皆さん、こんにちは。Ｓｋｙ株式会社のICTソリューション事業本部SI部です。データ分析基盤を構築する際に必要となる「ETL」は、データ統合のプロセスであり、データの「抽出」「整形・加工」「格納」の3つのステップから成り立っています。今回は、このETLはどのような作業が必要になるのかや、具体的な業務内容について簡単にご紹介します。
ETLの役割
データ分析基盤を構築する上で重要な作業の一つがデータの統合です。このデータ統合の流れを作り上げるのがETLの役割です。 ETLは以下の3つのステップから成り立っています。
- データの抽出（Extract）
- データの整形・加工（Transform）
- データの格納（Load）
それぞれの頭文字を取ってETLと呼ばれています。
ETLの課題
データを統合する際は、さまざまな課題が出てきます。 代表的な課題をいくつかご紹介します。
データの多様性
システムごとに持っているデータは、CSVやログファイル、データベース、API経由など、さまざまな形式で存在します。
データの品質
連携するシステム次第では、情報の欠落や異常値が含まれている可能性があります。
データの鮮度
抽出タイミングによっては、必要な情報が不足している場合があります。
課題を解決せずにデータを利用すると、正確なデータ分析ができなくなります。
ETLはこれらの課題を解決しながらデータを統合するプロセスです。
ETLの業務
ETLの業務では、お客様に直接課題をお伺いし、その場で必要なデータフローを検討します。そのため技術力はもちろん、コミュニケーション力も必要となります。
データ分析基盤は、ビジネスの意思決定を支える強力なツールです。適切に構築することで、正確にデータを活用できる分析基盤を提供します。
ETLについてのご紹介でした。
今後もICTソリューション事業本部SI部では、技術力とコミュニケーション力を駆使して、お客様の課題解決に貢献していきます。