ELT vs ETL 違いと類似点の明らかに

ELT vs ETLの違いと類似点

はじめに

現代のデータ駆動型の世界では、シームレスなデータ統合がビジネスの意思決定とイノベーションに重要な役割を果たしています。このプロセスを容易にするために、2つの主要な方法論が登場しています：Extract, Transform, Load（ETL）とExtract, Load, Transform（ELT）。この記事では、ELTとETLを比較し、それぞれの特徴、利点、およびさまざまなユースケースへの適用性について説明します。

ETLとは何ですか？

ETLは、抽出（Extraction）、変換（Transformation）、ローディング（Loading）の3つの連続したステップを含む従来のデータ統合プロセスです。抽出フェーズでは、データがさまざまなシステムやデータベースから取得されます。この生データは、ターゲットスキーマに合わせてクリーニング、フォーマット変換、集計処理などの変換が行われます。最後に、変換されたデータは分析とレポートのための中央データウェアハウスにロードされます。ETLは、異なるソースからのデータの統合を中央リポジトリに行う場合に適しています。変換やクレンジングにより、データの品質を向上させ、正確なレポートと分析を実現します。また、ETLはトレンド分析や規制の遵守のための歴史的データの保存も可能にします。

ELTとは何ですか？

ELTは、生データのローディングが変換よりも前に行われる、より現代的なデータ統合アプローチです。ELTでは、データがまずデータレイクやクラウドベースのストレージなどの宛先ストレージシステムにロードされ、必要に応じて変換が行われます。

ELTは、リアルタイムモニタリング、異常検知、予測分析などの迅速なデータ洞察が必要なシナリオに非常に適しています。クラウドベースのストレージと処理のスケーラビリティを活用して、ビジネスが大量のデータを処理しながらもレスポンシブ性を維持できるようにします。

ELT vs ETL：プロセス

ETLプロセス

ETLプロセスは、さまざまなソースからデータを中央データウェアハウスに移動するための伝統的なデータ統合方法です。抽出、変換、ローディングの3つの明確なフェーズが含まれます。

  • 抽出： データはさまざまなシステム、データベース、API、フラットファイルから取得されます。これらのソースは構造化または非構造化の場合があります。データはソースシステムからステージングエリアに抽出およびコピーされます。
  • 変換： このフェーズでは、抽出されたデータはクリーニング、バリデーション、エンリッチメント、集計、フォーマット変換などの変換が行われます。目的は、データが正確で一貫性があり、分析に適した状態になることです。データは共通の形式と構造に変換されます。
  • ローディング： 変換されたデータは中央データウェアハウスにロードされ、レポートと分析のために整理、インデックス作成、保存されます。ローディングは増分（新しいデータまたは変更されたデータのみ）またはフル（全データセット）で行われる場合があります。

ELTプロセス

ELTは、データのローディングが変換よりも前に行われる、より現代的なデータ統合アプローチです。このアプローチは、データレイク、クラウドベースのストレージ、分散システムと共に使用されることがよくあります。

  • 抽出： ETLと同様に、データはさまざまなソースから抽出されます。ただし、ELTでは、生データがデータレイクやクラウドベースのリポジトリなどのターゲットストレージシステムに直接ロードされます。
  • ローディング： 抽出後、データは重要な変換を行わずにターゲットストレージにロードされます。データのローディングはほぼリアルタイムで行われるため、データの連続的な取り込みが可能です。
  • 変換： 変換はローディング後に行われます。データはターゲットストレージ環境内でビッグデータ分析向けに設計された分散処理とツールを使用して変換されます。変換にはクリーニング、フィルタリング、エンリッチメント、集計などが含まれます。

利点と欠点

ELTの利点と欠点

ELTの利点

  • 柔軟なデータ形式： データレイクと組み合わせたELTは、あらゆる形式のデータを受け入れます。
  • ローディングの速さ： データの変換はローディング後に行われるため、抽出後すぐにデータにアクセスできます。
  • 高いデータの利用可能性： データがデータレイクにロードされるため、常にデータが利用可能です。構造化データを必要としないツールは、データの変換を待つ必要なく、これらのデータに簡単にアクセスできます。
  • 効率性： データの変換は通常分析中に行われるため、すべてのデータをロードする前に変換する必要がないため、リソースの使用が効率的です。

ELTの利点

  • 環境の柔軟性：ELTの利点を最大限に活用するには、クラウドベースの処理能力とストレージと組み合わせる必要があります。
  • コンプライアンス：ELTはクラウドとの統合により、データプライバシーに関する不安が生じます。特定の国境外のサーバーにデータを格納することに反対する規制がいくつか存在します。
  • 新しいアプローチ：ELTは開発が最近であり、クラウドコンピューティングが成熟した後のものであるため、まだ大きなコミュニティの支援を受けていません。

ETLの利点と欠点

ETLの利点

  • 高速な分析：ETLがデータを再配置し変換した後、データクエリは非構造化データとは異なり、迅速かつ効率的になります。
  • コンプライアンス：データプライバシールールに準拠するため、ETLはデータウェアハウスにロードする前に、機密データを暗号化または削除します。
  • 環境の柔軟性：ETLの実装はオンサイトまたはクラウドベースの環境で行うことができます。ETLはオンサイトシステムからデータを取得し、クラウドデータベースにロードすることができます。

ETLの欠点

  • 堅牢なワークフロー：データウェアハウスのスキーマを変更する必要がある場合、価値のある新しいクエリをサポートしない場合があります。
  • スピード：ETLプロセスはロード前の変換を含むため、抽出後すぐに使用できるELTとは異なります。
  • データのボリューム：データの変換に時間がかかるため、ETLは大量のデータを処理するのには適していません。重要なデータを分析するためには、より多くの操作が必要な小さなデータセットに適しています。

ELTとETLの主な違い

側面  ETL ELT
処理の順序 抽出、変換、ロード 抽出、ロード、変換
柔軟性 ETLは常に直線的なプロセスに従うため、柔軟性に欠けます。 変換が最初から定義されていないため、より柔軟なプロセスになります。
ソースデータ 構造化データを格納します。 構造化、半構造化、非構造化データをサポートします。
ストレージタイプ オンサイトまたはクラウドで機能します。 クラウドデータウェアハウスとの互換性が高いです。
データのサイズ 小規模なデータセットに適しています。 大規模なデータセットに適しています。
スケーラビリティ 低いです。 高く、データソースの変更に合わせて設定できます。
ストレージ要件 変換されるデータのみがストレージに格納されるため、低いです。 生データの保存により、通常ストレージ要件が高くなります。
ハードウェア要件 ハードウェアは通常、変換を行うのに役立ちます。 ELTツールは通常、利用可能な計算能力を使用してデータを変換します。
変換の複雑さ ETLコード変換を行うデータ統合の専門家が必要です。 プログラマーが変換を記述し（例：Javaを使用）、変換されたデータはメンテナンスが必要です。
スキル 抽出、変換、ロードを実行するためにはトレーニングとスキルが必要です。 ELTは主にネイティブのDBMS機能に依存しているため、既存のスキルが適用されます。
適用性 アナリストおよびデータサイエンティスト。 SQLコーダーおよびレポート読み取りユーザー。

データ変換

ETLでは、データ変換はプロセスの中間で発生し、しばしば最初の遅延を引き起こします。一方、ELTはデータのロード後にデータを変換し、データの利用可能性を高め、遅延を減少させます。ただし、ETLの最初の変換は、データの整理された保存とレポート作成を容易にします。

データの容量と速度

ETLはデータをバッチで処理しますが、ELTは連続するデータストリームを処理できます。 ELTは大規模なデータストリームをスケールで処理し、ダイナミックな意思決定のためのリアルタイムな洞察を提供することに優れています。

データの保存とアーキテクチャ

ETLは通常、構造化されたデータウェアハウスを使用しますが、ELTはデータレイクやクラウドストレージなどのより現代的なアプローチを採用しています。 ELTの柔軟なアーキテクチャは、クラウドベースや分散システムの進化するニーズに適しています。

ELT vs ETL：適切なアプローチの選択

選択を影響する要素

ETLとELTの間で選択をする際には、データの容量、処理速度、インフラストラクチャ、ビジネス目標などの要素が重要な役割を果たします。組織は、自身のデータ統合のニーズと技術的な能力に合わせて選択を行うべきです。

ハイブリッドアプローチ

ETLとELTの要素を組み合わせたハイブリッドソリューションは、柔軟性と最適化を提供します。組織は、さまざまなユースケースにおいてそれぞれのアプローチの強みを活用し、最初の変換とリアルタイムな洞察のバランスを実現することができます。

データ統合の状況は進化し続けており、サーバーレスコンピューティングやAIによるデータ準備などの新興トレンドが登場しています。技術の進歩に伴い、ETLとELTのアプローチもデジタル時代の要求に対応するために適応する可能性があります。

結論

データ統合の領域では、ETLとELTの選択はそれぞれのアプローチの微妙な違いを理解することに関わります。 ETLの構造化された変換は特定のシナリオに適していますが、ELTのリアルタイム処理は他の場合に優れています。重要なのは、組織のゴールと技術的な状況に合わせて選択を行い、情報に基づいた意思決定のための最適なデータ統合と洞察を確保することです。

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