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企業内に散在する複数のデータベースやアプリケーションから重要なデータだけを1箇所に集めて、もっと企業活動に役立てようとするデータウエアハウスの導入が進んでいるが、実際にこうした仕組みを実現するときに役立つツールがETLツールだ。ETLツールを使えば、複数のシステムから異なる種類のデータを抽出、変換、加工することが容易になる。 そこで今回はこの便利なETLツールを取り上げて、どうすればデータ移行の手間とコストを少しでも削減できるのか、その基礎知識と最新情報をお届けする。

ETL基礎入門とは

ETLを理解してもらうために、まずデータウエアハウスの話から始めよう。データウエアハウスとはデータが沢山詰まった巨大倉庫のこと(もちろんコンピュータ上での話)で、1990年にビル・インモン氏により提唱され、国内では1996年に第1回のデータウエアハウスEXPOが開催されたころから認知され始めた。データをいろいろな角度から分析して経営に役立てようとするOLAPやデータマイングにとって、データウエアハウスは極めて重要な基盤になっている(OLAPは一定の仮説をもとにデータを分析すること、データマイニングは仮説を立てることなく膨大なデータから自動的に未知の法則を見つけ出すこと)。

そして、データウエアハウスを構築するには、基幹系システムなどからデータを集める作業が必要になるが、この作業のことをETLと呼ぶようになった。ETLのEはExtract(抽出)、TはTransform(変換)、LはLoading(格納)のことで、データウエアハウスが必要とするデータを、いろいろなデータソースから抽出し、適切な形式に変換し、必要に応じて参照整合性(参照される側と参照する側のテーブルの同期が取れていること)をチェックして、データ品質を保証してから格納するという役割を持つ。

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