社内外に散在するデータを分析・活用したいが、データ準備の負荷の大きさに課題を感じている方へ。データ活用を効率化するETLツールの使い方や比較ポイントを解説しつつ、おすすめツールをタイプ別に一覧化して紹介します。
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ETLツールとは、社内外に散在するデータを収集・加工し、活用しやすい形に整えるためのツールです。データの抽出（Extract）、変換（Transform）、格納（Load）などを行うことから、頭文字を取って「ETL」と呼ばれています。
企業が保有する様々なデジタルデータを、基幹システムとBIツール・データベースなど、異なるシステム間で活用するには、個々のデータを加工して整える必要があります。
従来は、ExcelやGoogleスプレッドシートでの手作業や、エンジニアによる変換ツールの開発が一般的でした。しかし、データソースが複数かつ膨大な場合は、作業量や負荷が非常に大きくなります。更に、マクロなどの専門知識が必要となるため、業務が属人的になりやすいという課題もありました。
ETLツールなら、事前に設定しておくだけで必要なデータの変換・加工処理を自動で行えます。導入によって、以下のようなメリットが見込めます。
| データ活用の効率が上がる | 専門知識がなくても、必要なデータを抽出・加工して異なるシステムに受け渡すことが可能。作業が自動化されるため、大量のデータも効率的に処理できるように |
|---|---|
| コスト・工数削減につながる | これまでデータの変換・加工に費やしていたリソース不要となり、コスト・工数削減に寄与。その分、本当に人的対応が必要な業務に集中できる |
| 入力や変換ミスが減る | 手動の作業にありがちな入力・変換ミスを、自動化によって減らせる |
タイプごとのおすすめETLツールの一覧は次の通りです。
【専用タイプ：国産】
「Waha! Transformer」「Reckoner」「TROCCO®」
【専用タイプ：海外製】
「Talend Data Fabric」「Stitch」「Precisely Connect」「IBM DataStage」
【DWH、BI機能も搭載するタイプ】
「データ統一クラウドSrush」「Pentaho」
【EAIに含まれるタイプ】
「ASTERIA Warp」「Qanat2.0」「DataSpider Servista」
【パブリッククラウドサービスタイプ】
「AWS Glue」「Azure Data Factory」
記事後半では各ツールの詳細を解説していますので、「すぐにツール選定に移りたい」という方は、上記のリンクからご覧ください。
「選び方などを含めてもう少し詳しく知りたい」という方は、記事を読み進めてください。ETLツールと似たEAIツール・iPaaSとの違い、ETLツールのタイプ・比較ポイントなどを、わかりやすく紹介します。
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ETLツールと似たソリューションとして、EAIツールとiPaaSがあります。それぞれの主な特徴や用途を以下の表にまとめました。
| 特徴 | 適した用途 | |
|---|---|---|
| ETLツール | 大量のデータをまとめて抽出・変換・格納する作業に強み。バッチ指向なので、即時性はEAIツールのほうが優れている | 複数ソースから集めた大量のデータを統合し、分析に活用したい場合
例：「DWHの構築」「データマートの作成」など |
| EAIツール | 異なるシステムやアプリケーションなどをリアルタイムで連携させられる | 異なるシステム間でのデータのやり取りをスムーズにしたい場合
例：「CRMとERPの統合」「ヒューマンリソース管理の統合」など |
| iPaaS | 異なるクラウドベースのアプリケーションを統合するためのプラットフォーム | クラウドサービスを中心にシステム構築しており、スピーディーな統合が必要な場合
例：「API連携によるデータの取り込み」「定期的なデータの取得・同期」など |
EAIは「Enterprise Application Integration」の略称で、企業内の様々なシステム間でビジネスプロセスやデータを連携させる仕組みや技術を指します。
ETLとEAIはいずれもデータをつなぐ点では共通していますが、ETLはバッチ指向、EAIはイベント指向という違いがあります。つまり、ETLは一度に大量のデータをまとめて扱うのに適しているのに対し、EAIは大量処理には向きません。その代わり、EAIは必要なデータをリアルタイムに、かつ確実にやり取りできるという強みがあります。
EAIツールについては、「データ連携ツールの比較8選。EAIをタイプ別に紹介」、iPaaSについては、「iPaaS製品の比較16選。タイプ別の選び方」で詳しく解説しています。
ETLツールを使ったデータ分析の流れの一例を紹介します。
ETLツールのタイプは大きく4つに分けられます。それぞれの特徴について解説します。
様々な形式のデータソースから情報を抽出・収集し、使いやすい形に変換してDWHや他システムに出力するETL機能に特化したツールです。日本企業向けに機能やサポートが充実した「国産ツール」と、世界的に導入実績があり拡張性に優れた「海外製ツール」に分けられます。
導入にあたっては、連携させたいシステムの種類や数、データフォーマット、操作性、サポート体制などを考慮する必要があります。社内の利用環境や目的を見極めることが重要です。
たとえば、国産ツールの「TROCCO®」は、データレイクからデータマートを生成（ETL）し、DWH内のデータをビジネス活用しやすい形に整備できます。また、「Reckoner」は、100種類以上のサービス間のデータ転送・加工処理ができるだけでなく、それをGUI（ワークフロー作成）だけで実現できます。非エンジニアでも使いやすい点がポイントです。
ETLで変換したデータをDWHに格納し、BI機能で分析できるタイプです。代表的なツールとして「データ統一クラウドSrush」があり、3つの機能を統合することで、データ分析のフローをオールインワンで提供可能です。
EAIツールはETLツールのように一度に大量のデータ処理はできませんが、複数の業務システム間のデータをリアルタイムで連携できます。その中には、「ASTERIA Warp」のように、ETLツールとしての機能を備えたものもあります。
たとえば、「受注処理や在庫の引き当て」など、リアルタイムでのデータ連携と大量のデータ処理・整備との両方が求められる現場に適したタイプです。
AWSやAzureといったパブリッククラウドサービスのオプションメニューとして、ETL機能が提供されるタイプです。
たとえば、AWS環境で「Amazon S3」や「Amazon RDS」と併用して「AWS Glue」を利用すれば、データ統合を迅速かつ効率的に実行可能です。すでにクラウド環境を活用している企業にとって、有力な選択肢となるでしょう。
ETLツールの導入を検討する際に注意すべき、3つの比較ポイントについて解説します。
多様なDBやクラウドサービスと連携できるコネクタが豊富に用意されていれば、プログラミング知識がなくてもスムーズにデータ連携を行えます。
たとえば、「TROCCO®」は、Google AnalyticsやBigQuery、Tableauなど約100種類のコネクタを備えており、更に、年間20種以上のペースで新コネクタを追加。様々なデータソースとのスムーズな連携が実現します。
EAIツールとETLツールの違いのひとつとして、「処理可能なデータ量」が挙げられます。EAIツールと比べ、大容量データの処理に強みを持つのがETLツールですが、膨大なデータを扱う際には処理能力の確認が欠かせません。
「Waha! Transformer」は、インストールサーバーのCPU数やデータ処理の複雑さに応じてマルチスレッドで処理を実行するため、大量データも高速に処理できます。実際に、環境によっては、1日あたり15億件以上のデータ処理を実現した事例もあります。
ETLツールの料金体系は、大きく「定額制」と「従量課金制」に分けられます。
恒常的に大量のデータを扱う場合は、コストが安定しやすい定額制が適しています。一方で、取り扱うデータ量が時期によって増減する場合には、利用が少ない時期のコストを抑えられる従量課金制が有効です。
また、基本料金とは別にコネクタごとのオプション料金が発生するサービスもあり、連携先が多い場合には追加コストを見込んでおく必要があります。
国産のETL専用タイプのおすすめツールを紹介します。
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（出所：Waha! Transformer公式Webサイト）
基幹系システムからクラウドデータベース、Web APIやExcelファイルまで、幅広い環境のデータ抽出・変換・加工・連携を実現するETLツール。
EDIやDWHなど各種業務アプリケーション間のデータ連携基盤として活用されるほか、組織内で仕様の異なるExcel更新作業の効率化にも利用され、産官学や業種・業態を問わず導入されている。
大量データを高速処理できるほか、直感的な操作で簡単に構築できるのも強み。1999年のリリース以来、純国産ツールとして豊富な導入実績を持ち、製品選定から導入後のフォロー、利用範囲の拡張に至るまで、一貫した手厚いサポートが得られる。
（出所：Reckoner公式Webサイト）
直感的な画面操作でデータの集約・加工・連携を誰でも簡単に実行できる、クラウド型データ連携ツール。ドラッグ＆ドロップで複雑な処理もスムーズに構築でき、プログラミングや専門知識は一切不要。クラウド提供のため初期投資や運用負担を抑えつつ、現場主導のデータ活用を実現する。
kintone、Salesforce、Google BigQueryなど100以上のSaaSと連携でき、マーケティングデータや顧客情報、業務データを自在に統合。データクレンジングによる高品質なデータベース構築やBIツールとの連携にも強く、分析精度を高め、スピーディーな意思決定と新たな施策展開を支援する。
（出所：TROCCO®公式Webサイト）
ETL/データ転送やデータマート生成、ジョブ管理、データガバナンスなど、データエンジニアリング領域をカバーした分析基盤構築・運用をサポートするSaaS。
多様なデータの連携・整備・運用を自動化し、活用環境を整備することでインサイトの獲得を加速させる。
プロのデータエンジニアが実務で求めるレベルの転送機能を備え、更に、CPU・メモリ割り当てを柔軟に選べる高速化オプションも搭載。
エンジニアにとって直感的かつ効率的に設定・運用できるUI設計で、最短5分で本番環境を展開可能。加えて、国内外100種以上のデータベースやストレージ、SaaSと連携できる拡張性も大きな強みとなっている。
海外製のETL専用タイプのおすすめツールを紹介します。
（出所：Talend Data Fabric公式Webサイト）
データの統合、データ整合性とガバナンス、アプリケーションとAPI統合をプラットフォームへと集約して一元化。信頼性の高いデータ基盤を提供するプラットフォーム。
オンプレミスからクラウドまで多様なソースからデータを変換・統合し、BIをはじめとした各種システムで活用可能。1,000種以上のコネクタを備え、集約作業を自動化できるため、生産性向上に直結する。
更に、自動化された品質チェックにより整合性のあるデータを供給し、正確な意思決定を支援。加えて、無料のデータ評価ツール「Talend Trust Assessor」を利用すれば、自社データの信頼性を診断し、改善に役立つ簡易レポートを入手できる。
（出所：Stitch公式Webサイト）
130以上のソースから、DWHやデータレイク、ストレージプラットフォームへ迅速にデータを変換・転送し、分析に活用できるクラウド型ETLツール。
Google Analytics、Salesforce、Shopifyをはじめとする100種類以上のアダプタを備え、多様なデータを効率的に収集・統合できる。
更に、SSHトンネリングやIPホワイトリストなどの接続オプションを備え、AWS環境下での自動脆弱性スキャンやセキュリティパッチ適用によって高い安全性を確保。加えて、エラーの自動修復機能など開発効率を高める機能も充実しており、安心でスピーディーなデータ活用を実現する。
（出所：Precisely Connect公式Webサイト）
基幹情報システムからクラウドサービスまで、幅広い領域のデータをシームレスに統合できるETLツール。
予測困難なデータ量やユーザー数の急増にも対応できる、パフォーマンスとスケーラビリティを備える。データ構造やシステム属性に基づいて、最適なアルゴリズムを自動選択する調整エンジンを搭載し、何百時間もの開発時間を短縮した事例も。加えて、データ受信用のデータベースを構築する必要がないことも、開発工数・期間の削減に役立つ。
リアルタイムデータ複製機能により、もとのデータベースに負荷をかけることなく変更が即時に同期されるように。
（出所：IBM DataStage公式Webサイト）
大規模なデータの抽出・変換・ロードを効率的に支援する、業界トップレベルのデータ統合ツール。
利用形態は柔軟に選択でき、IBM Cloud Pak for Data as a Service上でフルマネージド・オプションを選択すれば運用負担を大幅に削減可能。また、Enterprise/Enterprise Plusプランの導入により、オンプレミスや任意のクラウド環境でワークロードを実行できる。
並列エンジンやワークロード・バランシングによる高速処理に加え、ガバナンス機能やIBM Watson Knowledge Catalogとの連携により、信頼性の高いデータ統合基盤を短期間で構築できるのが特徴。
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（出所：データ統一クラウドSrush公式Webサイト）
ノーコードで社内に散在するデータを抽出・連携・統合・加工できる、AIを基盤にしたデータ活用サービス。
Snowflakeを活用した直感的なデータ加工機能により、SQLや専門知識がなくても大規模データを扱える。更に、Amazon QuickSightとのシームレスな連携で、クリックだけの簡単操作でBI機能を利用可能。ダッシュボードによる共有も容易になり、迅速な意思決定を後押しする。
加えて500以上のツールと連携可能で、設定後は自動更新にも対応。技術面から要件定義、教育、ダッシュボード設計までワンストップでサポートし、現場でのデータ活用に伴走する。
（出所：Pentaho公式Webサイト）
データパイプラインの開発を支援するデータ統合・分析基盤。データ統合や分析、データマイニングといった機能がそろい、多様なデータソースからの統合、複雑なデータ分析、予測モデリングを可能にする。出入力できるデータ形式も幅広く、HADBやOracle Databaseなどのリレーショナルデータベースや、MongoDBやCassandraといったNoSQLデータベース、更に、CSVをはじめとした各種ファイルなどに対応。
ETL処理は、ドラッグ＆ドロップで部品を配置するGUIベースの開発で視覚的に定義でき、ビジネス部門のユーザーでも扱いやすい設計となっている。加えて、ETL基盤とBI基盤を連携させることで処理時間を短縮し、データをリアルタイムに参照できるという強みも。
ETLツールとしての機能も備えたEAIツールを紹介します。
（出所：ASTERIA Warp公式Webサイト）
データベース連携機能が搭載されたEAIツール。導入企業は10,000社以上、国内でのシェア率52％と、データ連携ミドルウェアのデファクトスタンダードとして幅広い領域・業種で利用されている。
100種類以上の連携アダプタをオプションとして用意しており、グループウェアやSFA/CRM、BI、クラウドサービスなど多様なソースと柔軟に連携。通常はEAIツールとして利用し、必要に応じてETL機能を備えた上位プランに切り替えるといった使い方もできる。
データ変換や投入のフロー設計はノンプログラミングで実現できるので、データ分析基盤の内製化に役立つ。IT人材が不在でもデータのビジネス活用が可能に。また、「0からわかるデータ連携解説セミナー」など、ETL/EAIツールを使いこなすための学習機会も提供。
（出所：Qanat2.0公式Webサイト）
データ連携の柔軟性と拡張性に優れたツール。基本ライセンスに加え、様々なアダプタを組み合わせることで、多彩なシステムと連携可能。オンプレミス・クラウド問わず利用でき、たとえばオンプレのシステムと、クラウドサービスのkintoneやSalesforceなどの連携によく利用されている。
社内外に点在する様々なデータを、ドラッグ＆ドロップやアイコンによる直感的な操作だけで、簡単に他システムへ連携・変換。更に、処理は手動実行だけでなく、スケジュール指定による自動処理や、特定のファイルが作成されたタイミングでのトリガー実行にも対応し、業務ニーズに合わせた柔軟な運用を実現する。
（出所：DataSpider Servista公式Webサイト）
ノンプログラミングで多様なシステムやアプリケーションを自在につなぎ、データ連携や処理を効率化する国産ツール。
豊富な接続アダプタにより主要なクラウドサービスやデータベース、業務アプリケーションとスムーズに接続でき、GUI操作だけで入出力や変換、加工の処理を直感的に設定可能。内部的にはJavaコードに変換されるため高いパフォーマンスを発揮し、大容量データも高速に処理できる。
更に、入力・変換・出力の工程を分割して実行するパラレルストリーミング機能を備え、少ないメモリで効率的に処理できるのも特徴。企業内外に散在するデータを一元的に活用し、データ連携基盤やクラウド連携、IoT連携など幅広い用途に対応する。
パブリッククラウドサービスの機能として提供されるETLツールを紹介します。
（出所：AWS Glue公式Webサイト）
分析や機械学習、アプリケーション開発のためにデータの検出・変換・結合を実現するサーバーレス型データ統合サービス。サーバーレスなので、インフラのセットアップや管理が不要で、導入から最短数分でデータ分析や活用を始められるのが特徴。
視覚ベースとコードベースの2種類のインターフェイスを備え、ノーコードでETLジョブを構成できるほか、スケジュールベース・オンデマンド・イベントベースでのジョブ実行に対応。複数のジョブを並列で開始したり、複雑なETLパイプラインを構築したりもできる。1年間の無料利用枠があるので、試しに導入してみるのも一手。
（出所：Azure Data Factory公式Webサイト）
多様なデータソースに対応するサーバーレス型のデータ統合サービス。GUI上でアクティビティと呼ばれる処理ステップを編集するだけで、コーディング不要でETLワークフローを直感的に構築できる。
また、SalesforceやAWSなどと接続できる90種以上のコネクタを無料で提供。初期費用不要で従量課金制なので、低コストで導入スタートできるのも魅力。
統合されたデータをAzure Synapse Analyticsなどのデータストアに公開することで、BIツールを使ったデータの分析が可能に。様々な形式の生データをそのまま格納できる「Azure Data Lake」との連携もおすすめ。
ETLツールとは、社内外に散在するデータを収集・変換・格納して活用しやすい形に整えるためのツールで、「Extract・Transform・Load」の頭文字を取って名付けられています。
ETLツールを選ぶ際は、次の4つのタイプから自社に合致するものを見ていきましょう。
そのうえで、「データソース連携のためのコネクタがあるかどうか」「処理可能なレコードの規模はどうか」「価格は定額制と従量課金制のどちらか」といった点に注意して、検討を進めてみてください。
自社に合ったETLツールを導入することで、様々なデータや分析結果をビジネスに有効活用できるようになるはずです。
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株式会社ユニリタ
あらゆるデータの抽出・変換・加工・送出ができるETLツール。20年以上の運用実績を誇る純国産製品。ノンプログラミングの簡単操作で大量データの高速処理が可能です。...
株式会社スリーシェイク（3-shake Inc.）
データ連携作業をGUIで完結できるETLツール。プログラムは一切不要、かつ、直感的な操作で30種類以上のサービス間のデータ転送・加工処理を実現。非エンジニアでも...
株式会社Srush
データ基盤とBI機能をオールインワンにした分析ツール。データ管理、活用に関わる全業務・プロセスをノーコードで実現。エンジニアスキル不要で誰でも簡単に分析を始めら...
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