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⬛厳選⬛️男前屋⬛️未使用⬛️本場奄美大島紬⬛️男長羽織⬛証紙付き⬛️パールトーン⬛️裄76cm丈97cm⬛男着物男長羽織男襦袢男袴角帯男帯素材は正絹です。パールトーン加工済みです。寸法裄76cm(×) 着丈97cm 袖49.5cm(3cm) 後幅34cm⬛状態の方は使用感なく目立つ傷み等ございません。中古品としては良い状態と坂田させて頂きます。保管による臭いがあるお品もございますご理解の方何卒宜しくお願い致します。お色味は写真に近いです。こちらの商品は現代の御品ではございませんので、完璧をお求めの方、神経質な方はご購入お控えくださいませ。何卒宜しくお願い致します。⬛撮影時による光の加減でお色が若干異なる場合がございますので、ご了承くださいませ。m#羽織男前屋#厳選男前屋#男前屋#男前屋#羽織#大島紬#紬#角帯#和装
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夏袋帯 お仕立上がり未使用 - by , 2022-12-12
5/ 5stars
3歳娘の七五三に、着物を写真屋でレンタルするか購入するかで迷っていました。レンタルの方が安いかもしれないけど、汚すのが心配なのと、娘が黄色好きで写真屋に黄色の着物があるかわからなかったので、購入の方向で着物を探していたら、こちらの洗える着物にたどり着きました。 写真でも素敵なのですが、実物もとても優しい黄色で柄も派手すぎない上品なお花柄でとても素敵です。特に、草履が着物と同じ布なのが良かったです。着物は黄色でも草履は赤の鼻緒のセットを結構見かけたので…。娘もとても気に入って、今から草履で歩く練習?をしています。 被布にさりげなくうさぎちゃんがついているのも、3歳らしくてかわいいですね。 半衿がセットでなかったため同時に購入したところ、縫い付けてから送って下さり、大変ありがたかったです。七五三の後も、お正月やひな祭りなどにたくさん着せてあげたいと思います。 お店の方のメールも大変丁寧で、この価格で、とてもよい買い物ができたと思います。
高身長用!裄長さん集まれ!鳥舞う琉球紅型の振袖 - by , 2022-12-29
5/ 5stars
スタジオで写真は前撮りしたんですが、レンタルは一番安くて6500円、借りたい日に万が一風邪でもひいてたら変更しないといけないけど、おそらく無理。 かわいい洋服を買うことも検討しましたが、保育園通いの娘に、普段着る機会はない、ということは、着物を買ってもいいじゃない!ってことで買いました。 かわいいのはもちろん、クオリティも高くて満足です。姪っ子にも貸してあげよう!お正月や雛祭りも着せてあげよう! 意外に活用出来ることに気づきました。 ただ、娘に見せると、この暑いのに着ると言って聞かないと思うので、まだ見せてません。娘はピンクの草履をすごく楽しみにしてました。 スタジオで撮ると、やっぱり写真の腕と機材はいいと思いますが、ヘアセットはひとつにまとめて付け毛つけるだけなんで、大したことはしないですよ、3歳は。7歳だとヘアセットは地毛だろうから違うかもしれませんが。だから写真が趣味の方なんかだと、着物買って自分で撮った方が、データももちろんありますし、いいと思います。
作家物つけ下げ地味ですが、柄が今風! - by , 2022-11-28
5/ 5stars
受注番号214331-20130306-0376666102 息子の卒園式に着せました。 本当は他店で購入予定の物があったのですが お店の不手際で卒園式3日前に当日に間に合わないと 連絡があり慌ててレンタルで探しました。 直ぐにこちらの商品が目に留まり (黒無地を探していたので)お値段も 他店よりも安く即決でした。 発送も前日に間に合うようにしてくださり 本当に助かりました。 お着物の実物も、とても良く購入しないで こちらをレンタルさせて頂き本当に良かったです。
【着物】紬 茶色ぼかし 地紋に変わり市松 正絹 袷 - by , 2022-12-27
2/ 5stars
赤・白・洋花を購入しました。 今はまだ2歳なので、使うのはだいぶ先になりますが、思い立ったが吉日、早めに購入。 お値段なりの作りかな、とは思いますが、3歳の子供に着せるのに、気兼ねなく着せることの出来る素材で、これだけセットになっていて、これだけの可愛らしさなら大満足です。 これなら多少汚されても、絹の着物を着せているわけではないので腹も立ちません。 七五三、お正月、ひな祭り、と今後 大活躍の予定。 着せるのが楽しみです。
★ 未使用 花友禅に金彩加工の黒留袖と長襦袢セット - by , 2022-11-14
5/ 5stars
楽天スーパーセールで買いました。 あせって注文しましたが、売り切れになった後 また買える様になっていたので、焦らなくても良かったみたいです。 . 商品は写真とページの説明通りです。 茜色の着物に白地の被布を購入しました。 襟元は茜色と言うより、ピンクがかっていました。 . 悪く言えばちょっと日焼けして、色味が薄くなってる感じです。 アウトレット品(B品)なのかな? でもこのお値段で、フルセットだったら文句なしです。 きっと写真に撮ったら、ちゃんとそれなりに見えると思います。 .
74%引き【未使用】正絹二部式きもの - by , 2022-12-25
5/ 5stars
私が七五三に着た着物がまだ綺麗に残っていたので、娘の卒園式にと購入。初めは120〜130購入したものの、サイズが小さく、120cm25キロのぽっちゃり娘には140〜150サイズでウエストぴったりでした。多少丈が長いですが、胸ぐらいまであげたら違和感なくとってもカワイイです。これで卒園式臨みます。
トランプ柄♠︎おしゃれ小紋 新品未着用 送料込 - by , 2022-10-31
5/ 5stars
袴のセットかと思ってました( ̄▽ ̄;) 大きめ買ったからまた今度上を買おうorz 生地はしっかりしてますね。
大島紬 12メートル 一反 - by , 2022-12-23
5/ 5stars
七五三用に購入しました。娘が気に入ってくれて良かったです。とても良い買い物が出来ました。
在庫整理 最終値引き きはだや 銘仙 反物 新品 - by , 2022-10-17
5/ 5stars
画像でみるよりも、実物は可愛くてよかったです。ありがとうございました。

ETLツールとは

 
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ETLとは、デジタルトランスフォーメーションの第一歩となる、データの整理・整頓ツールです

ETLツールとは?

ETLツールとは、組織の内外に散在するデジタルデータを抽出・収集(Extract)し、用途に応じて変換・加工(Transform)したうえで、その先にある格納先に有用な情報として配信・送出(Load)してくれる、ITプロダクトのカテゴリーの一つです。

  • Extract:引き抜く、切り抜く
  • Transform:変身、変ずる
  • Load:載せる、積み込む

前記の単語、Extract、Transform、Loadそれぞれの頭文字を略して、ETL(イー・ティー・エル)と称します。

1990年代前後から活発化したダウンサイジングとオープン化の流れを受けて、業務や用途に合わせたシステムの数が増えると同時にデータの置き場所が分散していき、データ量自体も指数関数的に増えていきました。

そこで、データの集積場所となるデータウェアハウス(Data Warehouse:DWH)という考え方が広まりましたが、下記のような理由によりデータの整理・整頓に迫られたことで生まれたのがETLツールです。

ETLツールが生まれた背景

  • メインフレームをはじめ、各種ITシステムの提供元によってデータの形式や文字コードなどがバラバラである
  • 各部門・担当者が更新するExcelファイルなどが、作成者によって異なる形式で作成・運用されている
  • 集めたデータはそのまま表示されるのではなく、用途に応じて加工が発生する

これらの結果、各所に点在するデータを集めると同時に一定の基準で整理したうえで、使いやすくまとめてくれる「ETLツール」が必要になったのです。

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ETLとは?ELTとの違いから考えるデータフローとの付き合い方

ELTに対するETLの最大の利点は、上図のデータフローの通り、データクレンジグに代表される変換・加工処理に専門特化した多様な機能や処理性能(量、速度)にあるでしょう。 また、ELTやデータプレパレーションのような付帯機能を持ったBI・DWHは、「自分が解釈できるデータさえ整理することができればよい」わけですから、せっかく加工したデータを他のツールで二次利用するようなシーンでは、BIツールから改めて対象データをダウンロードすることになるので、その際はELT機能としての出番がありません。

データフロー全体像のなかでETLツールが担う領域

ETLツールは、デジタル化されたデータが加工・共有されるデータフローの全体像のなかで、中間的な位置を担うツールです。

その特徴は、対象が「定型データ」と呼ばれる型の決まったデータに絞られるところです。財務会計や販売管理などの基幹系システム、POSや顧客管理システムなどに代表される定型データは、あらかじめ決められた項目に対して可変する値が蓄積されます。
これに対して「非定型データ」は、ルーティン化するほどの頻度がなかったり、データの発生から直接活用・共有されたりするものとして、ETLツールを介さずに利用されるという違いがあります。

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ここでは、ETLツールを「三ツ星レストランでの食事」に置き換えて、理解を深めていただこうと思います。

上図のように、私たちはレストランで「食事・消化」することはあっても、その料理が提供される前の仕入れや調理に関わることはありません。家庭料理に置き換えても、レストランほど下処理に時間を割くことは難しいですし、素材の目利きも基本的にはお店の仕入れに任せています。プロの仕事とは、私たち素人のスキルや知識、経験のおよばないところで地道に成し遂げられているわけです。

ETLツールも同様に、最終的なアウトプットからはまったく見えないコンピュータのなかで、地道にコツコツとデータを整理・整頓してくれるものです。

一つだけ補足すると、ETLツールを使ったデータ処理は、レストランのシェフが一つの料理を提供するまでに要する時間より短いです。三ツ星レストランの場合、市場での仕入れから仕込み、下処理までに数時間以上かかりますが、ETLツールならわずか数分、場合によっては一瞬でその工程を終えることもあります。

ETLツールの使い方・操作フロー

それでは、ETLツールの具体的な操作フローについて、Waha! Transformerの機能を例に説明します。

タスクの作成

データの抽出から変換・送出に至るETLツールの操作では、最初に「タスク」(Waha! Transformerでは「ジョブ」)を作成し、下記のような設定を行います。
なお、一つひとつのタスクは、私たちが普段行っているレポート作成などの定型業務に該当し、ETLツール1カ所に追加していくことができます。

1.データの収集・抽出元を指定
抽出元のシステムやファイル、そのなかにある抽出項目を特定し、アクセスに必要なログイン情報などを設定します。
2.データの変換・加工方法を指定
文字コードなどデータ形式の変換方法、項目の並び替えなどファイルレイアウトの加工方法について設定します。
3.データの配信・送出先を指定
BI・DWHなどデータの配信・送出先のシステムの項目を特定し、アクセスに必要なログイン情報などを設定します。

タスクの実行

作成したタスクの動作テストが終わり抽出元のデータが更新されたら、タスクの実行です。
Waha! Transformerでは、作成したタスク(ジョブ)の[実行]ボタンをクリックするだけ。
さらに、「毎朝8時」のような日次・定時処理はもちろんのこと、例えば自社の営業日カレンダーをマスターデータとして設定した上で、「年末年始は実行しない」のように、柔軟なスケジューリングで自動実行することもできます。

タスクの改修

作成したタスクは、実行担当者の異動や退職などでログイン情報が変わったり、抽出・送出先のシステムでネットワーク構成やデータ保存場所が変わったりした場合、設定情報を変更しなければいけません。
Waha! Transformerであれば、作成したタスク(ジョブ)ごとに設定情報をHTMLファイルとして保存できるので、設定項目のどこを変更すればよいか探しやすいです。さらに、タスク(ジョブ)ごとの改修履歴も保持しているので、「前の設定に戻したい」場合など改修の手間を大幅に減らせます。

ETL:データ連携ツール比較表(RFP添付用)

1999年にWaha! Transformerの提供を開始して以来、ETL:データ連携ツールの導入を検討されている数多くのお客様からRFIやRFPをご提示していただきご回答してまいりました。
その内容を整理・再編して、複数の製品・サービスの比較表としてご利用いただけるシートをご用意しましたので、ETL:データ連携ツールを比較・検討していただく際のお役に立てれば幸いです。

ETLツールと周辺ツールとの違い

ETLツールは、各種業務アプリケーションやデータベース、Excelやテキストファイルのデータを連携させてくれるツールですが、同様の機能を持った周辺ツールがいくつかあります。

  • 「実際のところ、どのツールを入れればいいの?」
  • 「それぞれのツールの特徴は?」
  • 「ツール選定のポイントは?」

などなど、お困りの方からのお問い合わせが少なからずあります。
私たちのお勧めは「まず、データ連携基盤をETLツールで構築しましょう。」となりますが、このセクションでは、ETLツールと周辺ツールとの違いや特徴を整理してみます。

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ここではデータ活用・データマネージメントという観点で、ETLツールと周辺ツールの特徴的なところをまとめてみます。
各ツールとも、一般論・外形的なところからできるだけ客観的に俯瞰していますので、個々の製品・サービスによって相違点はあるかもしれません。細かいところで違和感がある場合はどうかご容赦ください。

カテゴリー ETL EAI BI・DWH RPA
目的 データ連携 データカタログ データ分析 データ更新
役割 Data Transformer Data Integrator Data Analyzer Data Updater
分類 ミドルウェア toga pulla metal buckle sandals サイズ37 ミドルウェア
起点 データフロー 業務フロー
M-premier ロングダウンコート IT管理者 データ管理者
前提 事前に入力・生成されたデータを加工・流用するために利用する
対象データ 定型・構造化データ
※基幹系システムなどRDB等に格納される定型データの加工処理を機械化することで作業効率を向上
※ビッグデータなど非定型・非構造化データも収集・保管する「データレイク」の機能を有するものもある
処理頻度 定常 随時 随時 定常・随時
データ保管 × ×
選定ポイント データ処理性能 データ連携範囲 グラフ・チャート生成 自動化の範囲

いかがでしょう?
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それではここから、比較した各ツールごとに解説させていただきます。

ETLツールとEAIの違い・選び方

EAI:Enterprise Application Integrator(業務アプリケーション統合)

EAIとは、組織内外にいくつもある業務アプリケーションのデータを統合:カタログ化するITプロダクトのカテゴリーです。

ETLツールがRDBを中心に日次や月次など定時・定常的な大量データの更新を担うために“データ処理性能”が重視されるのに対し、EAIは幅広いアプリケーションを対象に、随時・リアルタイムな差分・少量データの更新を目的としているので、データの更新頻度と範囲によってETLツールと使い分けられることが多いと言えます。

EAIはカタログとしてデータ一覧機能(リポジトリーDB)を有することで差分抽出やリアルタイム更新を実現しますが、ETLツールは自らの管理下にリポジトリーDBを保管しないため、処理性能やデータセキュリティという観点では、ETLツールの方が運用が容易になるでしょう。

これらの違いから、ETLツールとEAIを併存させることもできますが、データ連携対象の業務アプリケーションがETLツールでカバーできるのであれば、データの処理性能やセキュリティといった観点からETLツールを選択する方が、合理的な選択となるのではないでしょうか。

ETLツールとBI・DWHの違い・選び方

BI:Business Intelligence/DWH:Data ware House(データ分析基盤)

データ分析ツールとデータ保管庫のセットにより、データ分析基盤と呼べるのがBI・DWHです。

データ分析を行うためには、分析テーマの入口や定点観測ポイントとしてのグラフやチャートがまずあり、その表示機能:ビジュアライズを担うのがBIツール、そこで表示させる基礎データを収集・保管しておく機能がDHWです。

DWHがあればETLツールは不要ではないか、あるいはデータプレパレーションツールが付帯していればよいのではないか、と聞かれることがありますが、BI・DWHが1システムだった場合、分析対象データを収集・加工する機能まで担わせてしまうことでシステム全体の負荷が高まり、最も大事なデータの深堀り:グラフ・チャートからのドリルダウンなど分析のための操作がサクサク動かないといった事態が生じます。

特に、AI・ビッグデータ分析が2010年代にバズワードとなって注目されましたが、ビッグデータを放り込んでおくデータレイクは用意されているものの、分析のための前処理(変換・加工)には想像以上のスキルと手間がかかることから、肝心な分析のためのデータを整理・整頓しておくところで、ETLツールが見直されるシーンが多くみられます。

このように、収集~保管~表示といった要素を分離して個別最適化しておくことが、データ分析によって有用な情報を得るための快適なシステム基盤をつくる上でのキモと言えるでしょう。

ETLツールとRPAの違い・選び方

RPA:Robotic Process Automation(データ更新ロボット)

AI:人工知能が第三次ブームとなった2000年代以降、それまで人手で行わざるをえなかったPC上での定型作業を、自動化・ロボット化するRPAが注目されるようになり、馴染みの深いExcelのマクロが、PCのデスクトップ作業全体に拡張するイメージで広まりつつあります。

ETLツールによるデータ収集は、データソースのシステムに直接接続してデータを取得できる必要がありますが、例えばその対象が商用のWEBサービスであるなど、ETLツールが直接接続することができないようなケースがRPAの出番になります。

具体的には、利用しているWEBサービスのデータ提供方法としてAPIなどが提供されておらず、条件指定したCSVファイルのダウンロードなどに限定されている場合などがあります。この条件指定とダウンロード作業をRPAが担い、ダウンロードファイルが特定のフォルダーに保存されたタイミングで、ETLツールのタスクが起動するといったデータフローが考えられます。

データ・マネジメントという観点であれば、ETLツールと組み合わせることで最も効果が高まるのがRPAと見ることもできますし、RPAだけでETLがない場合、RPAのポテンシャルが充分に発揮できないことが起こりえる点には注意が必要でしょう。

データ活用ツールの違い・比較資料がダウンロードできます。

ETL ツールと周辺ツール3種(EAI / BI・DWH / RPA )との比較表およびツールごとの解説をまとめたホワイトペーパーをダウンロードしていただけます。

ETLツール:Waha! Transformerの動作環境

ETLツール:Waha! Transformerの対応データソース

最新情報は[動作環境]のページでご確認ください。
各種ODBC 対応データベースについての詳細はお問い合わせください。

  サポート対象 動作実績あり
データベース Oracle Database 11g、12c、18c、19c 8i、9i、10g
フランコフェラーロ 丸襟 ロング コート 薄手 オフホワイト 白 春秋スプリング 2000、2005、2008、2008 R2
IBM Db2 for Windows/UNIX V9.7、10.1、10.5、11.1 V8.x、9.1、9.5
IBM Db2 for i 7.2 5、5.4、6.1
MySQL V5.7、8.0 V5.6.10 ~
【kumikyoku】美品クミキョク リアルファー脱着 アンゴラ65% ロング白 V9.3、9.4
Amazon RDS(Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL) ※1  
DWH Dr.Sum EA V3.0 SP2、V4.0、V4.0 SP1、V4.1、V4.2、5.0、5.1 EA V2.5
Amazon Redshift IBM Red Brick Warehouse 5.x/6.x
ERP SAP ERP 6.0、S/4 HANA R/3 4.6C
ジャーナルスタンダードラックス リネンスモックレースブラウス Microsoft Access 2010、2013、2016、2019 2000、2002、2003、2007
Microsoft Excel ( xlsx, xlsm, xls 形式のファイルをサポートします。)  
打掛&掛下セットwarriorroots様専用  LOUIS VUITTON エピ 2way ビファス ショルダーバッグ 鍵付きアンティーク リビング テーブル タイル風 モザイク
その他、動作実績 その他、IBM DB2 UDB for zOS、HiRDB、Caché、SAP HANA 等の動作実績多数

※1 Amazon RDS の対応バージョンは、各データベースエンジンの対応バージョンに従います。

ETLツール:Waha! Transformerの対応文字コード体系

V5.3:現在の対応状況です。
EBCDIC カナ、EBCDIC 英小文字、EBCDIK(日立)、ASCII、IBM 漢字、富士通JEF、日立KEIS、NEC 漢字「JIPS、JIPS(E)」、JIS、シフトJIS、日本語EUC、JASTEM、Unicode「UTF-8、UCS-2」、中国 GB18030、BIG5、中国 IBM(GB Host)

  • 漢字、非漢字の混在文字列に対応
  • ユーザ定義テーブルによる外字対応
  • 漢字はすべて JIS83 対応。JIS78 と JIS83 の変換は外字テーブルを提供
  • Unicode はビッグエンディアン / リトルエンディアン、サロゲートペア対応

ETLツールの導入で期待できる効果

ここまで読んでいただいた方は、すでにETLツール導入のモチベーションが高まったかもしれませんが、あらためて導入後に期待できる効果をピックアップしました。

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情報システムとは、ビジネス≒業務上必要な“情報”を入力・更新し、必要な人が必要な時に必要な“情報”を参照・取得できるようにするためのコンピューターシステム“のはず”です。
ところが、役割分担の多様化や専門化が進むにつれ、主として情報を入力する人たちに最適化されたシステムがどんどん増えていくことで、情報を使う側の立場の人たちは一ヶ所で必要な情報を取得することが困難になっていきます。すでにそうなってしまっている方はもちろん、これからそうなってしまいそうな方もぜひ、シームレスなデータ連携基盤がもたらす効用を洗い出してみてください。

定型タスクの実行に要する時間を大幅に削減

作業時間を一気に減らせることが、いちばん大きな効果でしょう。『働き方改革』が浸透するなかで、労働時間は減っても作業時間が変わらなければ、品質の低下などに影響が出てきます。それでは本末転倒ですから、まずはどれだけ時間が減らせるか自分のタスクから洗い出してみましょう。

バラバラだった作業手順を標準化

人手に頼っていた作業がITツールを使うことで機械化・自動化できると同時に、Waha! Transformerで作成したジョブによって標準化されます。極端にいえば「実行ボタンを誰がクリックしてもレポートが更新できる」のです。
また、前述したジョブ設定のHTMLドキュメントは設定仕様書や簡易マニュアルとして共有できます。これにより、前任者から引き継いだものの実際の作業時にやり方がわからないといったトラブルも防げます。
注意点として、自動実行しているジョブが誰もわからないという状況は避けなければなりません。HTMLドキュメントはすべてのジョブごとに作成しておき、引き継ぎの際に漏れが生じないようにすると安心です。

ETL:データ連携ツール比較表(RFP添付用)

1999年にWaha! Transformerの提供を開始して以来、ETL:データ連携ツールの導入を検討されている数多くのお客様からRFIやRFPをご提示していただきご回答してまいりました。
その内容を整理・再編して、複数の製品・サービスの比較表としてご利用いただけるシートをご用意しましたので、ETL:データ連携ツールを比較・検討していただく際のお役に立てれば幸いです。

ETLツールを導入するために検討しておきたい3つのポイント

ETLツールについて大まかに解説してきましたが、いざETLツールを導入すると、どのような観点で検討を進めればよいのかイメージできない方もいらっしゃると思います。ここで3つのポイントにまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

ETLツール検討ポイント1:ETLツール導入の目的と目標をはっきりさせる

せっかく導入したのに、結局使わなかったというケースは、よく見られます。ツール導入の目的と目標がなかったり、あっても絵に描いた餅で誰も覚えていないといったケースほど、その確率が高い印象があります。

裏を返せば、すべての利用者が目的と目標に納得し、「これを活用しない手はない!」と高いモチベーションがあるときに導入すれば、成功する確率は高くなります。

  • 『目的』の例:月次締め処理後のレポート作業を最小化して、現場に余裕をつくる
  • 『目標』の例:30人が毎月末に5時間ずつ(=計150時間)かけていた定型作業を、15分に短縮する

このように、業務とプロセスの数だけ目的と目標を明文化しておけば、仮にPoC(Proof of Concept)やスモールスタートで1業務からスタートとしても、対象部門を選ぶ理由が見いだしやすくなりますし、本格的に全社展開となる場合には優先順位付けの理由になります。時間の許す範囲で、広範な部門や業務のフローを整理しておくことをお勧めします。

ETLツール検討ポイント2:ETLツールがカバーするシステム数やデータ量、処理に要している工数を調査する

前項の“目標”を定義するために必要な、定量データを集めましょう。対象システムの数やデータ量の調査はIT部門主導で集めやすいと思いますが、人的工数の調査は改善インパクトが大きくなるであろう現場部門から協力を仰ぐ形で収集していくとよいでしょう。

その前提として、IT部門と現場部門のコミュニケーションが日常的に円滑で、すでにETL導入の効果が見込める部門が顕在化していると理想的です。そのような場合も可能な範囲で複数部門をカバーして、潜在的な課題や問題の発見につなげる活動も見据えておきましょう。

ETLツール検討ポイント3:導入効果の仮説を立てる

ビジネスでもスポーツでも、成功イメージを持つことはマインドセット面でも大変有効です。導入プロジェクトのコアメンバーだけでもブレーンストーミングの機会を設け、目標としてピックアップした効果以外にどんなメリットが生まれるかなど、ポジティブな意見を出し合ってみましょう。

データマネジメントのプロジェクトにおいては、「入力・集計に必死だったころには見てもいなかったけど、集計後のレポートで異常値が見えてくるようになった」といった声を、複数の組織で聞かれるケースがあります。

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ETLツールに関するよくある質問

  • ETLツールはどのような仕組みですか?

    組織内外に散在するデータを収集・加工・送出してくれるミドルウェアがETLツールです。
    一般的にはプログラミングやスクリプトなどの開発を要するデータ処理ですが、より多くの人が使いこなせるようにGUIで操作できるものが一般的です。

  • ETLツールはどのくらいの種類がありますか?

    ミドルウェアとして限定的な機能を持つソフトウェアがETLツールなので、その種類は多くありません。
    海外製、日本製といった開発元であったり、有償なのか無償・OSSなのかといったところが比較の軸になります。

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    データ処理のキモである変換・加工機能は、ファイル形式や文字コードなど、利用される国によって要件が大きく変わってくる点に注意が必要です。
    海外製/日本製、有償/無償・OSSなどで比較される際も、処理性能×操作性×利便性の3要素を比べてみるのがよいでしょう。

  • ETLツールを利用するメリットはなんですか?

    ETLツールを利用するメリットは、財務会計や販売管理、人事給与や生産管理など、組織内外にいくつもある業務アプリケーションのデータを、利用者に見えない裏側で整理・整頓してくれることです。
    共有フォルダーにあるExcel定型帳票を日次更新できるものもあり、データ更新作業の機械化・自動化といった観点で導入される企業が増えています。

  • ETLツールの価格の相場はどのくらいですか?

    無償・OSSといった低価格帯、500万円程度の中価格帯、2,000万円超の高価格帯に大きく分類できますが、取り扱うデータ量や連携範囲、操作性などに差があるので、体験版などを使って検証した上で、導入・運用における費用対効果を確認することをお勧めします。

  • ELTツールを使ううえで、どのようなものを選んだら良いですか?

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  • ETLツールはどれがおすすめですか?

    処理性能×操作性×利便性というETLツールの3要素に加え、純国産ETLツールの先駆者である Waha! Transformer をお勧めしない理由が見当たりません。

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2021年度の税制の目玉の一つ「DX投資促進税制」、メリットを得るには何をするべきか? (1/3):EnterpriseZine(エンタープライズジン) 
上田:D要件として「データ連携・共有」「クラウド技術の活用」「DX認定の取得」の3つ、X要件では「全社の意思決定に基づくものであること」「一定以上の生産性向上が見込まれること」の2つを全て満たす必要がありますから、DXに全社的に取り組んでいる企業のみが対象となる税制だと思います。4月時点では計画申請書の内容が公開されておらず、詳細が明らかになるのは5月以降ですが、過去の税制から考えると、比較的いろいろな項目を記載することになるでしょう。申請書作成にあたっての最初のハードルは、D要件の1つであるDX認定取得だと考えています。すでに取得している企業は別として、これからの企業にとってはこの認定取得が必須です。
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「データ活用ツールの違い・比較」ホワイトペーパーの解説講座

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~DX の第一歩はシームレスなデータ連携基盤の整備から~
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執筆者情報:

ユニリタ Waha! Transformerチーム

株式会社ユニリタ ITイノベーション部

PM・SEに限らず多様な経験・知見を持ったメンバーが、「データ活用」という情報システム部門の一丁目一番地でお役に立つべく集められました。

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