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

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。

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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。

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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：Waha! Transformerの動作環境

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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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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