ETL(Extract Transform Load)
ETLは、データ処理における重要なプロセスの頭文字で、Extract(抽出)、Transform(変換)、Load(ロード) の3つの段階を指します。様々な場所にあるバラバラなデータを集め、分析しやすい形に整え、最終的に一つの場所に格納するための手順です。
例えるなら、料理を作るようなものです。
- Extract(抽出): 冷蔵庫や戸棚から、料理に必要な食材(データ)をすべて集めます。スーパーから買ってきたばかりの野菜、冷凍庫の肉、調味料など、色々な場所から集めるイメージです。
- Transform(変換): 集めた食材を、料理に適した形に加工します。野菜を洗って切ったり、肉を下味をつけたり、調味料を混ぜ合わせたりする作業です。この段階で、不要な部分を取り除いたり、形を揃えたり、複数の食材を組み合わせたりします。
- Load(ロード): 加工した食材を、最終的に一つの鍋やフライパン(データウェアハウスやデータレイクなどの保存先)に入れて調理を開始する準備をします。
ETLの各段階の詳細
1. Extract(抽出) ⛏️
この段階では、様々なデータソースから必要なデータを抜き出します。データソースは、リレーショナルデータベース(例:顧客情報、販売履歴)、SaaSアプリケーション(例:CRM、会計システム)、フラットファイル(例:CSV、Excel)、Webサイトのログ、IoTデバイスからのストリーミングデータなど、多岐にわたります。
抽出されたデータは、通常、一時的な保管場所(ステージングエリア)に置かれます。
2. Transform(変換) 🛠️
抽出された生データは、そのままでは分析に適さないことがほとんどです。この段階で、データをクリーンアップ、整形、統合し、分析やビジネスインテリジェンスに適した形式に変換します。具体的な変換作業には以下のようなものがあります。
- データのクレンジング: 欠損値の補完、重複データの削除、誤ったデータの修正など、データの品質を向上させます。
- データの正規化・標準化: 異なる形式で保存されているデータを統一された形式に変換します(例:日付形式の統一、単位の統一)。
- データの集計・集約: 複数のレコードをまとめて合計値や平均値を算出するなど、粒度を変更します。
- データの結合: 異なるデータソースからの関連するデータを組み合わせて、新たな情報を作成します。
- ビジネスルールの適用: 特定の条件に基づいてデータを分類したり、新しい派生データを作成したりします。
3. Load(ロード) 🚚
変換されたデータは、最後にターゲットシステムに書き込まれます。ターゲットシステムは、主にデータ分析やレポート作成のために最適化されたデータウェアハウス(例:Google BigQuery)、あるいは生データをそのまま保存するデータレイク(例:Google Cloud Storage)などです。
ロードの方法には、全データを一括で更新する「フルロード」と、変更があった部分のみを更新する「増分ロード」があります。
ETLのメリットとGoogle Cloudでの活用
ETLプロセスは、企業が分散したデータを統合し、ビジネスインテリジェンス(BI)や機械学習、データ分析に活用するための基盤を構築する上で不可欠です。
メリット 😊
- データ品質の向上: 変換段階でデータのクリーンアップを行うことで、分析に使用するデータの信頼性が高まります。
- 分析効率の向上: 整理され、統合されたデータは、分析者がすぐに利用できるため、データ探索やレポート作成の時間を短縮できます。
- 歴史的データの蓄積: 過去のデータを一元的に管理することで、長期的なトレンド分析や意思決定に役立ちます。
- システム負荷の軽減: 分析用のクエリが運用中のシステムに直接かかるのを防ぎ、運用システムのパフォーマンスを維持できます。
Google Cloud におけるETLサービス ☁️
Google Cloudは、ETLプロセスを効率的に実現するための多様なサービスを提供しています。
- Cloud Dataflow: 大規模なバッチ処理やストリーミング処理を柔軟に実行できる、マネージドなデータ処理サービス。ETLパイプラインの構築に広く利用されます。
- BigQuery: サーバーレスでペタバイト規模のデータを高速に分析できるデータウェアハウス。変換後のデータの格納先として最適です。
- Cloud Storage: 大量のデータを柔軟に保存できるオブジェクトストレージ。抽出された生データの一時保管場所や、データレイクとして利用されます。
- Cloud Dataproc: HadoopやSparkクラスタをマネージドで運用できるサービス。より複雑なデータ変換や機械学習の前処理に利用されます。
- Cloud SQL / Cloud Spanner: リレーショナルデータベースとして、ETLのソースデータや、変換後の中間データの格納に利用されることがあります。
- Data Fusion: ETLパイプラインをGUIベースで開発できるデータ統合サービス(CDAPベース)。