導入事例から見るETLツールの活用方法
大量のExcelやスプレッドシートをまとめたい
社内業務で使っているスプレッドシートやExcelのデータを他のシステムや分析で利用するためにはデータ加工が必要です。しかし手動で行って分析ツールに格納していては時間がかかるだけでなく、エラー発生リスクもありデータ品質を保持できません。
ここでは大量のスプレッドシートやExcelを企業で利用する際の問題点やETLツール活用で問題点を改善できることを解説し、問題点を改善した企業のetlツール導入事例を紹介しています。
ETLツールの活用事例
大量のExcelやスプレッドシートの統合
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データベースとExcelやスプレッドシートを連携したい
インターネットの普及により企業では複数のデータベースやシステム、ファイルなどに膨大なデータが蓄積されるようになっていますが、データが十分に活用できていない、データ量が多すぎてまとめられない、ばらばらなデータをまとめて分析できないという問題も生じています。
ここでは拠点、部署などで個別管理されている大量のデータ問題はETLツール活用で改善できることを解説し、問題点を改善した企業事例を紹介しています。
ETLツールの活用事例
データベースとExcelやスプレッドシートの連携
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個人情報や顧客情報と基幹システムを連携したい
企業経営の意思決定にはデータ分析が重要です。しかし、社内の基幹システムにバラバラに点在する顧客情報や個人情報は十分に活用されていません。自前のETLシステム構築には専門知識や工数が必要であり、運用中は機能追加ができないなど問題も多いです。
ここではバラバラに点在する基幹システムと顧客情報の問題はETLツールとの連携で改善できることを解説し、問題点を改善した企業のetlツール導入事例を紹介しています。
ETLツールの活用事例
個人情報や顧客情報と基幹システムの連携
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各部署にある社内データを連携したい
データを活用した戦略的マーケティングを行う企業が増えていますが、拠点ごとに管理され年々膨大になるデータを簡単に分析に利用することができない状態です。形式の異なるデータを統合するシステムを構築するには知識が必要なだけでなく開発工数もかかります。
ここでは社内の部署に散らばって存在するデータの問題はETLツールのデータ統合で改善できることを解説し、実際に問題点を改善した企業の事例を紹介しています。
ETLツールの活用事例
各部署にある社内データの連携
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データチェックや集計を自動化したい
各部門や取引先とのデータのやり取りをExcelで行っている企業は多いです。しかし大量データの転記や集計作業に手間や時間がかかり転記ミスや集計ミスなどが発生しがちであり、集計が追いつかずに経営層の要求するリアルタイムレポートに対応できないという問題もあります。
ここではETLツールのデータチェック、集計の自動化で問題が改善できることを説明し、実際に問題点を改善した企業のetlツール導入事例を紹介しています。
ETLツールの活用事例
データチェックや集計の自動化
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広告配信データフォーマットを統一したい
ITの急速な普及で複数プラットフォームを利用した広告・マーケティングが増え、企業ではマーケティングで収集されたデータを分析することが必要不可欠となっています。しかしデータ収集にコストと手間がかかる、収集システム構築には工数とスキルが必要、保管データ量や保持期間が有限などの問題があります。
ここではマーケティングデータの収集・管理問題はETLツールとの連携で改善できることを解説し、問題点を改善した企業の事例を紹介しています。
ETLツールの活用事例
広告配信データフォーマットの統一
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BIツールを使用するための分析用データをつくりたい
BIツールを活用するには社内に点在する基幹システムやDWHなどのデータソースからの正確な分析データが必要となりますが、システム多様化により効率的なデータ抽出が難しい、抽出したデータの整形・加工に時間がかかる、処理を柔軟に変更することができないという問題が生じています。
ここではETLツールの活用でBIツール分析用データ生成問題が改善できることを解説し、実際に問題点を改善した企業のetlツール導入事例を紹介しています。
ETLツールの活用事例
BIツールを使用するための分析用データ抽出
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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
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。
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
引用元:Reckoner公式HP(https://reckoner.io/)
料金 | 8万円(税込)/月~ |
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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
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
trocco
引用元:trocco公式HP(https://trocco.io/lp/index.html)
料金 | 11万円(税込)/月~ |
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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
国内外に
複数拠点を持つ大手企業の
導入実績が多数
Waha! Transformer
引用元:Waha! Transformer公式HP(https://waha-transformer.com/)
料金 | 495万円(税込)/年~ |
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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
【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。