業務改善・マーケティング強化につながるETLツール導入ガイド【One Step ETL】 » 【DB・ストレージ別】ETLツール活用事例

【データベース・ストレージ別】ETLツールの活用事例と導入のポイント

Google Cloud Storage

Googleが提供しているクラウドコンピューティングプラットフォームGCP(Google Cloud Platform)のオブジェクトストレージサービスであるGoogle Cloud Storage(GCP)はオブジェクト数やサイズが無制限であるためビッグデータなど大容量のデータ格納に適しています。オブジェクトは固有IDを持ちREST APIによってアクセスできます。

ここでは企業でGoogle Cloud Storageを利用する際の問題点やETLツールの活用で問題解決できることなどについて解説しています。

Google Cloud Storageの特徴や
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Google BigQuery

クラウドコンピューティングプラットフォームGCPで提供されているGoogle BigQueryはビッグデータを超高速で処理できるDWH(データウェアハウス)です。様々なタイプのデータを格納でき、SNSログ情報といったデータの解析やデータリアルタイム分析なども行うことができます。

ここでは企業でGoogle Cloud Storageが利用されるシーンやETLツールの活用で期待できることについて解説し、ETLツールの導入でGoogle BigQueryの活用が広がった企業の事例も紹介しています。

Google BigQueryの
特徴や
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Amazon RDS/AWS Redshift/AWS S3

Amazon AWSはAmazon Web Serviceが提供するクラウドプラットフォームで、Amazonが提供する数百以上のサービスをクラウド上で利用できます。Amazon RDSはAWS上のRDBMSで複数のDBエンジンから好きなものを選んでデータベースを構築することができます。

Amazon RedshiftはAWSが提供する高速データウェアハウスサービスでペタバイト以上まで拡張可能です。Amazon S3はAWSが提供するオブジェクトストレージサービスでビッグデータ分析やアノテーションなど様々な機能が搭載されています。

ここでは企業で使われているAmazon RDS、AWS、Redshift、S3の基本的なシステム構成、AWSクラウドサービスとETL活用で期待できることについて解説し、AWSクラウドサービスの利用で業務が改善した事例も紹介しています。

Amazon RDS/AWS Redshift/
AWS S3の特徴や
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Snowflake

SaaS型のデータウェアハウスSnowflakeはコンピューティングとストレージを分離した独自アーキテクチャによって複数の大規模ワークロードの並列処理が可能です。クラウドサービスのAWS、GCP、Microsoft Azure上で利用できるほか、フルマネージド、高速データ処理、高度なセキュリティ、データ量に応じた料金体系などのメリットがあるため利用する企業が増えています。

ここではSnowflake企業で使われているシーンやメリット、ETLツールの連携で期待できることを解説し、ETLツールとSnowflakeの連携で業務が改善した事例を紹介しています。

Snowflakeの特徴や
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SQL Azure Database

Microsoft Azure SQL Database はMicrosoft社が提供するIaaS・PaaS形態のクラウドコンピューティングプラットフォームMicrosoft Azure上に構築されているSQLデータベースです。クラウド向けに開発されたフルマネージドPaaS型で管理が不要なだけでなく、リソースを動的に割り当てる自動スケーリングにより管理コストも削減できます。

ここではMicrosoft Azure SQL Databaseが企業で使われるシーン、Azure SQL Database導入のメリット、ETLとの連携で期待できることを解説するほか、ETLツールとの連携でAzure SQL Databaseの活用が広がった事例を紹介しています。

SQL Azure Databaseの特徴や
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SQL Server

Microsoft SQL ServerはMicrosoft社の開発したリレーショナルデータベース管理システムで、直感的な操作ができるという特徴があります。小規模システム向けから大規模システム向けまで、自社のシステム規模に合わせたエディションを選ぶことができ無償で利用できるエディションもあります。

ここではMicrosoft SQL Serverを企業で使うメリット、SQL Server とETLツールの活用で期待できることを解説し、ETLツールとSQL Serverを連携させた事例も紹介しています。

SQL Serverの特徴や
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おすすめのETLツール3選

使いやすさとサポートで徹底比較
国産ETLツール3選を
確認する

Recommended
会社規模・使用者別に見る
フルマネージドの
国産ETLツール3選

当サイト掲載のELTツールの内、国産かつフルマネージドであり、ETLを主な機能としている3つのツールをピックアップ。それぞれの特徴を紹介しています。また、各システムの導入に向いた企業規模なども記載しています。

一般社員向け

直感的な操作、
徹底したサポート体制で、
誰でも使用できる

Reckoner

ReckonerのHPキャプチャ

引用元:Reckoner公式HP(https://reckoner.io/)

料金 8万円(税込)/月~
形式 クラウド(SaaS)
  • プログラムの知識一切不要で、直感的な操作でデータ連携
  • 100種以上のデータベースやSaaSアプリケーションと接続可能
  • スケジューリング機能やワークフロー監視機能で、データ転送処理などを自動化・高速化させられる

ETLツール
Reckonerの機能を
公式HPで確認する

ETLツール
Reckonerについて
より詳しく知る

エンジニア向け

プロのデータエンジニア
実務に必要なレベルの
転送機能

trocco

troccoのHPキャプチャ

引用元:trocco公式HP(https://trocco.io/lp/index.html)

料金 11万円(税込)/月~
形式 クラウド(PaaS)
  • データエンジニアリング領域をカバーし、分析基盤構築・運用をサポート
  • プロのデータエンジニアが実務に必要なレベルの転送機能を搭載
  • Ruby・Python・Java・JavaScriptなどの言語で処理を記述可能

ETLツール
troccoの機能を
公式HPで確認する

ETLツール
troccoについて
より詳しく知る

一般社員~エンジニア向け

国内外
複数拠点を持つ大手企業
導入実績が多数

Waha! Transformer

Waha! TransformerのHPキャプチャ

引用元:Waha! Transformer公式HP(https://waha-transformer.com/)

料金 495万円(税込)/年~
形式 クラウド(PaaS)
  • 国内においてトップシェアを誇るETLツールで、その導入数は8,000社以上
  • 10億件におよぶ大量のデータ処理実績があり、国内外にも拠点をもつ大企業にもマッチする
  • 日本語・中国語・英語でのデータ加工処理が可能

ETLツール
Waha! Transformerの
機能を公式HPで確認する

ETLツール
Waha! Transformerに
ついてより詳しく知る

【選定条件】
2022年6月10日時点で、「ETLツール」とGoogle検索して表示された25ツールの中から、国産かつ公式HPにフルマネージドの記載があるものの中から、メイン機能がETLである3つのツールを選出。