Hello there, ('ω')ノ
データ分析やBIツールの活用に取り組むと、よく目にするのが「ETL」や「ELT」という言葉。
似たような言葉ですが、データをどの順番で処理するかという違いがあり、仕組みも使いどころも異なります。
✅ ETL・ELTとは？
まずは言葉の意味を分解してみましょう：
| 項目 |
意味 |
| E（Extract） |
抽出：データを取り出す |
| T（Transform） |
変換：形式を整える・加工する |
| L（Load） |
格納：保存先（データベースなど）に入れる |
この3つの処理を どの順番で行うか によって、「ETL」と「ELT」が分かれます。
🔄 ETLの流れ（古くからの一般的な手法）
抽出（E）→ 変換（T）→ 格納（L）
🔹 処理の流れ（図でイメージ）：
[元データ] →（抽出）→ [一時的な処理環境] →（変換）→ [整ったデータ] →（格納）→ [データベース]
🧰 特徴：
| 項目 |
内容 |
| 変換は外部で実施 |
サーバーやETLツール上で加工してから保存 |
| 処理時間 |
加工に時間がかかる場合も |
| 主な用途 |
オンプレミス、昔ながらの業務システムで多く使われる |
🔄 ELTの流れ（クラウド時代に多い手法）
抽出（E）→ 格納（L）→ 変換（T）
🔹 処理の流れ（図でイメージ）：
[元データ] →（抽出）→ [そのままデータベースに格納] →（後でSQLなどで変換）→ [分析用に整形]
🧰 特徴：
| 項目 |
内容 |
| データベースの中で変換 |
BigQueryやSnowflakeなどの高性能なDBが加工も担当 |
| リアルタイム性 |
より速く、柔軟に分析できる |
| 主な用途 |
クラウド型DWH（データウェアハウス）やBIツールと連携しやすい |
📊 ETL vs ELT の違いまとめ表
| 比較項目 |
ETL |
ELT |
| 変換処理の場所 |
サーバー側（外部） |
データベース内部（クラウド） |
| 向いている環境 |
オンプレミス（社内設置） |
クラウド型DWH（BigQuery、Snowflakeなど） |
| 柔軟性 |
データ加工を厳密に制御しやすい |
データ量が多くても処理しやすい |
| 処理スピード |
大量処理ではやや遅い |
クラウドの並列処理で高速 |
💡 図で理解する：ETLとELTの違い
🟦 ETL（加工してから保存）
[販売管理システム]
↓（E）
[ETLサーバー]
↓（T）
[整形済みデータ]
↓（L）
[データベース（DWH）]
🟩 ELT（保存してから加工）
[販売管理システム]
↓（E）
[データベース（DWH）]
↓（T）
[SQLやBIで変換・集計]
🧭 どちらを選ぶべき？判断ポイント
| チェック項目 |
推奨方式 |
| 既存システムがオンプレ |
ETLが安定 |
| データをすぐに見たい |
ELTが有利 |
| クラウドDWH（BigQueryなど）を使っている |
ELT向き |
| 高度な変換ロジックが必要 |
ETLが柔軟に対応可能 |
| 小規模で始めたい |
ELTの方がコストも管理もシンプル |
✅ 実務での活用イメージ
| 部門 |
活用例 |
推奨方式 |
| 営業 |
顧客データを整形してレポート |
ELT（BIツール連携） |
| 経理 |
複雑な計算ロジックを挟む |
ETL（バッチ処理） |
| IT管理 |
複数システムをつなぎたい |
ETL or ハイブリッド |
| マーケティング |
WebアクセスやSNSの生データ分析 |
ELT（大量データに強い） |
✨ まとめ：データ処理の順番で、最適な仕組みが変わる！
| 覚えておきたいこと |
内容 |
| ETL |
「加工してから保存」型。昔ながらの安定方式。 |
| ELT |
「保存してから加工」型。クラウド時代の柔軟な方式。 |
| どちらが良い？ |
システム環境・目的・処理量に応じて選ぶべし！ |
Best regards, (^^ゞ
