ELTとETLの違いをわかりやすく解説！データ処理の新常識とは？
データの時代とは言われていますが、さまざまな方法でデータが処理されています。その中でよく耳にするのが「ELT」と「ETL」という用語です。これらはどちらもデータ処理のプロセスを指しますが、アプローチや流れが異なります。今回は、ELTとETLの違いをわかりやすく解説していきます。
ELTとは？
ELTは「Extract, Load, Transform」の略で、データを抽出（Extract）した後、まずデータをデータベースやデータウェアハウスにロード（Load）します。その後、必要な変換（Transform）を行う方式です。最近のクラウドサービスの発展により、大きなデータを一度に処理できるようになったため、ELTが広く利用されるようになっています。
ETLとは？
一方で、ETLは「Extract, Transform, Load」の略です。こちらはデータを抽出した後に、必要な変換を行ってからデータをデータベースにロードします。従来、データウェアハウスに格納される前にデータを整理することで、データの質を高めたり、分析しやすくすることを目的としていました。
ELTとETLの比較表
| 要素 | ELT | ETL |
|---|---|---|
| データ処理の順序 | 抽出 → ロード → 変換 | 抽出 → 変換 → ロード |
| データ量の処理 | 大規模データに強い | 小規模データ向き |
| 処理速度 | 速い | 遅い傾向 |
| 主に使う技術 | クラウドベース | オンプレミス |
結論
ELTとETLはそれぞれ特徴があり、データ処理の目的に応じて使い分ける必要があります。データが増えてくる現代においては、ELTの働きが今後ますます重要視されるでしょう。一方でETLも従来からの手法として根強い人気があります。自分のプロジェクトやビジネスに適した方法を選ぶことが重要です。
データの処理方法には、ELTとETLという2つのアプローチがありますが、最近では特にELTが注目されています
ELTは、まずデータをそのままシステムに入れ、後から必要な処理をする仕組み
これにより、大量のデータを迅速に扱えるようになりました
反対にETLは、あらかじめデータを整理してから格納するので、処理に時間がかかることも
一見異なるようですが、シンプルさと柔軟性が求められる今日のデータ分析にはELTの方が適しているケースが多いです
データの世界は進化が早いですね！
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