【基礎編】ELTとは？ETLとは？データ処理プロセスをわかりやすく解説

1. データ処理プロセスとは？

ビジネスにおけるデータ活用では、データを単に集めるだけでなく、整理・整形して、使いやすい形に加工するプロセスが欠かせません。

このデータ処理プロセスの代表的な手法が、ETLとELTです。

どちらも「データを活用できる状態にする」ためのアプローチですが、それぞれ流れや考え方に違いがあります。

2. ETLとは？

ETLは、Extract（抽出）→ Transform（変換）→ Load（格納）の頭文字を取った言葉です。

データの流れはこうなります。

• ・Extract（抽出）
  社内システム、外部サービスなどから必要なデータを取り出す
• ・Transform（変換）
  抽出したデータを、分析や管理に適した形に加工・整形する
• ・Load（格納）
  変換後のデータを、データウェアハウスなどの保存先に格納する

ポイントは、
データをデータウェアハウスに入れる前に「変換（加工）」を完了させるところです。

3. ELTとは？

ELTは、Extract（抽出）→ Load（格納）→ Transform（変換）の順で進みます。

データの流れはこうです。

• ・Extract（抽出）
  社内外からデータを取り出す
• ・Load（格納）
  変換せずに一旦すべてをデータウェアハウスに取り込む
• ・Transform（変換）
  必要なタイミングで、データウェアハウス上で加工・整形を行う

特徴は、
「まずすべてのデータを保存してから、あとで必要に応じて加工する」というスタイルです。

クラウド型のデータウェアハウス（BigQuery、Snowflakeなど）の進化により、大量データでも柔軟に変換できるため、近年ELT方式が主流になりつつあります。

まとめ

ETLは、加工してから保存する方式
ELTは、保存してから加工する方式

どちらも目的は同じですが、時代や技術進化によって、選ばれるプロセスが変わりつつあります。