社内に大量のデータが保存されている今の時代、蓄積されているデータを有効活用したいと考える経営者や担当者は増えています。データドリブン経営が当たり前となっているため、このような考えを持つことも当然でしょう。

データ活用を推進するためには、データを統合する必要があり、このとき重要となるのがETLツールです。多くの企業で導入されているため、名称を聞いたことがある人も多いのではないでしょうか。今回はツールの概要や導入のメリット、そして複数あるETLツールを比較するポイントを解説します。また、具体的におすすめのツールも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

ETLツールとは

ETLツールとは、大量のデータを活用するために「抽出（Extract）」「変換（Transform）」「読み込み（Load）」という3つの処理を自動化するソフトウェアです。異なるシステムやファイルから必要なデータを読み取り、事前に定められた形式に変換し、そしてデータウェアハウスやBIツールへ導入します。これらの作業が自動化されることによって、業務が効率化されたり、データ品質が担保されたりすることが特徴です。

ETLツールが必要となる背景には、データドリブンな経営が求められている状況が挙げられます。従来のように、経営者の直感や経験に頼った意思決定ではなく、データに基づいた意思決定が重要視されているのです。しかし、最近の企業では組織内にたくさんのシステムを導入していることが多く、これらを統合した情報による意思決定が難しいケースがほとんどです。そこで、ETLツールを利用し、情報を統合し、BIツールなどで可視化することが求められるようになりました。

ETLツールと類似ツールとの違い

ETLツールと間違えられやすい類似ツールがいくつもあるため、それぞれを解説します。

ELT

ELTツールはETLと同じく「抽出」「変換」「読み込み」のプロセスを扱うツールですが、処理の順番が異なるという点が大きな特徴です。

ELTは、データウェアハウス内の高い処理能力を活かし、必要に応じてデータを加工できるなどのメリットを生み出します。一方で、ETLはロード前にデータをクレンジングや加工を行うため、抽出段階での前処理や品質管理を重視しています。

EAI

EAIは、企業内にある複数のシステムやアプリケーションをリアルタイムに連携させ、業務全体の効率化を目指す手法です。ETLがバッチ処理でデータを集約・加工・連携するのに対し、EAIは随時発生するイベントやトランザクションを即時に処理します。また、ETLは主にデータウェアハウス向けのデータ整備であるのに対し、EAIは企業向けシステムのシームレスな連携を目的としているといえます。データを連携する目的や手法が根本的に違うため、これらは別の概念であるといえます。

BI

BIとは企業が蓄積したデータを分析・可視化して、経営戦略や意思決定に生かすためのツール全般を指します。ETLツールでデータを整え、BIツールで可視化します。BIツールは、ダッシュボード機能やレポート生成機能などが実装されている点がETLツールとの大きな違いといえます。データを準備するツールと、実際にデータを可視化して活用するツールかという観点で大きな違いがあるのです。独立したツールではなく、これらは相互に補完し合う関係と表現しても差し支えありません。

RPA

RPAは、比較的単純な定型作業をソフトウェアロボットで自動化するものです。一連の操作をロボットに記憶させることにより、人間の手を介さずとも、同じ処理を実行できるようになります。自動化という観点では、ETLツールもRPAも人の手を介さない部分があります。しかし、ETLツールはデータを処理する機能であるのに対して、RPAは様々な業務を処理するため、活用法や目的に従って選ぶようにしましょう。

データパイプライン

データパイプラインは、データの収集から変換、保存、そして関連システムへの連携や分析などを連続的に実行できます。ETLツールはデータパイプラインに組み込まれることも多く、構成要素のひとつであると考えてよいでしょう。データパイプラインは可視化などのツールも含むことから、ETLツールよりもさらに高機能な概念であるといえます。

ETLツールを導入するメリット

ETLツールを導入するメリットを3つ紹介します。

データ管理の効率化

ETLツールの導入によって、データ管理を効率化できることがメリットです。例えば、手動で実施していたデータの抽出や変換を自動化することにより、データ処理の効率が向上します。このように、データ収集から処理完了までの所要時間を短縮できることで、人間は他の業務に注力できるようになり、生産性が向上します。また、人的なミスを削減でき、データ品質が向上するメリットもあります。

加えて、ジョブ管理やスケジューリング機能を利用すれば、定期的なデータの処理が可能です。これにより、一定のタイミングで確実にデータが更新され、手作業でのデータ不定期更新によるトラブルを防げます。データの管理者も利用者も、負担なくデータを活用できるのです。

データ品質の確保・向上

データのフォーマット変換や重複排除などを事前に設定しておくことによって、データを一括で管理できます。そのため、管理対象となるデータ品質の担保や今まで以上に高い品質を目指すことができ、トラブルの発生を防ぐことが可能になります。また、品質の高いデータは、分析などへ活用しやすいこともメリットといえます。

例えば、このようなことを防ぐことが可能です。

どのような作業が必要となるかは状況によって変化するため、品質を向上するには見極めなければなりません。

データにまつわるトラブルの減少

ETLツールの活用により、データ活用業務の属人化やヒューマンエラーの発生を減少することができます。また、ETLツールにはログ管理やジョブ監視機能などがあり、トラブルが発生しても検知しやすい点もメリットです。ヒューマンエラーではトラブルを速やかに検知できませんが、機械化することで素早く発見できます。万が一、データにトラブルが発生しても、早期に手を打つことが可能となり、トラブルの拡大を防ぎやすくなります。

ETLツールの比較ポイント

ETLツールは数多くの製品が登場しているため、以下3つのポイントで比較していきましょう。

連携できるデータソースやコネクタの種類

最初に比較したいポイントは、連携できるデータソースやコネクタの種類です。例えば、以下のようなデータソースに対応しているかを確認することが大切です。

幅広い接続先に対応しているほどシステム間のデータ連携が実装しやすくなります。そのため、標準コネクタの種類や数を比較することが重要です。また、カスタム開発の可否も拡張性を考えるうえで欠かせません。自社で追加開発できるならば、特殊なデータフォーマットや独自システムとの連携にも柔軟に対応できます。特に、自社で開発したシステムとの連携を前提とする場合は、カスタマイズの可否を必ず確認しましょう。

処理できるデータ数

処理できるデータ量やスケーラビリティも比較したい重要なポイントです。特に、大量のデータを処理する予定があるならば、分散処理の可否やクラウド環境でのスケールアウトの対応を比較しましょう。さらに、単純に処理できるデータ数を比較するだけではなく、処理速度なども考慮すべきです。例えば、ツールごとに同時実行ジョブ数やメモリ・CPU使用量の上限、処理スピードが異なるため、これらを比較して総合的に判断することが求められます。
また、現在の要件だけではなく、将来的なデータ増加を見越した選定も意識することで、データの増加による「ETLツールが使い物にならない」等の問題を防ぐことができます。

費用体系

初期費用やランニングコストの仕組みを確認し、比較することも非常に重要です。主に、初期費用が高額だがランニングコストのない買い切り型と、初期費用は抑えながらランニングコストのかかるサブスクリプション型があります。買い切り型の場合は、追加で保守サポート費やアップグレード費用などが発生することがあります。サブスクリプション型は契約期間によって費用が変化することがあり、短期のみならず中長期的な費用を把握し、比べることがポイントです。

ETLツールによっては、処理するデータ量・処理の実行回数・利用する機能の数によって費用が変化する場合があります。そのようなツールを選択する場合は、必要な機能を明確にし、その前提に沿って他のツールとも費用を比較することが必要です。

おすすめETLツール18選

ETLツールは効率的なデータ分析を行うために欠かせない要素ですが、どのような状況においても正解のETLツールはありません。企業の状況や使われる場面などによって、適切なETLツールは異なるので、必要に応じてふさわしいツールを選択する必要があります。

Xplenty

Xplentyは複数のデータソースの統合をサポートしてくれる、クラウド型のデータ統合プラットホームです。プログラミングの経験がない人でも、ドラッグ＆ドロップの直感的な操作で、柔軟なカスタマイズができます。140を超えるデータソースに対応しているほか、最先端のセキュリティ機能も搭載しているため、セキュアな環境で利用できることが特徴です。サポートは24時間対応しているなど、初心者でも扱いやすいツールであることもポイントです。

Stitch

Stitchはクラウドデータウェアハウスの構築を軸とした、データ統合プラットフォームです。100以上のデータソースと、簡単なプロセスで連携できるため、専門的なスキルを持っていなくても扱いやすいツールといえます。全体的に「短時間」「効率的」を意識したユーザインタフェースが特徴です。やや高額ですが、14日間の無料トライアルもあるので、気になった場合は試してみるとよいでしょう。

Oracle Data Integrator

Oracle Data Integratorは豊富なオプションを備えた、包括的なデータ統括プラットフォームです。Oracleのデータ管理エコシステムの一部で、他のOracle関係のアプリケーションと連携しやすくなっています。特に、Oracle Databaseを利用している場合には、最初に検討すると良いツールです。
また、Oracle Data IntegratorはETLではなく、ELTワークロードをサポートしています。ETLとは違い、変換をデータベースサーバー内で実施するため専用の中間サーバーが不要でコストの削減が可能です。ただし、高速にデータを取り込める一方で、処理中はデータベースの負担が大きくなってしまいます。容量の拡張や処理時間の変更などといった工夫が必要です。

Waha! Transformer

Waha! Transformerは1,000億件にも及ぶデータ処理実績を持つ、純国産のETLツールです。デンソーやミズノといった大手企業でも用いられているので、信頼して使えるツールといえるでしょう。シンプルで直感的な操作性なので、専門的なスキルを持っていなくても、複雑で高度な処理も簡単に設定できます。また、純国産のツールならではの充実したサポートが用意されており、危機的障害が発生した場合には訪問によるサポートもしてくれます。ユーザー研修やマニュアルも充実しているため、初めてETLツールを導入するという企業でも扱いやすい製品です。

ASTERIA Warp Core

ASTERIA Warp Coreはノーコードで、業務の自動化やシステム連携をサポートしてくれる、データ統合ミドルウェアです。アイコンをドラッグ＆ドロップする直感的な操作で、既存のデータベースや各種業務システムとの連携を簡単に設定できます。システムを連携する際に課題となってしまう、データ形式などの相違を吸収して、システムごとに合わせてインターフェースを開発する必要がありません。また、ASTERIA Warp Coreは各種データベースに対応しており、抽出や変換の流れを確認して問題点を見つけられます。

Boomi

Boomiは近代的なクラウドプラットフォームと専用AIを駆使して、シンプルなものから精密なシステムまで、幅広く構築できるプラットフォームです。システムやアプリケーションを連携する機能に加えて、ワークフローアプリの構築と統合にも対応しています。多くの機能でコーディングが必要とされず、データ処理に関するアプリケーションの導入や構築を迅速に可能です。エキスパートによる支援を依頼できるため、自社だけで構築できない場合に活用できます。

ASTERIA Warp

ASTERIA Warpは簡単な操作で企業内に蓄積されているデータを統合できる、日本で人気のクラウド型のETLツールです。ノーコード開発環境であり、専門的スキルを持ったソフトウェア開発者だけでなく、通常業務に携わる人でも簡単に扱えます。連携機能や変換機能を豊富に備えているほか、データを統合するための処理をGUIで定義できることが特徴です。また、既存の機能だけではなく、処理の拡張や修正にも対応しています。8,000社以上の導入実績を持っているので、ノウハウと経験を豊富に蓄積している信頼性の高い製品を利用したい人におすすめのツールです。

Talend

Talendはプランによって、シンプルなETLツールとしてはもちろん、高機能なデータ統合プラットフォームとしても使えます。プランによっては、AWSやGoogle Cloud Platformといったクラウドプラットフォームも利用できるので、柔軟なデータ連携環境の構築が可能です。

RapidMiner

RapidMinerはデータの加工から評価、運用まで実行できる、世界40ヶ国以上で採用されている機械学習リーディングプラットフォームです。ドラッグ＆ドロップといった簡単な操作で、データサイエンティストが担当するような高度な分析業務を実施できます。グラフ出力といったデータを可視化できる機能も備わっているため、使い勝手のよいツールといえるでしょう。また、日本語でのマニュアルサイトも用意されており、導入しやすいツールであることもポイントです。体験版を含めてさまざまなプランが用意され、自社に適した最適なコストで運用しやすくなっています。

IBM InfoSphere DataStage

IBM InfoSphere DataStageは日本国内でトップシェアを獲得している、大企業向けのETLツールです。日立や伊藤忠テクノソリューションズなど、大手ベンダーが代理で販売している、信頼感の高いツールに該当します。AIを活用したデータ統合や並行処理によって、ハイブリット環境やマルチクラウド環境で高速処理を実現しています。また、GUI操作による開発で、データ統合に関する処理を高い生産性で開発可能です。大企業の要件にも耐えうる豊富な機能が揃っており、複雑なデータ構造の開発も実現できます。

Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenterは企業に蓄積しているデータを抽出・統合し、適切なタイミングで配布できる、大企業向けのエンタープライズデータ統合プラットフォームです。リポジトリによって、テーブル定義やビジネスロジックをメタデータとして統合・管理できるので、効率的で柔軟なデータ統合基盤を実現できるでしょう。また、社内の様々なデータを管理するマルチスレッド処理により、大量データを高速で処理でき、素早い意思決定に役立てます。そのほか、GUI操作を基本とする開発環境であり、ノンプログラミングで複雑なデータの定義から抽出・加工まで実装できることも注目です。

DataSpider Cloud

DataSpider Cloudはクラウドならではの豊富な接続先が特徴的な、日本製のETLツールです。データ連携に強みを持つHULFTシリーズの製品であり、安定かつセキュアな通信を実現しやすいことが注目されています。例えば、SalesforceやAWSなど豊富な接続、独自のThunderbusの技術によって、VPNなしでセキュアにオンプレミスと連携できるなどです。また、半角カナや和暦の変換などといった、100%日本製ならではの細かなデータ加工にも対応しているのもポイントです。ドラッグ＆ドロップの直感的操作によって、ノンプログラミングで連携処理を作成できるので、扱いやすいツールといえるでしょう。

Precisely Connect（旧：Syncsort DMExpress）

Precisely Connectは高品質で高速な処理を売りにしている、日本製のETLツールです。スマートETLオプティマイザという独自の自動チューニング機能が搭載されており、データ内容やシステムリソースに合わせた最適な処理を実現できます。大容量のデータ処理であっても、最適化によってローエンドのサーバーでも安定した処理が期待できることが特徴です。その結果、ハードウェアへの過度な投資を抑制できるなどの効果も生み出してくれます。また、上から下へと開発を進める分かりやすいGUI構成となっているので、誰でも簡単に安定した開発ができるでしょう。

BusinessSPECTRE

BusinessSPECTREは独自のデータ構造を持つSAPのデータ解析エンジンを搭載している、SAP ERPのデータ連携に特化しているETLツールです。独自のデータ解析エンジンによって、SAPのデータを他のシステムへの連携や、分析レポートの作成などに活用できます。レポートまで構築済みなので、最短1ヶ月で概要を把握して導入できるのもポイントです。また、日本企業で求められるような細かな機能や、データ量の増大にも耐えられるスケーラブルなアーキテクチャも持っています。

AWS Glue

AWS GlueはAWS上に保管されているデータを抽出・変換・書き込みできる、完全マネージド型のサービスです。主に、AWSの各種サービス間を繋ぐ、データ連携基盤としての役割を持っています。ETL作業の多くを自動化し、ワークフローの実行に必要なデータ準備を制御してくれるため、担当者は他の作業に集中できるでしょう。また、ETL処理はScalaやPythonといった開発者にとって馴染みのコードで自動的に実行され、そのコードをダウンロードできます。そのため、コードに手を加えて任意のIDEでデバッグやテストしてみることも可能です。

trocco

troccoはデータ統合の開発からデータ基盤の運用までを自動化し、データ分析基盤の整備と運用をサポートする総合支援サービスです。データウェアハウスやデータベースなどが接続先として対応しているほか、CRMやMAといったクラウドで提供されている各種サービスと連携して、データ分析を行えます。また、7種のテンプレートとPythonやJavaなどのプログラミング言語で、柔軟に処理を行えるのも特徴的です。そのほか、日付を始めとしたフォーマット変換やマスキング処理などといった処理を、簡単な画面操作で進められます。

Reckoner

Reckonerは100種類以上のデータベースやSaaSアプリケーションと接続可能な、クラウド型のETLツールです。オンプレミスやクラウド、SaaSアプリケーションなど幅広くデータ連携できるので、基盤システムから業務データまであらゆるデータを統合して活用できます。また、直感的かつシンプルなインターフェースによって、専門家でなくてもETLやデータパイプラインを素早く構築可能です。

Tableau

Tableauはデータを分かりやすく可視化してくれる、データ分析プラットフォームです。CSVやExcel、データベースなど様々なデータ形式に対応しているため、前処理や変換を行わなくてもそのままデータを取り込めます。また、Tableau Prepというノーコードでデータの整形や統合を行えるETLツールを活用することで、大容量のデータであっても高速で処理が可能です。Tableau Desktopのように、ドラッグ＆ドロップを中心とした分かりやすいインターフェースに加え、データを可視化しながらデータ処理を行えます。

ETLツールを導入する際のポイント

ETLツールを導入する際のポイントは2つあります。

より多くのデータを収集する

ETLツールの効果を最大限に活かすためには、可能な限り多くのデータを収集し、連携することが重要です。ETLツールで収集したデータは、BIツールなどで可視化し、意思決定に役立てます。この時、収集したデータの量が少ないと十分な分析ができず、データドリブン経営に活用できないため、可能な限り幅広く収集します。また、収集データは、売上データや顧客情報などの社内で蓄積されたデータはもちろんのこと、社外データの活用も積極的に検討すべきです。
具体的には、以下の外部データをETLツールに連携できます。

ただし、不要なデータを過剰に連携すると、ETLツールの処理速度やその後の分析に悪影響を与えかねません。そのため、データを取り込む前に、必要なデータと不要なデータを見極めることが重要です。

スモールスタートで効果を検証する

ETLツールの導入は、まずスモールスタートで始め、効果を確認してから全社へ展開していくことが理想です。最初から全社導入すると、問題が生じた際に、金銭的や人的な負担が大きくなるリスクがあります。

理想的なステップ例は以下です。

もし導入時に、問題が生じた場合は、他のETLツールの検討や活用方法の見直しも視野に入れましょう。例えば、特定のデータソースとの連携が不十分なことや処理速度が遅いことなどの課題が発生した場合、カスタマイズやツール変更の検討が必要です。

まとめ

「どのETLツールを選ぶか」も重要ですが、「どう運用するか」が成果を分けます。ツールを導入しただけで現場の業務が変わるわけではありません。大切なのは、誰が・いつ・何のためにデータを扱うのかまで見据えた設計と、継続できる運用フローです。

私たちPigDataでは、ツール導入にとどまらず、業務要件に合わせたETLパイプラインの設計・自動化・保守までをご支援しています。“ただの導入”ではなく、“現場で活きるデータ基盤”を一緒に構築しましょう。

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