【比較編】ELTとETLの違いとは？それぞれの特徴と選び方をわかりやすく解説

1. ELTとETLの基本的な違い

まず最初に、両者の流れを整理しておきましょう。

• ・ETL（Extract → Transform → Load）
  抽出 → 加工 → 格納
  加工してから保存するスタイル
• ・ELT（Extract → Load → Transform）
  抽出 → 格納 → 加工
  保存してから加工するスタイル

この順番の違いが、データの取り扱いや運用の考え方に大きく影響します。

2. 処理場所の違いとデータの扱い方

項目	ETL	ELT
データ加工の場所	ETLツールや中間サーバーで変換	データウェアハウス内で変換
特徴	移動前に軽量化できる	生データをそのまま保持し、柔軟に加工できる

ETLでは、データをデータウェアハウスやストレージに保存する前に、必要な情報だけを選別・加工するため、投入するデータ量を絞ることができ、保存コストを抑える効果があります。

一方、ELTでは、まず生のデータをすべてデータウェアハウスに格納します。
そのため、あとから用途に応じて自由に加工できる柔軟性があり、ビジネスニーズの変化にも迅速に対応できるのが強みです。

3. 柔軟性とスピードの違い

• ・ETLは、データ変換ルールがあらかじめ決まっている場合に向いています。仕様変更が頻繁だと対応に手間がかかることがあります。
• ・ELTは、加工を後から行うスタイルのため、新しい分析ニーズにも柔軟に対応できます。変化の速いビジネス環境においては、非常に有利です。

4. コストとパフォーマンスの違い

• ・ETLでは、加工済みの軽量データだけを保存するため、データウェアハウスのストレージコストを低く抑えやすいメリットがあります。ただし、中間処理用のETLツールやサーバーコストが別途かかる場合もあります。
• ・ELTでは、生データを大量にそのまま格納するため、ストレージコストが増える可能性がありますが、クラウド型データウェアハウス（BigQuery、Snowflakeなど）の安価なストレージと強力な並列処理を活用すれば、トータルコストを抑えることも可能です。

5. 向いているシーンの違い

シーン	ETLが向いている	ELTが向いている
データ量	小〜中規模	大規模
要件の変化	少ない	多い
リアルタイム性	高速性重視	少し遅延許容可
システム構成	オンプレ中心	クラウド活用前提

まとめ

ETLとELTは、どちらが「正しい」というわけではありません。

それぞれに適したシーンと特徴があり、自社のデータ規模、ビジネススピード、インフラ環境に応じて使い分けることが重要です。

近年は、大量データの蓄積・分析が求められる場面が増えているため、クラウド型データウェアハウスと組み合わせたELT型アーキテクチャの導入が加速しています。

自社の課題に合ったアプローチを選択し、データ活用をさらに推進していきましょう！