ELTとは？
意味・定義
ELTは、データ処理の手法の一つで、データを抽出（Extract）し、次にデータをロード（Load）し、最後にデータを変換（Transform）するという順序で行われます。このプロセスは、データウェアハウスやデータレイクにおいて、さまざまなソースから集めたデータを効率的に管理するために用いられます。ELTは、特に大規模なデータセットを扱う際に有効で、変換処理をデータベース内で行うことで、パフォーマンスを向上させることができます。
目的・背景
ELTは、従来のETL（抽出・変換・ロード）プロセスの限界を克服するために開発されました。データの変換をデータベース内で行うことで、データの取り込み速度を向上させ、リアルタイムでの分析を可能にします。特に、クラウドベースのデータストレージが普及する中で、データの量が増加し、変換処理の効率化が求められるようになりました。これにより、企業は迅速に意思決定を行うためのデータ分析を行いやすくなります。
使い方・具体例
- データウェアハウスに新しいデータを追加する際、まず外部システムからデータを抽出し、そのままデータウェアハウスにロードします。
- ロード後、データベース内で必要な形式に変換することで、分析ツールからのアクセスが容易になります。
- 大量のログデータをリアルタイムで処理し、ビジネスインサイトを得るために、ELTを活用する企業が増えています。
- データサイエンティストが、分析用のデータセットを迅速に構築するために、ELTを利用してデータを整形します。
- マーケティングチームがキャンペーンの効果を測定するために、異なるデータソースからのデータをELTで統合し、分析を行います。
関連用語
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処理手法です。
- データの変換をデータベース内で行うことで、処理速度の向上を図ります。
- クラウド環境でのデータ管理において、ELTは迅速な分析を可能にします。
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が重要です。特に、大量のデータを扱う場合、変換処理が適切に行われないと、分析結果に影響を及ぼす可能性があります。また、データソースの多様性により、データ形式の統一が課題となることもあります。事前にデータの特性を理解し、適切な変換ルールを設定することが成功の鍵です。