ELTとは？
意味・定義
ELTは、データ処理の手法の一つで、データをまず抽出（Extract）し、その後にデータをロード（Load）し、最後に変換（Transform）を行うプロセスです。この手法は、特に大規模なデータセットを扱う際に有効で、データの取り込みを迅速に行うことができます。従来のETL（Extract, Transform, Load）と異なり、ELTではデータの変換をデータベース内で行うため、データの処理速度が向上し、リアルタイムでの分析が可能になります。
目的・背景
ELTは、ビッグデータの時代において、データの迅速な処理と分析を実現するために開発されました。企業が扱うデータ量が増加する中で、従来のETLプロセスではデータの変換に時間がかかり、分析に必要な情報を迅速に取得できないという課題がありました。ELTは、データをまずデータウェアハウスに取り込み、その後に必要な変換を行うことで、データの利用効率を高め、ビジネスインサイトを得るための時間を短縮します。
使い方・具体例
- データウェアハウスに大量のログデータをELT方式で取り込み、後から必要な情報を抽出して分析する。
- クラウドベースのデータストレージにデータをロードし、SQLクエリを用いてデータの変換を行う。
- ビジネスインテリジェンスツールを使用して、ELTで取り込んだデータを可視化し、リアルタイムでの意思決定を支援する。
- データサイエンティストが、ELTで処理したデータを用いて機械学習モデルのトレーニングを行う。
- データの整合性を保ちながら、異なるソースからのデータを統合し、分析のためのデータセットを作成する。
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- ELTは、データを抽出し、ロードし、変換するプロセスを特徴とする。
- データの迅速な処理と分析を可能にし、ビジネスの意思決定を支援する。
- クラウド環境でのデータ処理において特に効果を発揮する手法である。
現場メモ
ELTを導入する際には、データの整合性や品質管理に注意が必要です。特に、データソースが多岐にわたる場合、データの整合性を保つための仕組みを事前に構築しておくことが重要です。また、データの変換処理をデータベース内で行うため、リソースの消費が増える可能性があるため、適切なリソース管理も求められます。