顧客に関する大量のデータを利用できるため、組織的な利益のためにそれを利用することを妨げているのは、CODEだけです。それがあなたとあなたのビジネスを定義するならば、あなたはETL no-code ツールについてすべてを学びたいと思うでしょう。この学習により、エキスパートのデータエンジニアが利用するExtract, Transform, and Loadの仕組みは、あなたにとって異質なものではなくなります。データサイエンスとデータ統合を使用して、データ専門家とデータエンジニアが何年もコーディングした後に収集したものと同じように、あなたは利害関係者に関する貴重な情報を得ることができます。これって、Win-Winの取引だと思いませんか？では、さらに深く潜って no-codeETL ツールについて詳しく説明します。
を簡単に紹介します。ETL
ETLは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（読み込み）の略で、データウェアハウスにおいて不可欠なプロセスです。このプロセスでは、複数の情報源からのデータがデータ統合によって1つに変換され、意思決定者に信頼できる説得力のある情報を提供します。
low-code およびno-code 開発業界は、2030年までに1870億ドルの収益創出力に達すると予想されています。年間収益が増加するのは、no-code ETL の技術を採用する企業が増えるためです。75% 以上の企業がこれらのツールを採用し、データ統合産業の成長に貢献すると予想されます。
no-code この分野の成長は、IT業界に特化したものではなく、IT業界以外の企業が半分を占めると予想されています。
ここでは、その各ステップについて紹介する。
データを抽出する - このステップでは、企業で使用されているさまざまなデータフローにアクセスし、すべてのデータを単一のリポジトリに保存して、さまざまなソフトウェアやシステム間でデータサイエンスを使用してさらに処理することができるようにします。
変換- このステップでは、データとデータウェアハウスをクリーニングし、さらに活用できるように効率化する必要があります。変換プロセスの主なルールには、重複排除、検証、並べ替え、標準化、データ統合などがある。
ロード- ロードには、レポートや意思決定のような次のプロセスですぐに使用できる新しい場所にデータを表示することが含まれます。ロードのメカニズムには、フルロードとインクリメンタルロードの2種類がある。どのようなロードの仕組みであっても、結果的にはデータ分析が容易になります。
no-code ETL とは何ですか？
No-code ETL は、抽出、変換、ロードの全プロセスをコードなしで実行することを意味します。データ統合のバックエンドを形成する。No-code ETL ツールは、最大限のプロセスを自動化するように設計されており、ユーザーはコード行を入力することなく、効率的に動作させることができる。企業は、ETL 開発者やデータ専門家を特別に雇用することなく、このようなツールを使用することができます。
no-code ETL ツールはクラウド上で動作し、多くの場合、技術者でないユーザーにも使いやすいようなインターフェイスを備えています。 drag-and-drop技術者でないユーザーにも適切な使い方を理解してもらえるようなインターフェイスが用意されています。no-code ETL これらのツールを使えば、組織は独自のデータマートやデータウェアハウスを簡単に作成でき、最終的に戦略形成と意思決定に影響を与えることができる。
no-code ETL ツールの種類
no-code ETLツールには、主に4つの種類があります。このセクションでは、それぞれのタイプについて簡単に紹介します。
エンタープライズソフトウェアETL ツール
これらは、商業組織によって開発され、サポートされているツールです。no-code ETL プロセスの開発のパイオニアであるこれらの企業は、すでに学習カバーを進化させ、これらのツールのユーザーにグラフィカル・ユーザー・インターフェース、使いやすい機能などを提供し、よりアクセスしやすく、よりシンプルな使い方を可能にしている。
しかし、これらすべての機能の見返りとして請求される価格は、しばしば市場で入手可能な他のno-code ETL ソリューションよりも高くなります。大企業は通常、安定したデータの流入と、データパイプライン内のデータ分析による多くの情報の要件を持つデータ統合のために、このようなツールを好みます。
オープンソースETL ツール
他のオープンソースソフトウェアと同様に、オープンソース（ETL ）のツールも無料で使用することができます。これらのツールは、ユーザーに基本的な機能を提供する一方で、組織がソースコードを見つけて研究することを可能にします。しかし、これらのツールによって提供される機能と使いやすさは、大きく異なります。
したがって、手動ETL を選択すると、基本的な機能だけに頼りたくない場合、組織用に特別に基本コードを調整するために社内の開発者を確保する必要があるかもしれません。 ETL しかし、オープンソースETL 、他のどのタイプのツールよりも高いカスタマイズ性を可能にします。
クラウドベースETL ツール
クラウドベースの技術の隆盛に伴い、ETL ツールもこの作業形態で利用できるようになっています。クラウド技術を使用することで、高いレイテンシー、リソースの可用性、および弾力性を期待することができます。 これにより、コンピューティングリソースを拡張し、組織の要求を満たすことができます。しかし、クラウドデータプラットフォームの問題の1つは、彼らが唯一のクラウドサーバーの環境内で動作することです。
カスタムETL ツール
ETL ツールの最後のタイプは、カスタムバージョンを含んでいます。これらは、大企業が社内のソフトウェア開発チームを使って設計したものです。組織の要件に合わせてカスタマイズすることができる。このようなソフトウェアの作成に役立つ可能性のあるコンピュータ言語には、次のようなものがあります。 SQL、Python 、およびJava 。
これらのツールの問題は、多くの場合、コストとリソースの過度な要求です。これらのツールの作成、テスト、メンテナンスには時間がかかり、常にプロセスのアップグレードが必要です。そのため、カスタムツール（ETL ）のために特定の予算を確保する準備が必要です。
ETL ツールの範囲
ここ数年、ETL ツールを使用する傾向が顕著になっています。当初、ETL プロセスは、データサイエンティストがデータ統合プロセス全体を行うために雇われた、手動アプローチによってのみ処理されていた。
しかし、強力なソフトウェア会社や開発会社によるno-code ツールの導入により、ETL ツールの存在意義が高まっています。no-code の市場は毎年40％ずつ増加し、2022年末には212億ドルに達すると予想されています。つまり、これらのno-code ETL ツールの市場シェアは大きいのです。
手動ETL はどのように機能するのですか？
手動のETL のプロセスは、データアナリストのデータサイエンスとアーキテクチャを実行する必要があります。自動化はなく、すべてのステップでコーディングと専門家の監督が必要です。さらに、プロセスの各ステップに長い作業時間がかかることを想定しなければなりません。この余分な時間は、1回限りの作業として求められるだけでなく、すべてのデータソースに対して毎回行う必要があるため、全体的な作業量が増えてしまうのです。さらに、データエンジニアの作業時間が増えるということは、お客様側のコストが増えるということです。
開発者は、データの抽出、変換、読み込みを手作業で行う際にパイプラインを作成します。データ範囲やデータウェアハウスが増えれば増えるほど、より多くの時間と人的資源が必要になります。同様に、データ統合プロセスも、立ち上げから実行まで、より多くのコーディングが必要です。
大まかには、手動でデータ統合を行う場合に必要となる主なプロセスは以下の通りです。
- 要件を文書化し、プロセス全体の概要を説明することが最初のステップとなります。
- 情報を抽出する必要があるすべてのデータベースについて、データ統合およびデータウェアハウスとモデルを開発する。
- データセット全体をデータウェアハウスにリンクさせるパイプラインを、データソースごとにコーディングする。
- 全プロセスを再実行し、すべてが完璧であることを確認する。
- 各タスクのサブステップは、データの性質や形式が異なるため、すべてのデータフローで異なります。そのため、プロセスが複雑で時間がかかる。
手動のETL とno-code ETL の違いは何ですか？
手動でETL のプロセスを実施することと、no-code ETL のツールを使用することは、非常に異なっています。後者は、間違いなく、困難で複雑なプロセスです。このセクションでは、手動によるデータコードプロセスとツールの使用が異なるその他の領域について説明します。
使用方法
no-code ETL ツールが提供する使い勝手の良さは想像を超える。非構造化データを抽出し、変換処理を行い、クリーンリポジトリにロードするためのプロセスが既に設定されている。そのため、データパイプラインの場所を指定する以外は、ほとんど何もする必要がない。
しかし、データから価値ある情報を手に入れるには長いプロセスが必要なため、手作業でプロセスを完了させることは、高度なデータ専門家にとっても簡単なことではありません。さらに、コーディングに誤りがあると、データ統合プロセス全体が台無しになる可能性があります。
メンテナンス
手動ETL コードのメンテナンスは困難です。プロセス全体を把握するために、複数のコンピュータ言語をマスターする必要があります。これらの言語のエキスパートや、限られたバリエーションで仕事をこなせるリソースを雇わなければならないかもしれません。
さらに、データ統合のシナリオは複数あり、その中でプロセスを実行する必要がある場合もあります。そのため、新しいタイプの情報が必要になるたびに、プロセスをやり直さなければならない。しかし、no-code ETL ソリューションを選択した場合、これはあなたの組織のための懸念の原因にはならないでしょう。これらのツールは、あなたやあなたのチームがメンテナンスのためにコンピュータサイエンスの専門家である必要はありません;誰でもそれを行うことができます。
コスト
コストの観点からは、no-code ETL のソリューションがより良い選択肢であることがわかります。これらのツールの使用には、あらかじめ定義されたサブスクリプションコストがかかるため、見返りに得られる価値を考えると高くはありません。しかし、データサイエンティストを雇用するには、多くの投資が必要になります。開発者の年間報酬は10万ドル以上なので、専門家でなくても、データサイエンティストを支援するためにETL のプロセスを知っていなければならない他の人にも投資する必要があります。同様に、専用のハードウェアも不可欠であり、コストはさらに増加します。
パフォーマンス
パフォーマンスという点では、ETL の手動コーディングに軍配が上がるのは間違いない。なぜなら、組織のニーズに応じてプロセスをカスタマイズできるからです。データソースを減らしたり増やしたり、変換プロセスで独自のルールを設定することができます。これらの活動はすべて、no-code ETL のツールでは不可能です。これらのno-code ETL ソリューションは、すでに定義済みのコードに基づいており、定義されたとおりにプロセスを実行します。従って、結果の全体的なパフォーマンスは若干異なる場合があります。
スケーラビリティ
ETL ツールは、組織のデータソースと要件の変更に応じて拡張される傾向があります。そのため、将来的に大規模化してもあまり問題はないだろう。しかし、データ統合の手動プロセスを使用すると、結果を得るためにさらに大規模なコード行を作成する必要があります。
ワークフローの自動化
ETL ツールは、いつ、どのようにプロセスをスケジュールしたかに基づいて、データを抽出し、変換し、必要なリポジトリにロードするため、ワークフローの自動化を可能にします。これらの情報はすべて、通常、データウェアハウスから取得されます。データパイプラインのすべてのステップをコーディングで実行する必要はありません。手動 プロセスの場合、すべてのデータベースとリポジトリは、プロセス全体を実施するための広範なコードを手動でアタッチする必要があります。ETL
使用例
no-code ETL ツールは、膨大なデータベースを持ち、過剰なコーディング作業が必要な場合に最適です。しかし、データベースがあまり発達していない場合や、必要な情報が緊急でない場合は、手動でETL を選択することがあります。ただし、その場合でも、膨大なコードを書く覚悟が必要です。
データソース
manualETL とno-code ETL のもう一つの違いは、データソースの数です。しかし、これらの方法は、データソースの数に関係なく使うことができる。しかし、データソースの数が少なければ少ないほど、手動の場合、プロセスの複雑さは軽減されますETL 。no-code ETL のツールを使えば、追加のコーディングを必要とせずに、いくつものデータベースを接続することができます。
技術的な進歩
現在のデータマップや実施経路をアップグレードしたり変更したりするには、ETL 、no-code ツールが非常に役に立ちます。手動でのコーディング作業では、より新しいコードのためにコーディング作業全体をやり直す必要があります。もし、オープンソースのETL ツールを選んだとしたら、ニーズに応じて調整したり、カスタマイズしたりすることは、さらに複雑になります。
No-code ETLどのように役立つのでしょうか？
No-code ETL は、コーディングなしで動作するため、あなたのビジネスにとって有用です。典型的なno-code ETL 、シンプルなユーザーインターフェースツールを使って、サーバーに経路を提示するためのデータマップを作成することができます。その後、サーバーが自動化されたプロセス全体を実行することで、お客様からのさらなる支援を必要としません。
変換ルールの追加も、ETL が支援する方法の一つです。データセットのクレンジング、再構築、分離、削除が可能で、更新された関連情報を確実に提供することができます。抽出されたデータの品質をチェックすることも、いくつかの簡単なルールを適用することで可能です。
ETL プロセス全体をスケジュール化できるので、戦略的な意思決定のための更新されたデータセットと情報を実現するために、手動で実行する必要はないでしょう。さらに、視覚的、直感的、ユーザーフレンドリーなインターフェースにより、誰もがこれらのETL ツールを活用し、時間の節約、生産性の向上、より良い結果を得ることができることを保証します。
データインポートとdrag-and-drop のワークフローはどのように機能しますか？
no-code ETL プロセスで作業している間、ETL ツールが役立つ多くのシナリオに遭遇します。これらは以下の通りです。
- コネクター
異なるデータパイプラインを持つ場合、コードを追加することなく簡単に接続することができます。例えば、顧客データがOracleに、注文情報がMicrosoft Excelに保存されている場合、ツールはこれらのデータウェアハウスに接続します。 - データプロファイリング
データを最大限に活用するためには、データを定義する必要があります。ETL のプロセスでは、タイプ、整合性、品質などのデータ変数を入力することができます。定義された値に基づいて、データは自動的にソートされます。 - ビルトインされた変換
ETL ソフトウェアには、生データに直接適用できる変換が組み込まれていることがあり、物事をより簡単にすることができます。 - 便利なスケジューリング
ETL のパイプラインを特定のトリガーでスケジュールすることができるので、物事が自動化され、特定の時間に明らかな労力をかける必要がなくなります。
企業にとって最高のETL ツール -。AppMaster
最高のno-code ETL ツールの一つは、AppMaster 。これは、抽出、変換、読み込み、データ検証のプロセス全体を自動化することができます。
AppMasterでデータパイプラインを作成する
オープンソースのETL Tools は、すべての状況において役に立つとは限らない。データを抽出するパイプラインを作成し、手動で行っていたETL を自動化されたデータアーキテクチャに移行するためには、専門のソフトウェアが必要です。オープンソースETL ツールを使って、組織のデータ抽出とデータ統合の旅を始めることができるのは確かです。しかし、シームレスなデータパイプラインを作成し、最終的にデータ準備とデータ分析を支援するために、必要なすべての機能を備えた専門ソフトウェアが必要です。AppMaster は、あなたのニーズに完全に適合することができるソフトウェアです。
データウェアハウジングのベストプラクティスを導入
AppMaster では、PostgreSQL データベースを使用して、データの統合、データのロード、組織の重要な意思決定に役立つ形式への変換を行うことが期待できます。これらの側面はすべて手動でETL 。しかし、AppMasterを利用すれば、コーディングなしでデータ統合を管理することができます。
データソースの統合
マニュアルETL 、組織で使用しているさまざまなデータ構造を統合し、ツールにその操作を任せるだけです。データ統合の結果、重要な意思決定を進めるために必要な情報が得られます。手動のETL ツールと比較すると、データ統合プロセスは比較的短時間で管理できます。データの品質やその他の要素に妥協する必要はありません。
使いやすいインターフェイス
AppMaster は、データの抽出を支援しながら、使いやすいインターフェイスを提供するように特別に設計されています。ダッシュボードには関係者ごとに異なる機能があり、必要な情報にアクセスしやすくなっています。 適切なタイミングで正しい情報にアクセスすることで、より良い意思決定が可能になります。その上、このようなインターフェースは時間を節約し、1つの画面ですべての必須データを提供します。
なぜ、no-code ETL は、ハンドコーディングされたETL よりも優れているのでしょうか？
No-code ETL ツールは、あなたのビジネスの成長のために多くの機会をもたらすことができる方法でデータを管理するための簡単なソリューションを提供することができます。 のプロセスを実行するために の開発者を必要としないため、より簡単に、ユーザーフレンドリーに、そしてコスト効率よく物事を進めることができます。ETL ETL
no-code ETL ツールに関連する複数の利点により、これらのツールは、特に大量のデータを持つ企業にとって、ビジネスの世界における新しい現実となります。複数のオープンソースETL ツールの中から、AppMaster のような、簡単な操作で高度な機能を提供するプラットフォームに依存する必要があります。
