近年、企業が扱うデータ量は急速に増え続けています。そこで注目されるのがデータを収集する「ETLツール」です。ETLとは、データの抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）を指し、この一連のプロセスを自動化してくれるのがETLツールの役割です。

「ETLツールの比較ポイントを知りたい」
「なぜETLが必要なのか？」

ETLツールに関して、このような課題を抱える企業担当者も多いと思います。本記事では、ETLツールの基本的な仕組みや利点をわかりやすく解説するとともに、初心者から上級者まで役立つおすすめのETLツール10選を徹底比較しました。また、選び方のポイントについても詳しく解説しています。

ETLツールとは？

データ統合や加工を効率的に行うETLツールは、現代のビジネスにおいて、データ活用を効率化する上で非常に重要なツールです。

ここでは、ETLツールの機能やその導入が有効なケースについてわかりやすく解説します。

ETLツールの機能

ETLツールは、データフロー全体の中核を担い、「抽出（Extract）」「変換（Transform）」「格納（Load）」という3つのプロセスを自動化します。これにより、異なるシステムやフォーマットで保存されたデータを統合し、使いやすい形式に整えることが可能です。

ETLツールは複数のデータソースから情報を抽出し、統一された形式に変換します。このプロセスには、データの整合性を確保するクレンジングや、必要に応じて集計や計算を行う加工が含まれます。その後、整形されたデータをBIツール、データウェアハウス、データレイクなど様々なシステムにロードすることで、リアルタイムでの分析や迅速な意思決定を支える基盤を構築します。

マーケティング文脈においては、多くの企業ではSalesforceや広告ツールで行った施策のデータなどをETLツールを使ってデータ基盤に連携し、そこで効果検証やレポーティングなどを行っています。

ただし、ETLツールの主な対象は構造化された「構造化データ」であり、メールやSNS投稿、画像データといった「非構造化データ」は直接処理されないことが多いです。

ETLツールを導入するメリットとデメリット

ETLツールの導入は、さまざまなメリットをもたらします。まず挙げられるのが、業務効率の向上です。これまで手動で行っていたデータ抽出や加工の作業が自動化されることで、人的ミスを防ぎながら作業時間を短縮できます。

また、ETLツールにはデータクレンジング機能が備わっており、重複データや欠損値を取り除いてデータの整合性と品質を高めることができます。これにより、信頼性の高いデータをもとにした正確な意思決定が可能になります。

ツールによってはリアルタイム性の高いデータ連携や、柔軟性の高い差分更新の機能などを有しているものもあります。これらの自社での構築の難易度の高い要件が求められる場合には専用のETLツールの導入によって大きな効果が得られます。

一方で、導入にあたってはいくつかのデメリットも考慮する必要があります。まず、初期費用や学習コストがかかる点です。ETLツールを効果的に運用するためには、適切なツール選定や設定に加え、操作方法を学ぶための時間と専門知識が必要です。

また、ETLツールが対応できるデータ量や種類には限界があるため、非定型データを処理する場合には別のツールや方法を併用する必要が生じることもあります。

ETLツールとリバースETLツールの違い

ETLツールとリバースETLツールの違いは、データの流れの方向にあります。ETLツールはデータを外部から集めてデータウェアハウスやデータレイクに格納するツールであり、リバースETLツールはデータウェアハウスに集められたデータを外部ツールに連携させるためのツールです。

これまではETLによってデータを基盤に集め、それを可視化や分析することが主な用途とニーズでしたが、そこで集められたデータを今度は、マーケティングツールへと連携し施策セグメントなどで活用するマーケティング文脈の用途も広がっています。それに伴ってETLの逆の工程という意味合いのリバースETLにも注目が集まっています。

ETLツールとデータの主な用途

• データの収集、統合：異なるシステムやデータソースからデータを一元的に集約し、分析などの用途に合わせた形でデータウェアハウスやデータレイクに格納
• データの可視化、分析：ETLによってデータウェアハウスなどに収集したデータはBIツールなどを使って可視化や分析に使われる

リバースETLツールとデータの主な用途

• データの連携、アクティベート：データを広告ツールやMAツールなどの様々なマーケティングツールに連携。差分更新やユーザー行動に応じた連携先の条件分岐、ユーザーセグメントとして連携などマーケティング施策の用途に合わせた連携
• マーケティング施策実施：連携されたユーザーデータやセグメントなどを活用したより高度なターゲティングやパーソナライズでの施策実施。

関連記事：リバースETL（Reverse ETL）とは？代表的なツールとは？

ETLツールを比較するポイント

ETLツールを選ぶ際には、自社のデータ運用に最適なソリューションを見つけるため、いくつかの重要なポイントを考慮する必要があります。対応できるデータソースや接続先の種類、コスト、セキュリティ対策、さらにはサポート体制や拡張性まで、さまざまな要素が選定の鍵となります。

ここでは、ETLツールを比較する際の具体的な基準を詳しく解説します。

データソースの種類

ETLツールを評価する際、最初に確認すべきは対応可能なデータソースの種類です。

企業が扱うデータは、クラウドストレージ、オンプレミスのデータベース、API、CSVファイルなど、多岐にわたります。自社で利用するデータソースに対応しているツールを選ぶことが、スムーズなデータ統合の第一条件です。

例えば、Google CloudやAWS、Azureといった主要なクラウドプラットフォームを利用している企業は、これらとのシームレスな連携が可能なツールを選ぶことで、運用負荷を軽減できます。

接続先データベース

ETLツールのもう一つの重要な評価基準は、接続先データベースです。

企業がデータ分析やレポート作成を行う際、多くの場合、データはデータウェアハウスやBIツールに統合されます。このとき、選択したETLツールがRedshift、Snowflake、BigQuery、MySQL、PostgreSQLなどの主要なデータベースに接続できるかを確認することが不可欠です。

価格

ツールには、無料で利用できるものから、有料のツールまで幅広い選択肢があり、それぞれに異なる特徴やメリットがあります。

無料ツールは、初期費用を抑えられる点が魅力です。しかし、運用やカスタマイズには専門知識が必要になる場合が多く、その結果、トレーニングや設定にかかる間接的なコストが発生することもあります。

一方、有料ツールはコストがかかる分、豊富な機能や手厚いサポートを提供しており、運用負荷を軽減するのに役立ちます。特に、トラブルが発生した際の迅速な対応や、自動化された機能の活用によって、長期的に見るとコストを抑えられる場合も少なくありません。

さらに、料金体系もツール選びの大切なポイントです。定額制のツールは予算の見通しを立てやすい一方で、従量課金制のツールはデータ量や利用頻度に応じて柔軟にコストを管理できます。また、ETLツールや機能ごとに課金されるモデルもあり、自社の利用形態に適したプランを選ぶことが重要です。

セキュリティ対策

ETLツールは、企業にとって重要なデータを取り扱うため、セキュリティ対策が欠かせません。選ぶ際には、データ暗号化の有無や、ユーザー認証機能が備わっているかを確認することが重要です。また、GDPRやHIPAAといった国際的な法規制に準拠しているツールであることも、安全性を確保するために必要な条件となります。

さらに、外部からの攻撃を防ぐためのセキュリティ機能や、データのバックアップ体制がしっかりしているかもチェックポイントです。ツールの更新やパッチ適用が迅速に行われるかどうかも、長期間の運用を考える上で重要です。

サポート体制

ETLツールの導入後には、設定や運用において疑問点やトラブルが発生することがあります。

そのため、サポートの内容や質も、選ぶ際の重要なポイントです。特に、有料ツールでは、メールや電話、チャットといったサポート手段が整備されているケースが多く、迅速な対応が期待できます。一方で、無料のオープンソースツールの場合、サポートはコミュニティ頼りになることが一般的です。

また、サポート内容だけでなく、時間帯や対応スピード、マニュアルなども確認すべきポイントです。これらの要素が整備されていれば、ツールの導入後も安心して運用を進められます。

拡張性・カスタマイズ性

企業のデータ活用のニーズは、事業の成長とともに変化します。

そのため、ETLツールを選ぶ際には、拡張性やカスタマイズ性も考慮すべき重要な要素です。データ量が増加したり、新たなデータソースを追加したりする際に、ツールがスムーズに対応できるかどうかを確認することが求められます。

特に、プラグインやAPIを活用して機能を拡張できるツールは、将来的な運用にも柔軟に対応可能です。また、特定の業務フローに合わせてカスタマイズが可能なツールであれば、特殊な要件や複雑なデータ処理にも対応できます。

拡張性とカスタマイズ性を兼ね備えたツールを選ぶことで、事業の成長に合わせたスケールアップが容易となり、長期的な価値を提供するツールとして活用できます。

おすすめETLツール10選を紹介！

市場には数多くのETLツールが存在し、それぞれが独自の機能や強みを持っています。この章では3つのカテゴリに分けてETLツールを10個ご紹介します。

カテゴリー	詳細	ツール
クラウドプラットフォーマー系ETLツール	各クラウドサービスに特化したETLツールで、クラウド基盤との親和性が高いのが特徴	・AWS Glue ・Azure Data Factory ・Google Cloud Dataflow
国産ETLツール	日本企業向けに特化したETLツールで、国内サポートやローカルなシステムとの連携に強み	・trocco ・Asteria Warp ・Reckoner
海外ETLツール	グローバルで広く使用されており、多様なデータソースとの連携が可能。最新のテクノロジーやオープンソースモデルを採用しているものが多い	・Fivetran ・Talend ・Informatica ・Airbyte

AWS Glue（AWS グルー）

AWS Glueは、Amazon Web Servicesが提供するサーバーレスETLツールです。

Glue Studioを使用すれば、ノーコードでETLパイプラインを設計可能。データカタログ機能でメタデータを一元管理し、AWSのエコシステムとの統合がスムーズです。従量課金制でコストを最適化でき、大規模データを効率的に処理したい企業に最適です。

クラウド環境に特化しており、手軽に導入を開始できます。

Azure Data Factory（アジュール データ ファクトリー）

Azure Data Factoryは、Microsoft Azure上で稼働するETLツールで、オンプレミスとクラウド上のデータを簡単に統合可能です。

コード不要のインターフェースで複雑なパイプラインを作成でき、Azureのサービスとシームレスに連携できます。ハイブリッドなデータ統合環境を構築できるため、企業の成長に応じて柔軟に拡張可能。

従量課金制でスモールスタートにも適しています。

Google Cloud Dataflow（グーグル クラウド データフロー）

Google Cloud Dataflowは、バッチ処理とストリーミング処理の両方を効率的に行えるETLツールです。

Apache Beamを活用してパイプラインを構築し、複雑なデータ変換やリアルタイム分析を実現します。テンプレートが豊富で、導入が容易。

大規模なデータを効率的に扱いたい企業に最適なツールです。

trocco（トロッコ）

troccoは、非エンジニアでも使える直感的なUIで、ETLの各プロセスを簡単に設定できます。また、完全にクラウドベースで設計されているため、初期のインフラ構築が不要でAWSやGoogle Cloud、Azureなど主要クラウドサービスとの統合がスムーズに行えます。

troccoは、SalesforceやGoogle Analytics、Redshift、BigQueryなど、多くのデータソースやデータウェアハウスに対応しています。

さらに、国産ツールのため日本語でのサポート体制が充実していることも特徴です。

Asteria Warp（アステリア ワープ）

Asteria Warpは、プログラミング不要でETL処理を設計できるノーコードツールです。フローチャート形式でデータフローを視覚的に作成でき、エンジニアでなくても効率的に操作が可能です。クラウド環境だけでなく、オンプレミス環境にも対応しているのがAsteria Warpの強みです。

また、導入実績は10,000社以上で多くの日本企業での活用事例を持ち、日本語ドキュメントやサポートの充実も高く評価されています。

Reckoner（レコナー）

Reckonerは、日本発のETLツールで、ノーコードでのデータ連携と加工を可能にします。

マウス操作だけでデータの暗号化や型統一、欠損データの解消が可能で、100以上のSaaSやデータベースと連携できます。GA4やBIツールとの統合も容易で、現場主導でのデータ活用を支援します。

非エンジニアにも使いやすい設計であり、多くの企業がこのツールを採用しています。

Fivetran（ファイブトラン）

Fivetranは、クラウド型ETLツールの中でもトップクラスの人気を誇ります。

データパイプラインの構築と管理を完全に自動化することで、エンジニアリングの負担を軽減し、分析に集中できる環境を整えます。320以上のコネクターを活用して、SnowflakeやBigQuery、Redshiftなど主要なデータウェアハウスに対応。

APIやスキーマの変更にも迅速に適応し、増分更新により大量のデータも効率的に処理可能です。複雑な設定が不要で、誰でも簡単に利用を開始できる点も魅力です。

Talend（タレンド）

Talendは、1,000以上のコネクターを備え、AWSやSalesforceなど主要なクラウドサービスやSaaSとの連携が可能なETLツールです。

プログラミングの知識がなくても使える直感的なGUI操作で、データソースの統合や加工の効率化を図ります。オンプレミスとクラウドのどちらにも対応し、Hadoopやビッグデータ環境にも対応可能です。

初心者から高度なデータ処理を必要とする企業まで幅広く利用されており、その柔軟性と拡張性が高く評価されています。

Informatica PowerCenter（インフォマティカ パワーセンター）

Informatica PowerCenterは、高度なデータ管理と品質向上を実現するETLツールです。

AI機能を活用し、膨大なデータの品質管理や自動化をサポートします。非構造化データや半構造化データにも対応し、GUIベースで視覚的にフローを構築可能。高可用性を備えたActive-Active構成により、システム障害時でも運用を継続できます。

大企業の複雑なデータ環境で特に効果を発揮します。

Airbyte（エアバイト）

Airbyteは、オープンソース型のETLツールで、コミュニティ主導で進化を続けています。

300以上のコネクターを備え、独自のコネクター開発にも対応。無料版はセルフホストで利用でき、クラウド版は使用量に応じた柔軟な料金体系が特徴です。

高い拡張性と柔軟性を持ち、技術力の高い企業やデータエンジニアに支持されています。

まとめ

ETLツールは、企業がデータを効率的に活用し、業務の生産性を向上させる上で欠かせない存在です。データの抽出、変換、統合を自動化することで、従来の手作業では難しかった迅速で正確なデータ処理を可能にします。

ETLツールには、無料で使えるオープンソース型のものから、高機能で手厚いサポートが付いた有料ツールまで、幅広い選択肢があります。自社の規模やデータ運用のニーズに応じて適切なツールを選ぶことで、データ分析や意思決定のプロセスを大幅に効率化できます。

データが持つ可能性を最大限に引き出し、競争力を高めるためにも、本記事を参考にして自社に最適なETLツールを選定してください。