ETLによるデータの活用事例とは？情報資産からビッグデータまで！

活用事例1　社内の情報を統合・整理できた

社内にはさまざまな業務システムが構築されています。部署単位でシステム構築、業務別に別々のシステムを導入、また、システム構築の時期も違うなどで、各システムが独立してバラバラの状態になっていることは珍しくありません。その結果、各システムにデータが散在することになり、経営判断のための必要な情報の集計や分析を困難にしています。

DWH(データウェアハウス)でのデータ統合を効率化する

そこで各システムに散在しているデータをデータウェアハウスなどに統合する方法をとります。この時にETLがフォーマットの違いなどを変換し、利用しやすい状態となるのです。これによって、データウェアハウスに格納したデータを元にして予算管理や分析レポートを生成できます。

ETLによる高速なレポーティングが実現できる

これまでエクセルなどで時間をかけて分析レポートをかけて作成したのに、上司から「もう必要なくなった」と言われてしまった、という経験のある方もいるのではないでしょうか。しかし、経営にスピードが求められる時代、分析レポートも即座に提示できなければ役に立ちません。

ETLによってデータを統合し、出荷状況、在庫状況をリアルタイムでグラフにし、迅速な対応に結びつけ、大きな収益改善をした企業もあります。現場の効率がアップすることで、対応スピードも早くなり、お客様満足度も高まります。

活用事例2　作業スピードをアップできた

手間のかかるデータの変換や加工が自動化されるので、作業効率が大幅に上がります。 今まで数時間かかっていた複雑なデータ加工が10分の1の作業時間で完了したり、数ヶ月かかった開発の工数がほぼ0になったという例もあるのです。

データ抽出から挿入まで一貫して行える

ETLはデータ抽出・変換・挿入の3つの工程を1つにまとめて自動化しています。通常エラーが出た時は、工程ごとに見直す必要がありますが、ETLは3つの工程をまとめて行っているので、複雑な工程を短時間で完了させることができます。

データの正確性を向上できる

またスピードが上がり助かるのは、開発担当者だけではありません。データの分析や文書の生成など、他の部署においてもデータの扱いが容易になります。人的な介入なしで操作できるので、正確なデータ蓄積ができるのです。

活用事例3　ビッグデータ環境でのデータクレンジング

ビッグデータの活用が大きなトレンドになっていましたが、ビッグデータの分析から未知のインサイトを得るなどビジネス上のメリットにつなげるためには、データサイエンスなどの専門的な知識に加え、データエンジニアなどの技術面の高度な体制も必要になります。

ビッグデータ活用のためのデータクレンジング

ブームの後には、必ず多くの失敗が表面化してきます。ビッグデータ活用もしかりです。失敗のひとつの原因として、データ品質の低さが指摘されています。膨大な生のデータはそのままでは活用できないのです。ビッグデータ活用のためのデータウェアハウス（DWH）構築のためにデータの変換、集計、統合、加工というデータクレンジングが必須になります。

ビッグデータの利用価値を高めることができる

このデータクレンジングにおいて、最新のETLツールを活用して、ビッグデータ環境に対応することが可能です。専門的なプログラミング言語ではなく、GUIをベースにして多様なクレンジング処理を指示し、分散処理に対応した高速なETL処理によって、膨大なビッグデータのクレンジングを効率的に実行することで、ビッグデータの利用価値を高めることができるのです。

活用事例を参考にETLでデータ分析を行おう！

通常、開発担当者以外はBIツールの裏側であるETLに触れることはなかなかありません。BIツールは大量なデータを分析して企画戦略に役立てる仕組みです。ETLは、この分析を正確に、そして迅速に行うための優秀なサポートツールなのです。

お客様にとっても、社員にとっても、正確さとスピードは欠かせません。対応が早くなることでお客様からの信頼も高まります。社員の負担も大きく減らすことができ、本来やらなければならない業務に集中できると同時に、創造性の高い業務にも挑戦できます。ぜひこの際に、データ処理をよりスマートにしてみましょう。