りが重くなってしまい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。大量データをバッチ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価格帯によって差があります。そのため、ETLツールがカバーするシステム数やデータ量、処理に要している工数を確認しておきましょう。

4.連携範囲はどれくらいか

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。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。さまざまな領域のアダプターをそろえているETLツールもあるので、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。

5.簡単な操作でできるのか、それとも専門的な知識が必要か(操作性)

ノンプログラミングで、キーボードやマウスを使って画面上のアイコンやウィンドウを使いながらコンピューターを操作できる製品が多いですが、EAIツールの中にはインターフェースの動作が重くてデータ処理が滞るといったこともあるため、処理性能に影響しないソフトウェアを選びましょう。

また、ノンプログラミングでない場合、ある程度のITリテラシー・スキルが必要であったり、プログラミング言語などの知識が求められる場合もあります。こちらもまた体験版などで実際に操作してみて、「どの程度の知識が必要であるか」確認したり、自社の課題を解決できる製品を見つけた場合、「知識を身に着けることが不可欠であるか」など確認したりすることが必要です。

ETLツール利用者の声

では、実際にETLツールを導入することで、具体的にどのような効果を得られるのでしょうか？ここでは、株式会社primeNumberが提供する「trocco」の導入事例を3つ紹介します。業種や会社の規模などもそれぞれ異なるので、自社の形態に近いものを参考に、自社への導入を検討していただければと思います。

CASE1.事業内容：IT・通信、従業員数：21-50名

taskey株式会社が運営する「ピープ(peep)」アプリでは、2019年5月からビッグデータ分析基盤向けのデータ統合自動化サービスである「trocco」を導入しています。taskeyは、スカウトしたプロの作家によるオリジナルコンテンツを提供するチャット小説アプリで、独自のコンテンツフォーマットを提供し、スマートフォンに特化したクオリティの高い物語を配信しています。アプリは急成長し、ダウンロード数は100万を超え、資金調達も成功しています。

①trocco導入前の課題

trocco導入前、taskeyはアプリの分析基盤を構築する際に、専任のデータエンジニアを確保できない課題に直面していました。アプリエンジニアがデータ分析基盤の整備を行わなければならず、アプリ開発に割ける時間が限られていました。特に初期開発において、MySQL、Elasticsearch、Repro、Adjustなどのデータベースを統合し、運用体制を確立することは膨大な時間を要するタスクでした。このような課題が、スタートアップ企業にとって致命的な時間とリソースの浪費となっていました。

②trocco採用の決め手

troccoはtaskeyにとって、データ統合と転送の自動化により時間を大幅に短縮できる唯一のサービスでした。初期実装には1-2週間しかかからず、運用保守も月間0.5-1時間で事足りるほどの時間短縮が実現できました。他のデータ統合ツールも検討しましたが、trocco以外に適切な選択肢は見当たりませんでした。troccoを導入したことで、データ分析工数の大幅な削減が実現し、taskeyのエンジニアは本来のアプリ開発に専念できるようになりました。

③業務中におけるtroccoの使い方

taskeyでは、troccoを使用して課金情報、ユーザー行動ログ、読書ログなどのデータを収集し、DWHに統合します。troccoによってデータの蓄積が効率化され、可視化も行われます。troccoを通じて蓄積されたデータは、ユーザーの行動分析、チャーン率の把握、新作コンテンツの制作に活用されています。troccoの導入によって、データ分析がより迅速かつ効果的に行えるようになりました。

CASE2.事業内容：ビジネスサービス、従業員数：301-1000名

弁護士ドットコム株式会社は、データ管理と分析の課題に取り組み、データ活用を推進。データ管理部門（SRE室）とデータ分析部門（Data Strategyチーム）で「trocco」を導入しました。導入前はデータ管理の属人化とエラー多発、分析業務の重複が課題でした。

①trocco導入前の課題

導入前は、データ管理の属人化とエラー頻発、非効率的な分析業務の課題に直面していました。データ管理部門では、各担当者が異なるデータ集めの方法を使い、データ管理が個人に依存し、エラーの原因特定が難しい状況でした。分析業務では、似たようなクエリの再作成が頻繁に発生し、作業の効率性が低いことも課題として挙げられていました。

②trocco採用の決め手

troccoの採用の理由は、エラーの多かったEmbulkのマネージドサービスとしての特徴に魅力を感じたためです。他のETLツールとの比較は行わず、データエンジニアの人件費削減と業務効率化を試算。上司への説得と経営陣へのアピールが成功し、無事導入されました。

③業務中におけるtroccoの使い方

troccoはデータ転送の設定を劇的に簡略化し、データ管理業務を効率化しました。200以上のデータテーブルを一元管理し、BigQueryでデータ集約し、Redashに出力できます。トライアル時からワークフローの可視化が好評で、設定ファイルの一元管理が可能になりました。現在は、データ管理部門とデータ分析部門の連携を強化し、知識の共有と平準化に努めています。

CASE3.事業内容：人材サービス、従業員数：101-300名

株式会社ROXXは、求人企業と人材紹介会社を結ぶ求人流通プラットフォーム「agent bank」およびリファレンスチェックサービス「back check」を提供していました。しかし、データ分析基盤が整備されておらず、各部署が異なるデータソースを分析していたため、データの一元化と自動化が求められました。そこで、「trocco」を導入し、データの一元管理と自動化を実現しました。

①trocco導入前の課題

導入前、ROXXはデータ分析基盤が不足しており、各部署が異なるデータソースごとにデータを取得し分析していました。これにより、各部署がデータソースごとにクエリを書く手間と時間がかかり、開発チームが取得できないデータも存在し、完全なデータの一元管理が困難でした。

②trocco採用の決め手

ROXXがtroccoを採用した決め手は、実行時間とエラーハンドリングの優れた性能でした。他のツールでは実行に時間がかかり、エラーが発生しても原因が不明瞭でしたが、troccoは2分で全データを取得でき、エラー内容も明示的に表示されるため、効率的で信頼性の高いデータ処理が可能でした。

③業務中におけるtroccoの使い方

導入後、ROXXはtroccoを用いてデータの一元管理と自動化を実現しました。ビジネスサイドの各部署はtroccoを使ってデータを取得し、ダッシュボードを作成しました。troccoのデータリネージ機能を活用し、依存関係を明確にすることで、データの構造エラーを効果的に解決しました。これにより、データ分析にかかる時間と手間が削減され、意思決定に活用できるデータが整備されました。今後、全事業部で同じデータを活用し、売上予測などのデータに基づく戦略を展開する予定です。

ETLツール比較14選

Yoom

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ワークフローシステムETLツール

トライアル期間	有り
サポート	メール　チャット

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

導入事例11件をみる 資料ダウンロード

ASTERIA Warp Core

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ETLツール

トライアル期間	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

導入事例6件をみる 資料ダウンロード

ASTERIA Warp

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ETLツール

トライアル期間	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

導入事例14件をみる 資料ダウンロード

IBM InfoSphere DataStag

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ETLツール

トライアル期間	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

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KrewData

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ETLツール

トライアル期間	有り
サポート	電話　チャット

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

導入事例3件をみる

qanat2.0

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ETLツール

トライアル期間	有り
サポート	チャット

製品のおすすめポイント

• 自在なデータ連携
• 効率化と自動化
• ノンプログラミングで柔軟な設計

導入事例1件をみる

Talend

製品詳細はこちら

ETLツール

トライアル期間	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

• 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

導入事例3件をみる

Waha! Transformer

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ETLツール

トライアル期間	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

導入事例20件をみる

Stitch

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ETLツール

トライアル期間	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

• 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

導入事例0件をみる

Talend Open Studio

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ETLツール

トライアル期間	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

導入事例0件をみる

Informatica PowerCenter

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ETLツール

トライアル期間	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

導入事例2件をみる

DataSpider Cloud

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ETLツール

トライアル期間	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

導入事例2件をみる

trocco

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ETLツール

トライアル期間	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

• 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

導入事例21件をみる

Reckoner

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ETLツール

トライアル期間	有り
サポート	メール

製品のおすすめポイント

• 多くのデータソースと連携でき、簡単操作ですぐにデータ分析を行える
• データの確認は操作をしながら可能、ワークフローはJSON形式にも対応
• ワークフローの定期実行やフレキシブルな機能で効率的な書き出しが可能

導入事例3件をみる

国内製ETLツール9選徹底解説

ここでは、国内製のETLツールを紹介していきます。日本特有の制度や体制にも適応できるシステムも多いのが特徴です。また、導入時のサポートも充実している場合が多いです。

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

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。

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。

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。

2.ASTERIA Warp Core

アステリア株式会社のASTERIA Warp Coreは、ノーコードでさまざまな業務を自動化するETLツールです。外部調査による「2023年ソフトウェアマーケティング総覧　EAI/ESB 市場編」で17年連続シェアNo.1を獲得「ASTERIA Warp」の機能を厳選して構成されています。簡単な操作が特長で、アイコンのドロップ＆ドラックでデータ連携が行えます。ノーコードでデータ連携を実現します。

• 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

3.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。

4.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

5.DataSpider Cloud

株式会社セゾン情報システムズのDataSpider Cloudは、日本製iPaaSや文字コードに対応するETLツールです。使いやすいグラフィックユーザーインターフェースが特長で、プログラミングなしで利用できます。複雑な処理など本格的な連携処理の作り込みも可能です。kintone、Salesforce、AWSをはじめ豊富な連携先を持ち、システムやアプリケーションとのデータ連携ニーズに的確に応えます。

• 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

6.trocco

株式会社primeNumberのtroccoは、ETL/データ転送・データマート生成・ジョブ管理・データガバナンスなどのデータエンジニアリング領域をカバーした、分析基盤構築・運用の支援SaaSです。すべてのデータエンジニアが、攻めのデータ分析に集中できるように、データエンジニアリングの泥臭い作業をなくし、攻めの仕事に集中できるように支援します。あらゆるデータの連携・整備・運用を自動化し、スピーディーにデータ活用環境を整備できます。

• 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

7.Reckoner

株式会社スリーシェイクのReckonerは、直感的なインターフェースのノーコード型ETLツールです。通常のデータ連携では連携のためのプログラムが必要となりますが、Reckonerであればプログラム不要でSaaSとデータ分析基盤統合を実現でき、初期の設定からデプロイまでを直感的な操作で行えます。インフラ環境はスリーシェイクが運用している基盤を利用できるため、環境構築やバックアップ、セキュリティ対応などが不要であることも強みです。

• 多くのデータソースと連携でき、簡単操作ですぐにデータ分析を行える
• データの確認は操作をしながら可能、ワークフローはJSON形式にも対応
• ワークフローの定期実行やフレキシブルな機能で効率的な書き出しが可能

8.qanat2.0

JBアドバンスト・テクノロジー株式会社が提供する『qanat2.0』は、企業内外の多様なデータを効率的に連携・変換し、業務の効率向上と運用コスト削減に寄与するデータ連携ツールです。

• 自在なデータ連携
• 効率化と自動化
• ノンプログラミングで柔軟な設計

9.KrewData

メシウス株式会社が提供している『KrewData』は、ビジネスにおけるデータ処理を革新します。簡単な操作で、様々なデータを結合・集計し、kintoneアプリのカスタマイズ不要で活用できます。KrewDataは、kintoneアプリを横断してデータを集計・加工するプラグインです。パズル感覚でコマンドを組み合わせ、直感的なデータ編集フローでノンプログラミングによる集計が可能です。外部SaaSや基幹システム、Excel業務データを自在に連携し、実行結果を一元管理できます。

• 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

海外製ETLツール4選徹底解説

ここでは、海外製のETLツールを紹介していきます。扱いが難しい場合もありますが、使いこなせるとデータ管理業務をさらに効果的に効率化することができます。

1.Stitch

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。

• 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

2.Talend

Talend株式会社が提供している『talend』は、データ管理において真の価値を提供する高度なETLツールです。企業のデータ統合、データクオリティ、データガバナンスを一元的に管理するローコードプラットフォームで、Toyota、Lenovo、Domino’s Pizza、ABInBev、eBayなど、数千の組織が活用し、データをビジネス成果に変えています。

• 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

3.IBM InfoSphere DataStag

日本アイ・ビー・エム株式会社が提供している『IBM InfoSphere DataStage』は、データ統合ツールの中でも業界最高水準で、データの移動および変換のジョブを効果的に設計、開発、実行することを支援します。オンプレミスまたはクラウド環境で使用可能で、クラウドネイティブなInsightプラットフォーム上でモダナイズのETLツールを提供しています。

• 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

4.Informatica PowerCenter

InfomaticaのInformatica PowerCenterは、オンプレミス環境でデータ統合ライフサイクル全体をサポートするETLツールです。2022年時点でシリーズ累計5,000社以上の導入実績がある世界的なサービスで、あらゆるデータマネジメント課題をワンプラットフォームで解決します。すぐに使い始められる高パフォーマンスなコネクタを使用して、多くのタイプのソースからのデータを統合できるのが特長です。

• 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

無料で使えるETLツールの紹介

Talend Open Studio

TalendのTalend Open Studioは、無料で利用できるオープンソースのETLツールです。さまざまなデータソースからデータを自動で集約できます。提供社のTalendは、ガートナーによる「2022 Magic Quadrant for Data Integration Tools」では、7年連続でリーダーの一社に選出されています。コミュニティも充実しているので、最新情報の取得もスムーズです。

• 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

ETLツールを導入する前に知っておくべき注意点

ETLツールは、企業におけるデータの管理をより効果的かつ効率的にするシステムですが、導入する前には、注意するべき点が何個かあります。とくに、導入コストや操作の難しさは導入前に把握しておくと良いでしょう。

• ETLツールの利用料
• データセキュリティ
• ETLツールの操作性の複雑さ

①ETLツールの利用料

ETLツールのライセンス料や導入・運用コストがかかることがあります。特に大規模なデータ処理や高度な機能が必要な場合、高額な費用がかかる可能性があります。予算の確保とROI（投資利益率）の評価が重要です。

②データセキュリティ

ETLツールを介してデータが移動する際、セキュリティの問題が懸念されます。データ漏洩や誤ったアクセスが発生しないよう、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。

③ETLツールの操作性の複雑さ

ETLツールを効果的に操作するには、データ統合の専門知識と技術スキルが必要です。特に大規模なデータ処理や複雑な変換が必要な場合、経験豊富なデータエンジニアやデータアナリストの協力が不可欠です。また、ETLプロセスの設計と運用においては、計画的で体系的なアプローチが成功の鍵となります。

自社に適したETLツールを見つける

ここまで、ETLツールの基本知識から、周辺ツールとの関係、比較ポイントなどをご紹介してきましたが、いかがでしたでしょうか？ETLツールを導入する際は、第一に「自社がETLツールを導入する目的とその目標」を明確化し、それに当てはまる製品を比較していくことが大切となります。

そして最後におさらいですが、導入時の注意点として以下の5点を確認し、検討するようにしましょう。

• 日本製か海外製か
• コストパフォーマンスはいいか
• 自社の持つシステム数やデータ量をカバーできるか
• 自社が求める連携範囲を持っているか
• 専門知識は必要であるか（必要な場合使いこなすために時間がかかる）

本記事が、皆様にとってETLツール導入の参考となれば幸いです。