2024年のETLツールトップ10：データ統合と分析を強化

データ管理における「Extract、Transform、Load」は技術用語のトリオではなく、効率的なデータ統合ソリューションのバックボーンである。適切なETLツールは、複数のデータソースからの異種データの山を、実用的な洞察の宝庫に変えることができる。

データソースが増加し、複雑化するにつれて、ETLツールは組織にとってますます不可欠になっています。ETLパイプラインを使用することで、多様なデータソースやプラットフォームからの生データを、データウェアハウスやデータレイク内の一貫性のある、アクセス可能で実用的なデータに統合することができます。

この記事では、データ実務者がデータ統合プロセスを効果的にするために活用できる、トップETLツール10選をご紹介します。

ETLツールとは？

ETLツールまたはデータパイプラインプラットフォームは、効率的なデータ管理とアナリティクスに不可欠です。ETLとは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（ロード）の頭文字をとったもので、データ統合に不可欠な3つのステップです。

Extract:この段階では、複数のデータソースからデータを収集します。リレーショナル・データから構造化されたデータであろうとデータベースソフトウェアからの構造化データであれ、様々なプラットフォームからの非構造化データであれ、ETLツールは効率的に様々な種類のデータを抽出し、さらに処理することができる。
抽出されたデータを適切に利用する必要がある。これには、データフォーマットの標準化、データのクリーニングと再構築を行い、目的のスキーマに適合するようにします。これはデータ統合ツールがデータを処理し、一貫性を持たせて使用できるようにするステップである。
最後に、ETLツールはデータをターゲットリポジトリ（通常はデータウェアハウス、データレイク、データベース）にロードします。データは保存され、分析やビジネス・インテリジェンス活動に利用できるようになる。データウェアハウスは、クラウドベースまたはオンプレムのいずれかになります。

これら3つのステップでデータを統合することで、ETLツールは組織がさまざまなデータソースからデータを統合し、統一ビューを実現するのを支援する。この統合ビューは、情報に基づいた意思決定と戦略プランニングに不可欠である。

適切なETLツールは、組織がビジネスデータの可能性を最大限に活用するのに役立ちます。

ETLツールは何を見るべきか？

最適なETLツールを探す際には、その機能がデータ統合のニーズに合致していることを確認してください。異なるタイプのETLツールには、それぞれ長所と短所があります。

多様なデータタイプのサポート：優れたETLツールは、構造化および非構造化タイプのデータソースの両方からデータを抽出することができ、さまざまなデータ統合プロセスに対して汎用性があります。
データ品質管理: ETLツールがデータ品質とデータ精度を優先していることを確認し、変換プロセス中にデータをクリーンにし、検証するメカニズムを提供する。
利用可能な統合: ETLツールのコネクター数が多ければ多いほど、データ統合プロセスの汎用性が高まります。選択したデータパイプラインプラットフォームが、普段仕事をしているデータソースと統合できることをやること。
スケーラビリティとパフォーマンス: データ量の増加に伴い、ETLツールは効率的にスケールし、さまざまな負荷の下で最適なパフォーマンスを発揮する必要があります。選択したデータパイプラインツールのスケーラビリティを検討する際には、データ量とデータソースの多様性の両方を考慮してください。
信頼性とサポート: データパイプラインが日常業務で果たす重要な役割を考慮し、高い信頼性と迅速なカスタマーサポートを備えたETLツールを選択する必要があります。
ユーザーフレンドリーなインターフェイス: 複雑なデータプロセスを簡素化するグラフィカル・ユーザー・インターフェイスは、データ統合ソリューションを使用している間の生産性を大幅に向上させることができます。
カスタマイズ性：* データ使用量の少ない小規模ビジネスや新興企業は、すぐに利用可能な変換を多数備えたツールを好むかもしれません。しかし、拡張機能を必要とする大企業は、特定のユースケースを解決するためにカスタマイズ可能な変換を提供するETLツールを探すかもしれない。
データセキュリティとガバナンス: データセキュリティがより重要になるにつれ、堅牢なセキュリティ機能とデータガバナンス標準への準拠を提供するETLツールを選択する。
クラウド互換性: 多くのビジネスがクラウドベースのサービスに移行するにつれて、クラウドベースの ETL ツールが好まれるようになってきています。このようなツールは、クラウドコンピューティングのパワーを利用して、複雑なデータ統合サービスを効率的に管理します。
リアルタイムのデータ統合: リアルタイムのデータ統合をサポートするツールは、動きの速い在庫を抱えるeコマースストアなど、分刻みのデータに依存するビジネスに適している。
コスト：* 様々なETLパイプラインのコストを検討する際には、初期費用だけでなく、保守やトレーニングなどのコストも考慮する。

ETL ツールの種類

データ統合プロセスに不可欠なETLツールには様々な種類があり、それぞれが異なるニーズに対応しています。ETLツールの主な種類を見てみましょう：

オープンソースETLツール：* Apache NiFiのようなツールは、オープンソース技術に基づいており、カスタム化とカスタマーサポートを提供しています。柔軟で費用対効果の高いソリューションを求めるビジネスに最適です。
クラウドベースのETLツール: AWS Glueのようなツールは、クラウドデータウェアハウス用に設計されており、拡張性とクラウドサービスとの統合を提供します。
エンタープライズETLツール： Fivetranのようなツールは、堅牢性、セキュリティ、エンタープライズレベルのデータウェアハウスやデータレイクとの統合で知られている。

2024年に使うべきETLツールベスト10

データを統合・分析し、目標を達成するために使用できる最高のETLツール10選を見てみましょう。

1.Apache NiFi

アパッチNiFi

を使ってデータを処理し配布する。 ApacheのNiFi オープンソースETLツールのリーダー

Apache NiFiは、現代のデータ統合に欠かせない存在であり、さまざまなデータソースから大規模なデータ設定を管理するための強力なオープンソースETLツールとして際立っています。システム間のデータフローの自動化に優れており、データ品質の向上とデータパイプラインの合理化を目指すデータエンジニアにとって貴重な資産となっている。水平方向だけでなく垂直方向にも拡張可能です。

Apache NiFi の主な機能:。

非常に大量のデータを簡単に処理
構造化、非構造化問わず、さまざまなデータソースからのデータを統合する。
直感的なドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェースにより、複雑なデータ統合プロセスを簡素化し、迅速かつ簡単に開始できます。
堅牢なデータ変換機能でストレスフリーな仕事を実現し、高いデータ品質とあらゆるデータウェアハウスとの互換性を確保します。

Apache NiFi のリミット:

初心者の方やデータ統合ソリューションに慣れていない方には設定が複雑な場合があります。
大量の ETL データで最適なパフォーマンスを得るには、微調整が必要な場合があります。

Apache NiFi 価格: Apache NiFi の価格は以下の通りです。

オープンソース: 使用は無料です。

Apache NiFi の評価とレビュー：* Apache NiFi の評価とレビュー：* **Apache NiFi の評価とレビュー

G2: 4.2/5 (24 件のレビュー)
Capterra: 十分なレビューがありません。

2.Hadoop

Apache Hadoopのアーキテクチャ

_どのように

Hadoopのアーキテクチャ

ApacheのHDFSアーキテクチャは動作する/%href/_

Apache_Hadoopは、クラスタリングを使用して非常に大きなデータセットを管理するオープンソースのソフトウェアフレームワークです。大量の非構造化データの管理に優れ、ビッグデータ処理における鍵となる存在である。分散コンピューティング機能で有名なHadoopは、堅牢なデータ管理を実現するデータエンジニアの一押しソフトウェアです。

Hadoopの最も優れた機能:

分散処理により、コンピュータクラスタ間での大規模なデータ統合を効率的に処理します。
高いフォールトトレランス（耐障害性）により、データの完全性を保証します。
1台から数千台のサーバーまで簡単に拡張でき、それぞれがローカルで計算とストレージを提供するため、必要に応じて拡張できる。
構造化データにも非構造化データにも対応するため、多様なデータを管理できます。

Hadoop のリミット:

設定と効果的な管理にはかなりの専門知識が必要

Hadoop 価格:

オープンソース: 利用無料

Hadoop の評価とレビュー: .

G2: 4.4/5 (138 件のレビュー)

3.Jaspersoft ETL*

ジャスパーソフトETL

アプリにレポートとダッシュボードを埋め込みます。 _ジャスパーソフトのETL _データ・パイプライン・プラットフォーム

Saras Analyticsが提供するDatonは、ETLツールの中でも万能選手だ。特にクラウドデータウェアハウスの複雑なデータ統合プロセスを簡素化することに特化しており、複数のデータソースから得たデータを洞察に満ちた分析に活用しようとするビジネスにとって貴重な資産となっている。Datonは、Eコマースビジネス向けのデータ統合サービスというポジションにある。

Datonの主な機能

クラウドベースや従来のデータウェアハウスなど、さまざまなデータソースからのデータを効率的に統合。
データ・パイプラインがリアルタイムでデータを処理するため、ビジネス・インテリジェンス・ニーズに対応したデータへの迅速なアクセスが可能。
ドラッグ・アンド・ドロップ機能を備えたグラフィカル・ユーザー・インターフェースにより、簡素化されたETLワークフローのメリットを享受。
高度なデータセキュリティとガバナンスにより、データ品質をメンテナー。

ダートンのリミット

堅牢ではあるが、特定のデータ統合シナリオではカスタマイゼーションに限界がある。

価格：***Daton

成長プラン: 月額100ドル、毎月200万行を提供し、追加行は100万行ごとに60ドル。
エンタープライズプラン: カスタム価格。

Daton の評価とレビュー:。

G2: 4.8/5 (20件のレビュー)
Capterra：入手不可

**7.AWSグルー

AWSグルー

でお好みのデータ統合エンジンを選択する。

AWSグルー

_ユーザーとワークロードをサポートするために。

Amazon Web Servicesの一部であるAWS Glueは、アナリティクス、機械学習、アプリケーション開発のためのETLデータの準備と結合を自動化するフルマネージドETLツールです。そのサーバーレスな性質とAWSエコシステムとの統合により、データ統合のニーズに対する非常に効率的でスケーラブルなソリューションとなっている。

AWS Glueの最大の機能：*。

このAWSデータパイプラインはサーバーレスデータ統合を提供するため、サーバー管理の心配をする必要はない。
AWS エコシステムとの統合により、データをシームレスに管理・分析できます。
自動データカタログによりデータガバナンスと管理を強化
バッチとリアルタイムの両方のデータ統合シナリオを管理できるため、必要に応じてプロセスを拡張できます。

AWS Glueのリミット

大規模なデータ処理タスクでは、消費リソースに応じた価格設定により、コスト高になる可能性がある。

AWS Glue の価格設定：* AWS Glue の価格設定：* AWS Glue の価格設定

標準プラン: データ処理およびストレージの消費リソースに応じた従量課金制。
追加オプション: データカタログやジョブ実行機能などの追加機能によって価格が異なります。

AWS Glueの評価とレビュー：* AWS Glueの評価とレビュー：* AWS Glueの評価とレビュー：* **AWS Glueの評価とレビュー

G2: 4.2/5 (184 件のレビュー)
Capterra：レビューが少ない

**8.インフォマティカ・パワーセンター

インフォマティカ・パワーセンター

インフォマティカが提供するユースケースとサービス Informatica PowerCenter _データパイプライン

Informatica PowerCenterは、インフォマティカのデータ統合製品スイートの1つであり、ETLプロセスにおける高度なデータ変換機能で広く認知されています。Informatica PowerCenter の ETL パイプラインは、大量のデータを効率的に管理し、生データを価値ある洞察に変換し、オンプレミスとクラウドの両方のデータウェアハウスのデータ統合をサポートします。

インフォマティカパワーセンターの主な機能

クラウドベースや従来のデータウェアハウスなど、複数のデータソースからのデータを統合します。
大量のデータを効率的に処理し、高いデータ品質と迅速なデータ変換を実現します。
複雑なデータ統合ワークフローと複雑なデータ変換を容易に管理します。
データガバナンスとセキュリティ機能により、データの整合性とコンプライアンスを保証します。

Informatica PowerCenter のリミット: *

幅広い機能を備えているため、初心者には操作が複雑な場合があります。
特に中小ビジネスにとっては高価である。

価格：***Informatica PowerCenter の価格

カスタム価格

Informatica PowerCenter の評価とレビュー：* インフォマティカ

G2: 4.4/5 (80 件のレビュー)
Capterra: 4.4/5 (41 件のレビュー)

**9.スカイビア

スカイヴィア

データウェアハウスの時間、コスト、リスクを劇的に削減します。

Qlik Compose https://www.qlik.com/us/products/qlik-compose-data-warehouses。 Qlik Compose /%href/_

Qlik Composeは、Qlikの拡張機能であるデータ分析およびデータ統合ツールの一部であり、特にデータウェアハウスの設計とETLプロセスの自動化のために設計されています。このツールは、データ統合の効率化、特に高品質な標準によるデータウェアハウスの作成と管理の効率化で評価されています。

Qlik Composeの主な機能

データウェアハウスの設計、実装、保守を自動化し、市場投入までの時間を短縮します。
ETL プロセスを最適化する高度な機能により、データを効率的に抽出、変換、ロードする広範囲のデータソースからのデータを管理、統合する
セキュアで標準ベースのツールにより、データ統合と変換の全フェーズでデータ品質を維持・保護します。

Qlik Compose のリミット:

ユーザーによっては、このツールの高度な機能の習得と適応に期間を要する場合があります。

価格:**Qlik composes

Stitchデータローダー: 月額100ドルから
Qlik® データ統合: 価格についてはお問い合わせください。
Talend® データファブリック: 価格についてはお問い合わせください。

**Qlik は評価とレビューを作成します。

G2: 4.3/5 (120 件以上のレビュー)
Capterra: 十分なレビューがありません。

他のデータ管理ツール：ClickUp

ClickUpは、データ整理・管理のあらゆるニーズをサポートする包括的なツールとして傑出しています。ETLツールがあるデータソースからデータベースへのデータの抽出と移動に重点を置くのに対し、ClickUpはより総合的なデータ管理ソリューションを提供します。

このプラットフォームの多用途性は、次のような機能によってさらに浮き彫りになります。

そしてさらに

これらはすべて、包括的なデータ管理に不可欠なものである。クリックアップダッシュボードダッシュボードは、データエンジニアやアナリストがプロジェクト、タスク、データの概要を把握するために欠かせないものです。タスクリスト、時間追跡、カスタムチャートなどのウィジェットでダッシュボードをカスタマイズすることで、チームはプロジェクトの健全性と進捗をリアルタイムで監視できる。この機能は、KPIを追跡し、データに基づいた意思決定を行うために非常に重要です。

その

ClickUpのタスク管理機能

のタスク管理機能は堅牢で、カスタムフィールドやステータスを使った複雑なカスタマイズが可能です。この適応性により、チームはプロジェクト特有の要件に合わせてワークフローをカスタマイズすることができ、進捗の追跡、フェーズや優先度によるタスクの分類、リソースの効率的な管理が容易になります。

/イメージ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/11/ClickUp-3.0-Task-view-Custom-field.png ClickUp 3.0 タスクビューカスタムフィールド ClickUpタスク内のカスタムフィールド

は、タスクやデータを視覚化する多様な方法を提供し、以下の機能を強化します。

プロジェクト追跡

とチームコラボレーションを可能にする。プロジェクトやデータの管理に柔軟なアプローチを必要とするチームに特に便利です。

/を使用する。 https://clickup.com/features/docs ClickUp ドキュメント /参照

は、チームがドキュメントやプロジェクトwikiを作成、共有、維持する方法に革命をもたらします。共同編集機能、リッチテキストフォーマット、埋め込み機能を備え、プロジェクトドキュメント、ガイドライン、データ分析レポートのメンテナーに最適です。

/参照 https://clickup.com/ai ClickUpのAIソリューション /%href/

は、長い文書を要約し、実用的な洞察を生成することで、その機能を向上させる。この機能はデータアナリストにとって画期的であり、大規模なデータセットやレポートの本質を素早く把握し、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができる。

/img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/11/ClickUp-3.0-AI-view.png ClickUp 3.0 AIビュー全般 /クリックアップ

クリックアップAIで、十分な情報に基づいた意思決定を。

/参照 https://clickup.com/templates/data-analysis-findings-kkmvq-6110764 ClickUpのデータ分析結果テンプレート /%href/

は、特に遠隔地のチームが分析プロジェクトを共同で追跡するのに便利です。

このテンプレートをダウンロードする

ClickUpのデータ分析結果テンプレートで分析プロジェクトを共同作業と追跡する

この機能によりシームレスなコミュニケーションが促進され、チームメンバーは長時間の電子メールチェーンや返答の遅れなしに、簡単にアイデアを交換し、発見について話し合い、質問や懸念に対処することができます。

ClickUpの最大の機能です。

ClickUpは、カスタマイズ可能なダッシュボード、多用途なタスク管理、強力なAI統合で優れています。機能を詳しく見てみよう。

リアルタイムで更新されるカスタマイズ可能なダッシュボードで、すべてのデータ管理タスクを一箇所で追跡。
要件に合わせたワークフローを作成し、ClickUpで反復タスクを自動化することで、時間と努力を節約できます。
ClickUpの豊富なテンプレートですぐに始められます。
ClickUp Docsとホワイトボードで遠隔地のチームとも簡単にコラボレーションでき、ClickUpチャットでリアルタイムに会話できます。
ClickUp AIを様々なタスクの相棒として活用することで、より迅速な意思決定と時間の節約が可能になります。
クリックアップのSOC 2、GDPRコンプライアンス、ISO認証でストレスフリーな仕事を。

/画像 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/10/ClickUp-3.0-Dashboard-Simplified-1400x934.png ClickUp 3.0ダッシュボードの簡素化 /クリックアップ

ClickUpの包括的なダッシュボードで、すべてのデータ管理タスクを一箇所で追跡できます。

クリックアップのリミット

豊富な機能と拡張カスタマイゼーションにより、新規ユーザーを圧倒する可能性がある。
プラットフォームに慣れ、その機能を効果的に使いこなすには、ある程度の時間と努力が必要かもしれません。

ClickUpの価格。

無料
無制限：ユーザーあたり月額7ドル
ビジネス：ユーザーあたり月額12ドル
企業価格についてはお問い合わせください

クリックアップの評価とレビュー

G2: 4.7/5 (2,000件以上のレビュー)
Capterra: 4.7/5 (2,000 件以上のレビュー)

2024年のETLツール：データマスタリーと情報化された意思決定への入り口」。

ETLツールは重要なプロセスを自動化し、組織がデータの可能性を最大限に活用できるようにします。2024年のETLツールのトップ10は、膨大なデータ設定の処理からリアルタイムのデータ統合まで、様々な組織のニーズに応える多様な機能を提供しています。

これらのETLパワーハウスと並んで、ClickUpは、その堅牢なデータ整理・管理機能でETLプロセスを補完する多用途の味方です。データエンジニア、アナリスト、ビジネスリーダーのいずれであっても、これらのツールを理解し活用することで、データ統合へのアプローチを変革し、ワークフローを合理化し、情報に基づいた意思決定を促進することができます。

データを使いこなし、情報に基づいた意思決定を行うための第一歩を踏み出しましょう。

/参照 https://clickup.com/signup ClickUpを調べる /%href/

をご覧いただき、組織のデータ・ジャーニーに今すぐ革命を起こしましょう！