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title: "ETLプロセス"
slug: "etl-process-dx"
category: "dx"
updated_at: "2025-12-31"
description: "データの抽出、変換、ロードを行うプロセスのこと。"
tags:
- "データ統合
- 抽出
- 変換"
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## ETLプロセスとは？
## 意味・定義
ETLプロセスとは、データの抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）を行う一連の作業を指します。データは様々なソースから収集され、必要に応じて形式を変えられた後、最終的なデータベースやデータウェアハウスに格納されます。このプロセスは、ビジネスインテリジェンスやデータ分析において重要な役割を果たします。特に、異なるデータソースから情報を統合する際に、ETLは不可欠です。
## 目的・背景
ETLプロセスは、データが分散している現代のビジネス環境において、情報を一元化するために必要です。多くの企業は、異なるシステムやデータベースからデータを収集し、分析を行う必要がありますが、その際にデータの形式や内容が異なっていることが多いです。ETLは、これらのデータを適切に処理し、一貫性を持たせることで、信頼性の高い分析を可能にします。結果として、意思決定の質を向上させ、業務の効率化にも寄与します。
## 使い方・具体例
- データウェアハウスを構築する際に、異なるデータベースから顧客情報を抽出し、統一した形式に変換してからロードします。
- マーケティング部門がキャンペーンデータを分析するため、売上データと広告データを統合し、ETLプロセスで必要な指標を算出します。
- 定期的に更新される売上データをリアルタイムで分析するために、ETLツールを使用してデータを抽出し、最新の情報に変換してデータベースに追加します。
- 複数のシステムから得られる製品情報を集約し、ETLプロセスを通じて在庫管理システムに正確なデータを提供します。
## 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。
- [データ統合](/data-integration/)
- [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/)
## まとめ
- ETLプロセスは、データを抽出、変換、ロードする一連の作業を示す。
- ビジネス環境において、異なるデータソースを統合するために必要な手法である。
- 様々な業務シーンで、データの一貫性を保ちながら分析を行うために活用される。
## 現場メモ
ETLプロセスを導入する際には、データソースの整合性や変換ルールの設定が重要です。特に、異なる形式のデータを扱う場合、予期しないエラーが発生することがあります。事前に十分なテストを行い、エラー処理のルールを明確にしておくことが成功の鍵です。ETLプロセス
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