データウェアハウス環境には、さまざまに異なるソースのデータが含まれています。そのため、多くのユーザーが多様なデータの処理と分析に必要な統合を行うために採用している、抽出、変換、ロード(ETL)にも、少し違いがあります。ETLは多くの場合、自動化やスケジューリングの機能を備えています。プライマリソースからエンドユーザーであるアナリストやデータサイエンティストへのデータフローをシームレスにするためには、このタスクで適切なツールをすぐに使用できることが重要となります。抽出、変換、ロードは、データの準備、移行、管理、データウェアハウスの自動化、データ統合の重要な要素です。
ETLツールは、さまざまなデータソースやデータ構造からデータの収集、読み取り、移行を行います。また、データストリームに対する更新や変更を特定することで、データセット全体に対する頻繁なリフレッシュを回避します。
運用面では、フィルタリング、結合、マージ、再フォーマット、集約が可能で、BIアプリケーションと統合できるものもあります。ELT(抽出、ロード、変換)は、ロード前に変換を行わなくてよい場合があることから最近登場した、変化形です。
ETLツールに必要とされる特長
使いやすく、メンテナンスが容易で、安全性に優れている
必要なすべてのデータソースに接続し、関連するすべてのデータを取得できる
データウェアハウスやデータレイクなど、使用しているデータプラットフォームの他のコンポーネントとシームレスに連携できる(ELTを使用)
市場で入手可能なETLツール
現在、市場で入手可能なETLツールは多数あり、いずれも独自の機能や特徴を備えています。以下に、特に優れたETLツールをいくつかご紹介します。
Talend:多種のデータソースをサポートする、さまざまな使いやすいデータ統合ツールを提供しています。
Informatica:高度なデータマッピングと変換の機能、データエコシステム内の他のツールとの統合機能でよく知られています。
Microsoft SQL Server Integration Services(SSIS):グラフィカルなユーザーインターフェイス、高度なデータクレンジング機能、さまざまなデータソースのサポートを提供しています。
Apache Nifi:ドラッグアンドドロップのインターフェイス、リアルタイムのデータ処理、ストリーミングデータソースのサポートを提供する、比較的新しいETLツールです。
AWS Glue:優れたスケーラビリティを備え、多くのAWSサービスと統合できるクラウドベースのETLツールです。高度なデータマッピングと変換の機能を提供します。
Google Cloud Dataflow:柔軟なデータ処理、バッチとストリーミングの両方のデータソースのサポート、他の多くのGoogle Cloudサービスとの統合を提供する、クラウドベースのETLツールです。
Apache Kafka:ETLのために使用できる、分散ストリーミングプラットフォームです。
ETLツールを選択する際は、具体的なニーズやユースケースのほか、コスト、使いやすさ、ベンダーが提供しているサポートについても考慮する必要があります。
SNOWFLAKEとETLツール
Snowflakeは、Informatica、Talend、Fivetran、MatillionなどのETLツールとシームレスに統合し、さまざまな目的のデータ統合と変換を実現します。
Snowflakeは、ロード中の変換(ETL)とロード後の変換(ELT)の両方をサポートしています。
データエンジニアリングでは、新しいツールとセルフサービスパイプラインにより、手動のETLコーディングなどの従来のタスクが不要になり、データクリーニング作業を外部企業に依頼する必要もなくなります。SnowflakeのETLとELTのオプションはシンプルであるため、データエンジニアは、重要なデータ戦略やパイプライン最適化のプロジェクトにより多くの時間を使用できるようになります。
Snowflakeデータクラウドをデータレイクやデータウェアハウスとして使用すると、事前変換や事前スキーマが不要になるため、ETLを実質的に排除できます。
さらに、複雑なデータパイプラインの構築を簡素化するように設計されているSnowflake Snowparkにより、開発者はデータを移動せずにSnowflakeと直接やり取りすることが可能になります。Snowparkの詳細については、こちらで説明しています。Snowflakeのさまざまな機能について、ぜひご自身でお確かめください。Snowflakeのご試用は、無料トライアルの登録からお申し込みいただけます。