Extract/Transform/Load

ETL（Extract/Transform/Load）とは

Extract/Transform/Load（ETL）は、データ統合における重要なプロセスであり、以下の3つの段階で構成されています。

1. 抽出 (Extract): さまざまなデータソースからデータを収集します。これらのデータソースは、データベース、ファイル、クラウドサービスなど多岐にわたります。抽出されたデータは、次の変換処理に適した形式に変換されます。
2. 変換 (Transform): 抽出されたデータをビジネスニーズに合わせて変換・加工します。これには、データのクレンジング、変換、統合、集計などが含まれます。変換されたデータは、最終的なデータ格納先に合わせて整形されます。
3. ロード (Load): 変換されたデータを、データウェアハウス（DWH）などのターゲットシステムに格納します。

ETLプロセスは、レガシーシステムとモダンシステム間のデータ統合や、データウェアハウスへのデータロードだけでなく、任意のデータベースへのロードにも適用されます。また、処理過程の監査証跡を記録することも重要な側面です。

抽出 (Extract) の詳細

データ抽出段階では、複数のデータソースからデータを収集します。これらのソースは、データの構造やフォーマットが異なる可能性があります。抽出されたデータは、次の変換・加工段階に適したフォーマットに変換されます。この過程で、データの構文解析を行い、期待されるパターンや構造に適合しているかを確認し、不適合なデータは除外されることもあります。

変換・加工 (Transform) の詳細

変換・加工段階では、抽出されたデータに対して一連の規則や関数を適用し、最終的なターゲットにロードできる形式に変換します。変換には、以下のような処理が含まれます。

- 列の選択: 必要な列のみを選択し、不要な列は削除します。
- データのクレンジング: データの値を標準化したり、不正確なデータを修正したりします。例: あるデータソースでは男性が "1"、女性が "2" と表現されているのを、別のデータソースでは "M" と "F" で表現するような場合、これらの値を統一します。
- 個人情報の秘匿: 住所、氏名、電話番号などの個人情報をアスタリスク ( ) などでマスクします。
- 自由形式の値の符号化: "男性" を "1" に、"Mr" を "M" にマッピングするなど、値を符号化します。
- 計算による値の導出: 売上高 = 販売数単価のように、既存のデータから計算によって新しい値を生成します。
- データの統合: 複数のデータソースからのデータをマージします。
- データの集約: 複数行のデータを集約します。例: 販売店ごとの総売上を計算したり、地域ごとの総売上を計算したりします。
- 代替キー値の生成: 異なるデータソース間でキー値を一致させるための代替キーを生成します。
- データの転置: 行と列を入れ替えます。
- 列の分割: 複数の要素を含む列を複数の列に分割します。例: CSV形式のデータを分割します。
- データの妥当性検証: データの形式が正しいか検証します。不正なデータは例外処理されます。

ロード (Load) の詳細

ロード段階では、変換されたデータを最終的なターゲットであるデータウェアハウス（DWH）などに格納します。データの格納方法は、組織の要件によって異なります。全データを上書きするDWHもあれば、履歴データを保持するためにデータを追加するDWHもあります。ロードプロセスでは、データベースの制約条件（一意性、参照整合性、必須フィールドなど）も適用され、データの品質が向上します。

ETLの課題

ETLシステムは複雑であり、設計が不十分だと運用上の問題が発生する可能性があります。データソースのプロファイリングを行い、データの状態を把握することで、適切な変換ルールを定義することが重要です。また、データウェアハウスは複数のデータソースから非同期にデータを取り込むため、ETLは異質な環境からのデータ統合を円滑に行う鍵となります。

スケーラビリティ

ETLシステムのスケールアップは、サービスレベルアグリーメント（SLA）を考慮して計画する必要があります。データ抽出にかかる時間が変動する可能性があるため、より多くのデータを処理できるよう、システムを設計する必要があります。大量のデータを取り扱う場合は、日次バッチ処理だけでなく、マイクロバッチ処理やリアルタイムデータ処理も検討する必要があります。

並列処理

ETLのパフォーマンスを向上させるための重要な技術として、並列処理があります。並列処理には、以下の3種類があります。

1. データ並列処理: データファイルを分割し、複数のプロセスで並列にアクセスします。
2. パイプライン並列処理: 複数のコンポーネントを直列に接続して、同時に実行します。
3. コンポーネント並列処理: 同じ処理を複数のデータストリームに対して同時に実行します。例：複数のファイルのソートと重複削除を並列処理します。

これらの並列処理は、単一のジョブの中で組み合わせられることもあります。また、複数のデータソースを扱う場合には、データの整合性を保証することも重要です。

ETLツール

ETLシステムは、どのようなプログラミング言語でも実装できますが、自作するのは大変です。そのため、多くの企業はETLツールを利用しています。

ETLツールのメリット

- さまざまなデータベースやファイル形式に対応したコネクタを提供し、接続性が向上します。
- 並列処理、スケーラビリティ機能を提供し、大規模データの処理に対応できます。
- データのプロファイリング、データ品質管理、メタデータ管理機能などを提供し、データの品質向上に役立ちます。
- GUIベースの開発環境を提供し、コーディングスキルが低い開発者でも利用可能です。

主なETLツール

- ASTERIA WARP
- Talend Data Integration
- DataCoordinator
- JasperReports ETL
- DataSpider Servista
- Syncsort DMExpress
- DataStage
- PowerCenter
- Waha! Transformer
- Simple Data Integrator

オープンソースのETLフレームワーク

- Talend Open Studio
- JasperReports ETL
- Clover.ETL
- Enhydra Octopus
- Pentaho Data Integration

参考資料

- Kimball, Ralph; Joe Caserta (2004). The Data Warehouse ETL Toolkit. Wiley. ISBN 0-7645-6757-8
- Kimball, Ralph; Margy Ross (2002). The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (2nd edition ed.). Wiley. pp. 358-362. ISBN 0-471-20024-7
- Kimball, Ralph; et al. (1998). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. Wiley. ISBN 0-471-25547-5