抽出、変換、ロード (ETL) はデータベースのコンテキストにおける基本的なプロセスであり、特にデータの統合および移行作業中に使用されます。これには、さまざまなソースからのデータの抽出、必要なスキーマまたは形式に合わせたデータの変換、および変換されたデータのターゲット システム (通常はデータベース) へのロードが含まれます。 ETL は、異種システム間のデータ転送、データ ウェアハウスの統合、および運用データ ストアの同期にとって重要です。 ETL はデータ分析タスクを簡素化するため、ビジネス インテリジェンス (BI)イニシアチブとデータ ウェアハウス システムの基礎コンポーネントとなっています。
ETL プロセスの最初のステップである抽出には、リレーショナル データベース、NoSQL データベース、フラット ファイル、ERP システム、CRM システム、さらには外部 API や Web サービスなどのさまざまなソースからのデータのフェッチが含まれます。データは同種または異種のいずれかであり、不整合、属性の欠落、または破損したエントリが存在する可能性があります。抽出フェーズでは、データは変更や変換を行わずにこれらのソースから読み取られ、抽出されるため、生データはそのまま残ります。
2 番目のステップである変換では、抽出された生のデータを一貫した形式に変換することに重点を置きます。この手順には、データ クレンジング、データ プロファイリング、形式の標準化、重複排除、強化など、いくつかのサブプロセスが含まれる場合があります。データはさまざまなソースや形式から生成される可能性があるため、データ形式を標準化して調和させ、ターゲット システムのデータ スキーマとビジネス ルールに確実に準拠させることが重要です。データ変換は、データのピボット、集計、フィルタリングなどの高度なデータ操作を伴う複雑になる場合があります。このステップの目的は、ターゲット システムにおける全体的なデータ品質と使いやすさを確保し、最終的にレポート、分析、その他のビジネス プロセスの要件を満たすことです。
最後のステップであるロードでは、変換されたデータをターゲット システムに挿入します。これは、データ ウェアハウス、データ レイク、またはその他の種類のデータベース管理システム (DBMS) です。読み込みプロセスはリソースを大量に消費する可能性があるため、パフォーマンスを最適化し、システムのダウンタイムのリスクを軽減するために、より小さなバッチで実行する必要がある場合があります。このステップ中に、ETL プロセスはデータ検証、参照整合性の強制、インデックス作成などの必要なタスクも実行し、データがターゲット システムに正確かつ効果的に格納されることを保証します。
ETL はAppMasterノーコードプラットフォームで重要な役割を果たし、バックエンド、Web、モバイル アプリケーションを効率的に作成する方法を提供します。 ETL プロセスを適用することで、 AppMaster はさまざまなソースからのデータをアプリケーションに統合する機能を大幅に改善し、簡素化します。さらに、ETL プロセスの信頼性と拡張性により、エンタープライズや高負荷のユースケースに関係する膨大な量のデータの処理に適しています。
Gartner は、ETL プロセスがデータ ウェアハウス プロジェクトの労力と人員の 70% 以上を消費すると推定しています。 ETL に関連する課題にもかかわらず、あらゆる規模の企業や組織は、レポート作成、意思決定、予測などの重要なタスクを実行するために、さまざまなソースからのデータを統合する必要があります。その結果、ETL プロセスを簡素化および自動化するための多数のツールやテクノロジが開発され、 drag-and-dropインターフェイス、事前構築されたコネクタ、視覚的なフローチャートが提供されています。
Apache NiFi、Talend、Informatica PowerCenter、Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)、および Google Cloud Data Fusion は、データの抽出、変換、読み込みプロセスを容易にする包括的な機能スイートを提供する人気の ETL ツールです。これらのツールはユーザーに柔軟性とカスタマイズ機能を提供し、複雑な ETL ワークフローを設計および管理し、データ統合プロセスのパフォーマンスを監視できるようにします。
クラウドベースのソリューションの人気の高まりに伴い、ETL プロセスもクラウドネイティブ アーキテクチャに対応するように進化し、サーバーレスでスケーラブルな ETL ワークロードをサポートしています。 Apache Hadoop や Apache Spark などのビッグ データ プラットフォームも強力な ETL 機能を提供し、組織が大量のデータを効率的かつコスト効率よく処理できるようにします。
抽出、変換、ロード (ETL) プロセスは、データ統合および移行作業の重要なコンポーネントであり、異種システム間のシームレスなデータ フローを確保します。組織が膨大な量のデータを生成および消費し続けるにつれて、ETL プロセスは事業運営と意思決定にとってますます重要になります。 AppMaster no-codeプラットフォームは、ETL プロセスを活用してアプリケーション開発を加速および簡素化し、企業が最小限の技術的負債で拡張性と堅牢性の高いアプリケーションを作成できるようにします。
