etlとは？初心者でも分かるデータ処理の基本ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

etlとは？

etlはデータを取り扱うときの基本的な作業フローを表す略語です。Extract、Transform、Loadの3つのステップから成り立っています。日本語では抽出、変換、ロードといいます。

日常の例えで考えると、資料を集めてきて整理し、最終的に使える形で保管する作業に似ています。データを正しい場所へ運ぶための設計思想がETLには欠かせません。

ETLの三つの段階

able> 段階意味ポイント Extract元データを様々な場所から取り出す品質のばらつきに注意 Transformデータを統一フォーマットに変換し、欠損やノイズを処理データ品質を高める作業 Load分析やアプリで使える形に整えて格納格納先の設計が重要 ble>

ETLの利点は分析者が正確なデータを迅速に使える点です。自動化しておくと手作業のミスが減り、レポート作成が速くなります。

実務の例として販売データを店舗ごとに集約し、時系列で分析する場面を考えます。ソースは複数、分析基盤は一つという形でETLを使うとデータの整合性が保たれます。

ETLとELTの違い

方式	特徴
ETL	データを変換してから保存
ELT	データをそのまま格納し、後で分析側で変換

注意点はセキュリティと処理コスト、エラーハンドリングです。設計時には監視体制と適切なログを用意しましょう。

このように etl はデータ活用の土台となる重要な技術用語です。初心者はまず抽出と変換とロードの三段階を理解し、身近なデータを使って実践してみてください。

etlの関連サジェスト解説

etl とは aws: etl とは aws というキーワードでよくある質問は、「データをどのように他の場所へ移し、整形し、使える形にするのか」です。ETL は Extract（取り出す）、Transform（変換する）、Load（ロードする）の頭文字をとった言葉で、データを別の場所へ運ぶときの手順を表します。AWS は Amazon（関連記事：アマゾンの激安セール情報まとめ）が提供するクラウドサービスの集まりで、データ処理を自動化する道具がそろっています。特に AWS Glue は管理された ETL サービスで、データの取り出し先を自動的に探してくれる機能や、変換の作業をスクリプトとして用意する機能を持っています。S3 はデータを保管する場所、Redshift は分析用のデータベースで、ETL の最後の「Load」でデータを入れて分析ができるようになります。ETL と ELT の違いも知っておくと良いです。伝統的な ETL ではデータをまず変換してから目的地に入れるのに対し、ELT ではデータをそのまま入れてからデータベースやデータウェアハウスの力で変換する方式です。AWS ではこの両方の流れをサポートするサービスがあり、用途に応じて使い分けます。例えば学校の成績データを複数の CSV から取り出し、日付形式を揃え、不要な行を削除し、集計した上で Redshift に格納する、という一連の作業を Glue や Data Pipeline、そして Redshift で実現できます。このような作業を自動化すると、毎日決まった時間に新しいデータを取り込み、レポートが最新の状態になるため、授業の分析や進学対策などにも役立ちます。初心者の人は、小さなデータセットから始め、取り出す場所・変換のルール・格納先を順番に決めていくと理解が深まります。
etl とは mri: この記事ではキーワード「etl とは mri」について、初心者でも分かるように丁寧に解説します。まず ETL とは何かを説明します。ETL はデータを取り出し整形して、最終的に目的の場所へ入れる一連の作業のことです。Extract（取り出す）・Transform（変換する）・Load（格納する）の頭文字をとって名づけられ、データベースや分析システムを作るときに使われます。次に MRI とは何かを説明します。MRI は Magnetic Resonance Imaging の略で、体の内部を詳しく映し出す医療用の撮影技術です。放射線を使わず、画像の質が高いため診断や研究に活用されます。MRI 自体は医療の現場で使われる用語で、データ処理の技術を指すものではありません。ETL と MRI の関係は直接的には別の領域の用語ですが、現場のデータ分析では ETL の考え方が MRI のデータを整理するのに役立ちます。医療機関では MRI の画像データや検査報告の情報を分析するために、ETL の手順を使ってデータを整理することがあります。たとえば PACS という画像保存・共有システムから MRI の画像データとメタデータを取り出し、標準フォーマットへ変換し、個人を特定できる情報を匿名化してから、分析用のデータベースに格納します。これが ETL の三段階である取り出す・変換する・入れるという流れです。注意点として、医療データには個人情報が含まれるため法令や病院のポリシーを守ることが最優先です。匿名化の方法やアクセス権、監査ログの管理などを適切に行わなければなりません。ETL は強力なツールの一つですが、MRI の価値を高めるための土台作りにすぎません。正しく使えば、研究や診断の質を高める手助けになります。このように etl とは mri というキーワードは、データ処理と医療データの結びつきを理解する入門のヒントになります。
etl とはわかりそうで: etl とはわかりそうで、実は少し複雑に聞こえるデータ処理の考え方です。初心者にも伝わるように、抽出・変換・ロードの3つのステップを丁寧に解説します。1) 抽出(Extract) 取り出すデータ源は、データベース、CSVファイル、API などさまざま。重要なのは、必要なデータだけを選んで取り出すことと、元データに影響を与えないことです。2) 変換(Transform) 取り出したデータを使いやすい形に整えます。欠損値を補う、日付の形式をそろえる、単位を統一する、異なる表を結合する、重複をなくす、集計する、などの作業を含みます。3) ロード(Load) 変換済みデータを分析用の場所に置きます。データウェアハウスやデータレイク、あるいはスプレッドシートなど。適切なテーブル設計と品質管理が大切です。ETLを使う理由としては、複数のデータ源を一つにまとめ、分析を速くすること、データの品質を保ち誤解を減らすこと、業務のルールに合わせてデータの形を整えることが挙げられます。ELTとの違いについても触れます。近年はクラウドのデータウェアハウスが普及し、ELTという方法も増えました。ETLは変換をロード前に行うのに対し、ELTはデータをそのままロードしてから必要に応じて分析先で変換します。データ量が多い場合はELTが向くことが多い一方、データ品質を厳しく保ちたい場合はETLが適しています。初心者がつまずきやすい点としては、変換ルールの管理、テストの不足、パフォーマンスのブロック、ツールの選択ミスなどがあります。小さなデータセットから試して、少しずつルールを追加していくのがコツです。
zero-etl とは: zero-etl とは、データを取り出して整形する従来のETL作業を“ほぼゼロ”に近づける新しいデータ統合の考え方です。従来のETLはソースごとに抽出・変換・ロードの作業を分割して行い、スクリプトやツールの組み合わせを自分で設計します。そのため開発コストが高く、変更が生じた時の保守も大変です。zero-etl ではデータウェアハウスと接続ツールの自動化機能を活かし、データの移動と初期の整形を最小限に抑え、変換はデータウェアハウス内のSQLやビューに任せます。結果として、コード量を減らし、データの最新性を保ちながら分析を進められる点が大きな特徴です。\n\nこの考え方はELT（Extract-Load-Transform）の発展形として語られることが多く、ソースからウェアハウスへデータを取り込んだ後、必要な変換を最後にまとめて実行します。つまり、データをまず蓄積してから、分析の要件に合わせて都度形を整えるイメージです。\n\n実務での流れは次のようになります。1) データソースと接続を設定し、取り込みの方法を決める（バッチ or ストリーミング）。2) データを直接ウェアハウスへ取り込み、重複や欠損の基本チェックを行う。3) ウェアハウス内でSQLを使い、結合・フィルタ・集計などの変換を行い、分析用のテーブルやビューを作る。4) BIツールでダッシュボードを作成する。5) 必要に応じて、逆ETLを使って分析結果をSaaSアプリに返すことも可能です。\n\nメリットとデメリットも押さえておきましょう。メリットはコード量の削減、運用の簡素化、データの鮮度が高まる点です。デメリットはウェアハウスのコストが増えること、SQLの知識が必要になること、一部の高度なデータ変換に向かない場合があることです。自分のデータ量や目的、予算に合わせて判断するのが大切です。\n\nまとめとして、zero-etl とは従来のETLを減らし、データウェアハウスと自動接続ツールを活用してデータを取り込み、初期変換をウェアハウス内で完結させる考え方です。現代のデータ活用では有力な選択肢のひとつですが、適用にはコストとスキルのバランスを見極めることが重要です。
データ etl とは: データ etl とは、データを集めて、整理して、別の場所に運ぶ一連の作業のことです。ITの現場では、会社や学校のいろいろな場所にデータが分かれて保存されています。売上データ、在庫データ、サイトの利用ログなど、場所ごとに形や表現が違います。ETLはこのデータを1つのかたまりにして、分析しやすい形に整えるための作業です。Extract（抽出）では、元のデータを取り出します。データベース、CSVファイル、API などから必要な情報を取り込みます。取り出す範囲をよく決めることが大切で、不要なデータを混ぜると処理が遅くなります。Transform（変換）では、取り出したデータを共通の形式に整えます。日付の表記をそろえる、数値を同じ単位に直す、欠損値を埋める、重複を消す、データ型をそろえる、必要な計算を追加することもあります。ここがETLの“肝”です。Load（積み込み）では、変換したデータを分析で使える場所に入れます。データウェアハウスやデータレイクと呼ばれる場所です。ここに入れると、BIツールで見ることができたり、レポートを作成したり、機械学習のデータにも使えます。実例として、学校のウェブサイトのアクセスログをETLでまとめる場合を考えましょう。ログを取り出して、誰がいつどのページを見たかを分かりやすい形に変換します。日付の表記を統一し、書かれたURLを短い名前に直し、訪問回数を集計します。最後に整理したデータをデータベースに入れると、日別の人気ページをすぐに知ることができます。このように、ETLを使うとデータがそろい、分析の結果の信頼性とスピードが高まります。ただし、処理を定期的に動かすには自動化が必要です。リアルタイム性が求められる場合はストリーミングETL、先に大きな場所へ置いてから変換するELT という考え方も覚えておくと良いでしょう。
拡張子 etl とは: 拡張子 etl とは、パソコン上で使われるファイルの種類を示す記号の1つです。特にWindowsのイベントや診断データを保存するファイルとして使われることが多く、ETL は Event Trace Log の略称です。パソコンやアプリが動くときに起こる出来事を順番に記録しておくためのデータです。ETLファイルは通常バイナリ形式で、人の手で読もうとすると難しく、テキストエディタでは意味がわかりません。だから、専用のツールを使って見るのが基本です。\n\n一方、データ処理の世界ではETLという略語があります。これはデータを取り出す Extract、変換する Transform、ロードする Load という3つの工程を指します。これとは別に拡張子としての ETL は存在しますが、混同されやすいので区別が必要です。\n\n開くには Windows のイベントビューアーやパフォーマンスツール、あるいは WPR/WPA といったツールを使います。ETLファイルは大きくなることが多く、読み取りには時間がかかる場合があります。初心者はまずイベントビューアーでイベントの種類と時間を確認し、必要に応じて WPA で詳しく分析します。\n\n使い道としてはシステムのトラブルシューティングやアプリの動作不具合の原因追跡、パフォーマンスの分析に役立ちます。ファイルを共有したい場合はテキスト化よりも専用ツールでの変換が推奨されますが、元データは大きく複雑なことが多いので専門知識があると安心です。
reverse etl とは: reverse etl とは、データの流れを逆方向に動かす考え方です。通常の ETL（Extract＝取り出す、Transform＝整形、Load＝格納）ではデータをデータウェアハウスに集めて分析しますが、reverse etl は分析で使われたデータを再び業務ツールに渡して日常業務を改善します。たとえば、顧客の購買傾向をデータウェアハウスで分析し、その結果をCRMやメール配信ツール、広告プラットフォームへ戻すことで、接客やマーケティングを現場で即座に活用できるようにします。実務の流れはおおむね次のとおりです。①データソースとデータウェアハウスを接続し、分析用のデータセットを作る。②reverse ETL ツールを使い、渡したい指標（例：購買ステータス、顧客セグメント、LTV など）を業務アプリのフィールドにマッピングする。③ツールを介してデータを定期的またはリアルタイムで配信する。④結果をモニタリングし、データ品質を保つ。なぜ使うのかというと、業務側でも最新の分析結果を使えるようになり、パーソナライズや最適化が進み、部門間のデータの分断を減らせるからです。一方で注意点として、データのプライバシー・セキュリティ、スキーマの整合性、遅延、コストが挙げられます。導入のコツは目的を明確化し、フィールドの命名を統一し、変換ロジックを共通化し、監視とガバナンスを組み込むことです。実践のヒントとしては、まず重要なビジネス指標を決め、それを現場の業務ツールでどう表示するかを設計すること、そして小さなパイロットから始めて徐々に拡張することが成功の近道です。
outlook logging etl とは: outlook logging etl とは、データ処理の考え方であるETLと、Outlookのログデータを組み合わせて分析する話です。ETLはExtract（抽出）・Transform（変換）・Load（格納）の3段階でデータを取り扱います。Outlookのログは、メールの送受信状況、配信遅延、エラー、認証の情報などを含み、トラブルシューティングやパフォーマンス監視に役立ちます。初心者には、まず「どのログを集めるか」を決め、次に「どんなデータを分析したいか」を決めることが大切です。具体的な流れは次の通りです。1) 収集（Extract）：Outlookクライアントの診断ログやExchange Onlineのログ、Delivery/ Transportのログなど、分析に必要なログを手元に集めます。2) 変換（Transform）：時刻を統一する、識別子を揃える、コードを人が理解できるメッセージに直す、不要な情報を削るなど、データを分析しやすい形に整えます。3) 格納（Load）：データベースやCSV、Excelなど読みやすい形式に保存します。4) 分析・可視化：集計やグラフ化を行い、遅延の原因、エラーの発生箇所、特定の送信ドメインの問題点などを見つけます。実務ではAzure Data FactoryやSSIS、PythonのPandasといったツールを使ってETLを組むことが多いです。ポイントは個人情報や機密情報の取り扱いに気をつけ、必要最小限のデログを取得することです。また、Outlookの仕様や組織のポリシーに従い、適切にログを扱いましょう。初心者向けの参考として、まずは簡単なログファイルを使って、ETLの3段階を体験してみると理解が深まります。
eai etl とは: eai etl とは、データや情報を別々のソフトウェア間でやり取りできる仕組みのことです。eai は Enterprise Application Integration の略で、企業内の会計ソフトや顧客管理、在庫管理などのアプリケーション同士を連携させ、業務をスムーズに進めるための“橋渡し”をします。ETL は Extract-Transform-Load の略で、データを取り出し（Extract）、必要な形に変換し（Transform）、別の場所へロードする（Load）一連の処理を指します。主にデータウェアハウスや分析用のデータを作る目的で使われます。これらは似ているようで役割が違い、eai はリアルタイムの連携やイベント駆動の動きを中心に設計されることが多いのに対し、ETL は大量のデータを定期的に集めて整形する“データの川”のような役割を担います。実務ではリアルタイムの連携を実現するためにミドルウェアや API ゲートウェイ、メッセージングの仕組みを利用する一方、分析のためのデータを整えるときにはETLパイプラインを組んでデータをデータウェアハウスへ移します。初心者が押さえるべきポイントは三つで、何を連携したいのか（データとアクションの違い）、通信のタイミング（リアルタイムかバッチか）、セキュリティとガバナンス（誰がどのデータを見られるか、どのデータを扱えるか）です。技術面ではeai の分野でミドルウェアや API、ESB、メッセージング、ETL の分野でデータ統合ツールが使われます。要するに、eai は“アプリ同士をつなぐ場”であり、ETL は“データを集めて分析用に整える工程”です。

etlの同意語

ETL: Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（読み込み）の3段階でデータを統合する伝統的なデータ連携手法。データソースから抽出して変換し、格納先へ読み込む流れを指します。
ELT: Extract（抽出）・Load（読み込み）・Transform（変換）の順序で処理するデータ統合アプローチ。大規模データやクラウド上のデータウェアハウスでよく用いられる手法です。
抽出・変換・読み込み: ETLの日本語表現。データを外部ソースから取り出し、必要に応じて変換して格納先へ読み込む一連の工程。
抽出・変換・ロード: 同上。読み込みをロード（ロード）と表現する言い換えです。
データ統合プロセス: 複数のデータソースを一つに統合する処理の総称。ETLはこのプロセスの代表的な実装の一つです。
データパイプライン: データの生成・取得・変換・格納までを連続して行う処理の流れ。ETLを含む実装手法の総称として使われます。
データ取り込み: データをシステムに取り込む作業。ETLの初期段階に近い処理として位置づけられることが多いです。
データ抽出: データソースから必要なデータを取り出す作業。ETLの最初のステップに該当します。
データ変換: 取り出したデータを分析・格納に適する形へ整形する作業。ETLの中核となる工程の一つです。
データロード: 変換後のデータを格納先へ書き込む作業。ETLの最後のステップを指すことが多いです。
データ読み込み: データを格納先へ読み込む作業。データロードと同義で使われることがあります。

etlの対義語・反対語

ELT（Extract-Load-Transform）: ETLとは異なる手法で、データをまずデータウェアハウスへロードしてから変換を行う。変換をデータベース内で実施する点が特徴。ETLの対義語・対照となるアプローチとして挙げられる。
ロード-トランスフォーム-抽出（Load-Transform-Extract）: 概念的な反対順の手法。データをまずロードし、次に変換、最後に抽出を行う想定だが、実務で広く使われているわけではない。
ストリーム処理（リアルタイム統合）: データをリアルタイムで取り込み、瞬時に処理・出力する手法。ETLのバッチ処理とは時間軸・更新頻度が対になる点が特徴。
手動データ統合: 人が介在してデータを結合・整形・統合する方法。自動化されたETLと比べて再現性・拡張性が低い点が対になる。
スプレッドシート中心のデータ統合: ExcelやGoogleスプレッドシートを用いたデータ集約・統合。小規模用途には向くが、信頼性・自動化・再現性は低い点が対となる。
非ETL（ETL以外のデータ統合手法）: ETL以外のデータ統合手法を総称する表現。ETLの対比として、別の設計パターンやツール群を指す場合に使える。

etlの共起語

データパイプライン: データの抽出・変換・ロードを含む一連の処理の流れを指す総称。ETLはこのパイプラインの中心的な処理形態の一つです。
データウェアハウス: ETLの最終格納先となることが多い、構造化された大規模データの保存庫。
ELT: Extract-Load-Transformの順序。データベース上で変換を行う点が従来のETLと異なる設計。
データ統合: 複数のデータソースを統合して一貫したデータセットにする作業。ETLは統合の実現手段の一つ。
データ品質: データの正確さ・完全性を保つための検証・清掃・規約遵守。ETLプロセスで特に重視される。
データクリーニング: 欠損・誤りデータを修正・除去する作業。ETLの前処理として一般的。
ステージングエリア: 抽出データを一時的に格納する中間領域。変換前の準備や検証に使われる。
メタデータ: データの意味・構造・履歴などを説明する情報。ETLの設計・運用を支える。
データマッピング: ソースとターゲットの列・データ型の対応関係を定義。ETL設計の要。
変換ロジック: 値の置換・結合・分割など、データを目的形に整えるルール。ETLの中核要素。
抽出: 元データをデータソースから取り出す処理。ETLの最初のステップ。
ロード: 変換済みデータを格納先へ配置する処理。ETLの最後のステップの一つ。
変換: データの型・値・構造を整える処理。ETLの中心要素。
バッチ処理: 一定時間ごとにデータをまとめて処理する方式。多くのETLがこの形で実行される。
増分ロード: 前回以降の変更分のみを取り込む手法。効率的な更新を可能にする。
CDC: 変更データキャプチャ。ソースの更新を検知してETLに反映する仕組み。
SCD: Slowly Changing Dimensions。履歴管理をどう扱うかの設計パターン。
データガバナンス: データの管理方針・品質・セキュリティを整備する枠組み。ETLと連携して信頼性を確保。
データレイク: 大量の原データを格納する低コストのリポジトリ。ETL前提や後処理先として使われることが多い。
データレイクハウス: データレイクとデータウェアハウスの長所を組み合わせた概念。ETL/ELT設計にも影響。
データマート: 部門別の小規模データストア。ETLでデータマートを構築するケースが多い。
オーケストレーション: 複数のETLジョブを統括・管理する仕組み。
ワークフロー: ETLの各処理を順序立てて実行する一連の流れ。
DAG: 有向無環グラフ。ジョブ間の依存関係を可視化・管理するのに用いられる。
ジョブスケジューリング: ETLジョブを定時実行するためのスケジューリング機能。
クラウドETL: クラウド上で提供されるETL機能。スケーラビリティや運用管理の利点が多い。
AWS Glue: AWSのクラウドETLサービス。サーバーレスでETLを実行可能。
Azure Data Factory: Azureのデータ統合/ETLプラットフォーム。
Google Cloud Dataflow: Google Cloudのデータ処理サービス。ETL・ストリーミング処理をサポート。
Apache Airflow: ワークフローと依存関係を管理するオーケストレーションツール。ETLの実行管理に広く使用。
Apache NiFi: データフローの設計・自動化を支えるツール。ETLの一部として用いられることが多い。
Talend: オープンソース系のETLツール。データ統合機能を提供。
Informatica: 商用の高機能ETLツールの代表格。大規模企業で広く利用される。
SQL: データの抽出・変換・結合に用いられる基本言語。ETLの多くで中核を成す。
Python: ETLスクリプト作成やパイプライン構築に使われる一般的な言語。
Spark: 大規模データ処理エンジン。ETLの高速化・分散処理に適する。
ストリーミング処理: リアルタイムデータを処理する手法。ETLの一部としてリアルタイム要件を満たす場合がある。
バッチ vs ストリーミング: 処理の時間軸の違い。ETL設計で重要な選択肢。
パフォーマンス最適化: 処理速度・リソース使用の最適化。ETLパイプラインの重要課題。
データソース: 元データが格納されている場所。ETLの出発点となる。
ディスティネーション: ETL処理後の格納先。データウェアハウスやデータレイクなど。

etlの関連用語

ETL: データ統合の伝統的なプロセス。Extract → Transform → Load の順で処理を行い、データを準備してデータウェアハウスに格納する一連の流れ。
ELT: 現代のクラウド環境で多用される手法。Extract → Load → Transformの順で処理し、データウェアハウスやデータレイク上で変換を行う。
Extraction: データソース（データベース、ファイル、API など）からデータを取り出す工程。
Transformation: 取り出したデータを目的の形式・スキーマに整形・結合・クレンジング・統合する工程。
Loading: 変換済みデータをデータウェアハウス、データレイク、データストアなどの格納先に書き込む工程。
Staging Area: ETLの中間領域で、取り出したデータを最初に格納してから変換処理を行う場所。
Data Warehouse: 分析用途に最適化されたデータ格納庫。スキーマ設計を前提とし、高速な問合せを可能にする。
Data Lake: 構造化・半構造化・非構造化データを大量に原型のまま格納する大容量リポジトリ。
Data Lakehouse: データレイクの柔軟性とデータウェアハウスのクエリ性能を組み合わせたデータ管理の新しい形。
Data Pipeline: データの取り出しから変換、ロードまでを自動化した一連の処理パス。
Data Source: データを提供する元のシステム。例：RDBMS、CRM、ファイル、APIなど。
Data Destination: データを格納する先。例：データウェアハウス、データレイク、データマート、分析ツール。
Data Integration: 複数のデータソースを統合して、一貫性のある分析用データに整えること。
Data Marts: データウェアハウスの一部を部門別に最適化した小規模な格納領域。
Data Modeling: データの構造（スキーマ・テーブル・リレーション）を設計する作業。
Metadata: データのデータ。データの意味・出所・仕様を説明する情報。
Data Quality: データの正確性・完全性・一貫性を維持・向上させる取り組み。
Data Cleansing: 欠損値や誤値の修正・補完・正規化など、データを整える作業。
Data Profiling: データの統計情報を分析し、品質・構造を把握する作業。
Data Governance: データの取り扱い方を定める方針・ルール・責任体制の整備。
Data Lineage: データが出どころから変換経路を経て最終的にどこへ渡ったかを追跡する情報。
Data Catalog: データ資産を検索・発見しやすくするメタデータの集合。
Schema-on-Write: データを書き込む時点でスキーマを適用して整形する考え方。
Schema-on-Read: データを読み出す時点でスキーマを解釈・適用する考え方。
Normalization: データの冗長性を減らし整合性を高める設計。一般に正規化を指す。
Denormalization: クエリ性能向上のために意図的にデータを重複させたり結合を緩和させる設計。
Change Data Capture (CDC): ソース側のデータ変更を検知し、差分だけを取り出して同期する技術。
Incremental Load: 新しいまたは更新されたデータだけを追加・更新してロードする方法。
Full Load: 全データを再度ロードして格納先を置換する方法。
Batch Processing: 一定時間ごとにデータをまとめて処理する方式。
Streaming / Real-time ETL: データをほぼ同時に取り込み、リアルタイムで分析可能な状態を作る処理。
Orchestration: 複数のETLジョブを調整・連携させ、依存関係を管理する機能。
Scheduling: ジョブの実行を定期的に自動化する仕組み。
DAG (Directed Acyclic Graph): ETLワークフローの依存関係を表す有向非巡回グラフ。
ETL Tools: ETL処理を設計・実行するための統合ツール群。
Informatica PowerCenter: 企業向けの定評あるETLツール。高機能で安定したデータ統合を提供。
Talend: オープンソースを基盤とするデータ統合・ETLツール。
Apache NiFi: データフローの移動と変換を視覚的に設計・運用できるオープンソースツール。
Apache Airflow: 複雑なデータワークフローを定義・スケジュール・監視するオーケストレーションツール。
SSIS (SQL Server Integration Services): Microsoftのデータ統合ツール。Windows環境でのETLに強い。
Oracle Data Integrator (ODI): Oracleの統合ツール。大規模データ統合に適した機能を提供。
IBM DataStage: IBMのデータ統合プラットフォーム。企業向けの大規模ETLソリューション。
Pentaho Data Integration (PDI): PentahoのETL機能。オープンソースのデータ統合ツール。
AWS Glue: AWSのマネージドETLサービス。サーバーレスでデータ連携を自動化。
Google Cloud Dataflow: Google Cloudのストリーミング・バッチ処理フレームワーク。Apache Beamをベースに運用。
Google BigQuery: Google Cloudのデータウェアハウス。大規模データの高速クエリを提供。
Azure Data Factory: Microsoft Azureのクラウド型データ統合サービス。ETL/ELTを設計・実行可能。