ETL プロセスは、レポートや分析で将来使用するために、ソースから宛先ストレージ（通常はデータウェアハウス）にデータを移動することとして定義されます。 データは、ビジネス要件に基づいて特定の形式に変換および変換する前に、最初に膨大な数のソースから抽出されます。

ETLは、データウェアハウスに保存されているデータに依存してレポートと視覚化を構築するため、ビジネスインテリジェンスと分析のユースケースに必要な最も不可欠なプロセスのXNUMXつです。 これは、実用的で運用上の洞察を提供できる効果的な戦略の構築に役立ちます。 

ETLプロセスを理解する

理解する前に ETLツールとは、最初にETLプロセスを理解する必要があります。

• エキス：このステップでは、フラットファイル、Hadoopファイル、XML、JSONなどのさまざまな形式で存在する膨大な数のソースからデータが抽出されます。抽出されたデータはステージング領域に保存され、そこでさらに変換が実行されます。 したがって、データウェアハウスにロードする前に、データが徹底的にチェックされます。 ETLプロセスは途中でさまざまなシステムと対話する必要があるため、ソースとターゲットの間にデータマップが必要になります。 
• 最適化の適用：このステップは、ETLプロセスの最も重要なステップと見なされます。 データに対して実行できる変換には、統合、フィルタリング、データクレンジング、標準化などの基本的な変換と、複製、キーの再構築、ルックアップを使用したデータのマージなどの高度な変換のXNUMX種類があります。
• 負荷：このステップでは、変換されたデータをデータウェアハウスにロードします。このデータウェアハウスを利用して、さまざまなレポートを生成し、重要な分析上の決定を行うことができます。

ETLツールの種類

ビジネスに活用できるさまざまなタイプのETLツールは次のとおりです。

オープンソースETLツール

過去XNUMX年間で、ソフトウェア開発者はさまざまなオープンソースETL製品を考案してきました。 これらの製品は無料で使用でき、ソースコードは無料で入手できます。 これにより、それらの機能を拡張または拡張できます。 オープンソースツールは、統合、品質、採用、使いやすさ、サポートの可用性が大幅に異なる可能性があります。 多くのオープンソースETLツールには、データパイプラインを実行および設計するためのグラフィカルインターフェイスが含まれています。

ここにいくつかの最高のものがあります オープンソースの 市場に出回っているETLツール：

• Hadoopの：Hadoopは、汎用の分散コンピューティングプラットフォームとしての地位を確立しています。 あらゆる構造のデータを操作、保存、分析するために使用できます。 Hadoopは、オープンソースプロジェクトの複雑なエコシステムであり、20を超えるさまざまなテクノロジーで構成されています。 MapReduce、Pig、Sparkなどのプロジェクトは、主要なETLタスクを実行するために使用されます。  
• Talendオープンスタジオ：Talend Open Studioは、市場で最も人気のあるオープンソースETLツールのXNUMXつです。 ETLエンジンを介してパイプライン構成を実行する代わりに、データパイプラインのJavaコードを生成します。 この独自のアプローチにより、パフォーマンス上の利点がいくつか得られます。
• Pentahoデータ統合（PDI）：Pentaho Data Integrationは、そのグラフィカルインターフェイスであるSpoonで市場でよく知られています。 PDIは、パイプラインを表すXMLファイルを生成し、ETLエンジンを介してそれらのパイプラインを実行できます。

エンタープライズソフトウェアETLツール

商用ETLソフトウェア製品をサポートおよび販売しているソフトウェア会社は数多くあります。 これらの製品はかなり長い間使用されており、一般的に機能と採用が成熟しています。 すべての製品は、ETLパイプラインを実行および設計し、リレーショナルデータベースに接続するためのグラフィカルインターフェイスを提供します。

市場で最高のエンタープライズソフトウェアETLツールは次のとおりです。

• IBM インフォスフィア データステージ：DataStageは、メインフレームコンピューターを操作するための強力な機能を示す成熟したETL製品です。 これは「ライセンスが複雑で高価なツール」と見なされており、このカテゴリの他の製品と重複することがよくあります。
• オラクルデータインテグレーター：オラクルのETL製品は、数年前から市場に出回っています。 他のETL製品の根本的にユニークなアーキテクチャを利用しています。 ハードウェアリソースと専用プロセスを使用してETLツール自体で変換を実行するのとは対照的に、Oracle DataIntegratorは最初にデータを宛先に移動します。 次に、Hadoopクラスターまたはデータベースの機能を使用して変換を実行します。 
• Informatica PowerCenter：Informatica PowerCenterはさまざまな大企業によって活用されており、業界アナリストからも高く評価されています。 これは、Informaticaプラットフォームとしてバンドルされている、より大きな製品スイートの一部です。 これらの製品はIT中心ですが、かなり高価です。 Informaticaは、非構造化および半構造化ソースの市場に出回っている他の製品よりも成熟度が低いと見なされています。 

クラウドベースのETLツール

クラウドベースのETLツール 他のクラウドサービスへの堅牢な統合、使用ベースの価格設定、および弾力性を提供するという利点があります。 これらのソリューションも独自仕様であり、クラウドベンダーのフレームワーク内でのみ機能します。 簡単に言えば、クラウドベースのETLツールを別のクラウドベンダーのプラットフォームで使用することはできません。

市場で最高のクラウドベースのETLツールは次のとおりです。

• Hevoデータ：Hevo Dataのようなフルマネージドのノーコードデータパイプラインプラットフォームは、からのデータを統合するのに役立ちます 100以上のデータソース（30以上の無料データソースを含む） 簡単な方法でリアルタイムで選択した目的地に。 最小限の学習曲線を備えたHevoは、わずか数分でセットアップできるため、ユーザーはパフォーマンスを低下させることなくデータをロードできます。 多数のソースとの強力な統合により、ユーザーはXNUMX行をコーディングしなくても、さまざまな種類のデータをスムーズに取り込むことができます。
• Azure データ ファクトリ：これは、さまざまなオンプレミスおよびクラウドソースに接続するフルマネージドサービスです。 データを簡単に変換、コピー、および強化し、最終的に宛先としてAzureデータサービスに書き込むことができます。 Azure Data Factoryは、変換ステップとしてSpark、Hadoop、および機械学習もサポートしています。  
• AWSデータパイプライン：AWS Data Pipelineを使用して、SQL変換、カスタムスクリプト、MapReduceアプリケーション、分散データコピーなどの通常の処理アクティビティをスケジュールできます。 また、RDS、DynamoDB、AmazonS3などの複数の宛先に対してそれらを実行することもできます。

まとめ

このブログでは、ETLおよびETLツールの基本について説明しています。 また、ETLツールの各カテゴリに属する​​市場で最高のETLツールのいくつかについての洞察も提供します。

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ソース：https：//www.smartdatacollective.com/understanding-etl-tools-as-data-centric-organization/