etl(extract,transform,load)プロセスは、企業データ統合の最も重要な部分の1つであり、最も困難な部分の1つです。 しかし、あなたの問題に対する低コードのETL解決策があると言ったらどうなりますか?

データ専門家は、しばしば愛情を込めて(そしてそれほど愛情を込めてではない)ETLを”ロードするのは非常に難しい。 このプロセスは、データ処理のELT(extract、load、およびtransform)メソッドと混同してはいけません。

最も一般的なETLの課題は次のとおりです:

  • ETLプロセスの多くの段階での手作業と高度な専門知識の必要性。
  • 多くのETLツールとプラットフォームに関連する急な学習曲線。
  • 企業データの量、多様性、速度が増加し続けているため、困難が生じています。

良いニュースは、これらの問題のすべてに答えがあるということです:ローコードETL。

ますます多くのETLツールとプラットフォームを使用すると、単一の行のコードを書くことなく、クラウド内に実稼働対応のETLデータパイプラインを作成できます。

しかし、誰もがまだローコードのETLの時流に飛び乗る準備ができているわけではありません。 多くの組織は、etlプロセスを手動でコーディングすることに固執しており、ローコードETLの長所と短所については不明です。

では、ローコードのETLプラットフォームに関する評決は何ですか? この記事では、最終的な評決を下す前に、ローコードのETLと手動のetlの問題について説明します。

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キースは、複数のデータソースをAmazon Redshiftに接続して、顧客データを変換、整理、分析しました。

Amazon RedshiftAmazon Redshift

David Schuman

Keith Slater
クリエイティブ-アンビルのシニア開発者

Xplentyを使い始める前は、さまざまなデータソースからRedshiftにデータを移動しようとしていました。 Xplentyは、私たちが迅速かつ簡単にそれを行うのを助けました。 このプラットフォームの最大の特徴は、プロセスが過度に複雑になることなく、必要に応じてデータを操作できることです。 また、サポートは素晴らしいです-彼らは常に応答し、助けて喜んでいます。

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目次:ETLコードとは何ですか?

  • ローコードETLの説明
  • マニュアルEtlの説明
  • ローコードetlとマニュアルEtl
  • ETLコードの最後の単語
  • ETLコードとは何ですか?

    ETLとは、データの収集と合成の抽出、変換、およびロードプロセスを意味します。 このプロセスでは、さまざまなデータソースからのデータを収集して、ビジネスインテリジェンス分析に使用される単一のデータストアに処理します。

    伝統的に、ETLプロセスはハードコーディングされています。 プログラマは、ソースからデータを抽出し、使用可能な形式に変換し、変換されたデータを適切なターゲットシステムにロードする命令を設定します。 一部の組織では、手動プロセスやスプレッドシートを使用してデータを合成することさえあります。

    これらのプロセスは、企業がデータパイプラインを拡張し、より迅速かつ効率的にデータを処理して保存する必要があるほど実行可能ではなくなりま

    データをハードコーディングすると、継続的なメンテナンス、無効または不正なデータ、データセットをブレンドする能力の制限、柔軟性の欠如など、多くの問題が発生し、一般的にはよりコストがかかります。

    幸いなことに、Xplentyのようないくつかのプラットフォームでは、企業がデータ構造を拡張し、より高度なデータ分析を行うにつれて、これらの障害を除去するローコー

    Low-Code ETL Explained

    “low-code ETL”という用語は、ETLとデータ統合パイプラインをほぼ自動的に構築し、開発者からの入力をほとんどまたはまったく必要としないソフ ローコードのETLプラットフォームは、多くの場合、クラウドで実行され、通常、ユーザーが簡単に企業全体のデータの流れを理解することができ、単純な、ドラッグアンドドロップの視覚的なインターフェイスを持っています。

    ここ数年、いわゆる”ローコード”または”ノーコード”ソリューションについて多くの誇大広告がありました。 IT調査会社Forresterによると、ローコード開発プラットフォーム市場は2022年までに212億ドルの価値に達し、年率40%の成長を遂げるという。 さらに、開発者の45%がすでにローコードプラットフォームを使用しているか、近い将来にそうすることを期待しています。

    ローコードの方向に進むことで、企業はETLプロセスを刷新するだけでなく、データレイクやデータマートのようなより高度なデータ変換に進むことができます。

    また、データ品質を向上させ、データウェアハウス時に異種のデータ型をブレンドすることが簡単になります。

    Manual ETL Explained

    “manual ETL”という用語は、一人以上のETL開発者の助けを借りてETLコードを書くという、ETLを実行する伝統的な方法を指します。

    マニュアルETL開発には、以下を含む幅広いスキルが必要です:

    • 要件を文書化し、ETLプロセスの概要を説明します。
    • ETL中に行われるデータ抽出を記述するためのモデルを作成する。
    • ターゲットデータウェアハウスのアーキテクチャを策定する。
    • ソースデータベースからデータウェアハウスに情報を転送するデータパイプラインの開発。
    • システムのテストと定期的なパフォーマンスチェックの実行。

    ここでも、手動のETLは、意思決定を行うために大規模なデータセットに大きく依存している組織にとって非効率的であることが証明されています。 あなたのETLのパイプラインはきれい、複雑でない適用範囲が広いべきである。 データ管理は、ローコードのETLを使用すると、組織にとって非常に簡単になります。

    ローコードETLと手動ETL:主な違い

    ローコードetlと手動ETLを定義したので、これら2つの選択肢の主な違いについて説明しましょう。

    使いやすさ

    経験豊富な開発者にとっても、独自のETLコードを書くことは簡単な作業ではありません。 前述したように、ETLの開発には、さまざまなデータサイエンスとデータ分析のスキルと、1つ以上のプログラミング言語に関する深い知識が必要です。 抽出プロセスだけでは、大きな頭痛の種になる可能性があります。

    ローコードのETLプラットフォームは、設計上、手動で書かれたコードベースよりもはるかに使いやすいです。 Etlデータフローを視覚的に描写する直感的なユーザーインターフェイスにより、技術者以外の従業員でもETLプロセスの設計と実行、データモデルの作成が可能です。

    結論:独自のETLプロセスをコーディングすることは魅力的ですが、経験豊富な開発者にとっても困難です。 低コードのETLプラットフォームは、ETL開発を管理しやすく、制御下に保ちます。

    Maintenance

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    はっきりと話しましょう:ETLコードを手動で維持するのは難しいです。

    まず、プログラミング言語の問題があります。 ETLコードは、SQL、Java、Python、Apache Pig、または任意の数の選択肢に含めることができます。 このコードを維持するには、それを理解し、必要に応じて変更を加えるのに十分な流暢に適切な言語を話す経験豊富なETL開発者を見つける必要があり

    第二に、あなたのETLコードが古くなっているか、不十分なメンテナンスされている可能性があり、コードベースに飛び込むしようとする人のための大規模な頭痛 バグの修正と最適化の実行が十分に困難な場合は、バージョン管理とアップグレードを行うことは悪夢になります。

    保守が非常に簡単ではないローコードのETLプラットフォームでは、状況は変わりませんでした。 あなたは変更を加えるためにコンピュータサイエンスの学位を必要としません—あなただけの簡単な、ドラッグアンドドロップユーザーインターフェイ

    メンテナンスはETLプラットフォーム上では簡単ではありません。 変更は簡単に実装でき、コーディングスキルは必要ありません。 それにもかかわらず、快適ではないにもかかわらず、すべてを自分で管理することを好むコントロールフリークであれば、独自のコードを書き続けます。

    : ETLのプラットホームはそれらにこの部門の勝者をする少し維持を要求する。 それでも、あなたがあなたのETLコードベースの最後の言葉を持っていることを好むコントロールフリークなら、あなた自身のコードを書くことはより魅力的

    パフォーマンス

    独自のETLをコーディングすることは、パフォーマンスの最適化の面で大きな利点になります。 ETLプロセスを知っている専門家のデータエンジニアがいる場合は、ETLプロセスをできるだけスムーズに実行するように実際に微調整することができま

    関連する読み物: ETLのパフォーマンスを向上させる方法

    しかし、手動のETL開発にはまだポイントを与えません。 全国的にデータサイエンスが不足しているため、専門家のETL開発者を見つけて訓練することは困難で時間がかかります。 そのような人がまだスタッフにいない場合は、ローコードのETLプラットフォームを使用すると、平均的なETL開発者よりも高品質のコードが生成される可能性

    たとえば、Xplentyでは、ローコードのETLプラットフォームが独自のコードベースの2倍の速さで実行されるコードを生成したと報告しているクライアントがいました。

    : すでにエリートデータエンジニアをお持ちの場合は、独自のETLコードのパフォーマンスが向上する可能性があります。 ただし、ローコードのETLプラットフォームでは、一般的な開発者が作成したコードよりも高速に実行されるコードを生成することができます。 すべての人がETLプロセスにリアルタイムでアクセスできます。

    Organization

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    独自のETLコードを書く場合は、すべてが素敵できちんとしていることを確認する必要があります。 たとえば、適切な形式のログを生成し、例外とエラーを処理し、すべてを1つの適切に整理されたリポジトリに格納する必要があります。

    低コードのETLプラットフォームは、これらの懸念をすべて排除します。 ETLツールを使用すると、視覚的な表現を使用してさまざまなデータフローを管理できます。 このようにして、チームのすべてのメンバーは、コードの読み方を理解することなく、全体像と小さな詳細を見ることができます。 また、同じコードを複数回書き直すことなくロジックの再利用が容易になり、データフロー内のコンポーネント間の依存関係を制御する方法でジョブをス コードベースを自分で見なければならないまれなケースでは、これらのプラットフォームによって生成されたコードはきれいで簡単に理解できます。

    結論:ローコードのETLプラットフォームは、独自のコードを書くよりも組織化されています。

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    キースは、複数のデータソースをAmazon Redshiftに接続して、顧客データを変換、整理、分析しました。

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    David Schuman

    Dave Schuman
    CTOと共同設立者でRaise.me

    彼らは本当に動作するデータ変換のこの世界へのインターフェイスを提供してきました。 それは直感的です,それはに対処するのは簡単ですし、それは私たちのために少しあまりにも混乱を取得したとき,ちょうど私たちが私たちの問題を解

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    スケーラビリティ

    使用するフレームワークに応じて、手動のETLコードはスケーラブルである場合とそうでない場合があります。 ただし、hadoop、Spark、または別のオープンソースまたは商用ソリューションであるかどうかにかかわらず、フレームワークにも依存しているため、ローコードのETLプラットフォームを使用している場合も同様です。

    フレームワークがスケールアウトするのではなく、スケールアウトすることを確認することが重要です。 つまり、単一のマシンをアップグレードするのではなく、クラスターにノードを簡単に追加できるようにしてください。

    あなたの予算がどんなに大きくても、単一のマシンは、より多くのメモリとCPUを追加することになると、常にシリコーンの天井を持っています。 これは、データのサイズが増加し続けるにつれて、必然的に問題につながります。 したがって、独自のETLをコード化するか、ローコードのETLプラットフォームを使用するかにかかわらず、スケールアウトできることを確認してください。

    結論:どちらの場合も、コードベースのスケーラビリティはフレームワークに依存します。 スケールアウトを可能にするソリューションを選択することを確認してください。

    ワークフロー管理

    ワークフローの設計と管理は、ETLプロセスの重要な部分です。 あまりにも多くの開発者がワークフローをコード化しているため、大量の管理と保守が必要です。 Luigiのようなワークフロー管理フレームワークを使用する方が良い選択肢ですが、このオプションでも手動でコーディングする必要があります。

    ETLプラットフォームは、通常、簡単なポイントアンドクリックインターフェイスを介して、はるかに使いやすいワークフロー管理を提供します。 開発とメンテナンスがずっと簡単な場合、フレームワークを管理する必要はありません。

    結論:ローコードのETLプラットフォームは、手動のETL開発よりも簡単なワークフロー管理を提供します。

    コスト

    あなた自身のETLコードを書いているなら、ETL開発者を雇うことは絶対必要です。 Job search marketplace ZipRecruiterによると、米国のETL開発者の平均フルタイム給与はover110,000を超えています。

    手動ETL開発は、追加コストを必要とする場合としない場合があります。 HadoopやSparkなどの無料のオープンソースフレームワークを使用すると、費用を最小限に抑えることができます。

    低コードのETLプラットフォームに関してはコストが異なります。 Xplentyのetlデータ統合プラットフォームは、最低の開発者給与よりもETLコストを低く抑えます。新しいXplentyユーザーは、7日間の無料トライアルと、実装チームとの無料セットアップセッションを受けることができます。

    結論:ローコードのETLプラットフォームを使用すると、一人以上のETL開発者の給与を支払う必要がないため、コストを削減できます。

    柔軟性

    柔軟性を探しているなら、独自のETLをコーディングする方法があります。 手動のETL開発では、単純なユーザーインターフェイスではローコードのETLプラットフォームでは提供できない複雑な変換や独自のアルゴリズムを記述できま ETLワークフローでこの種のニッチなデータ処理が必要な場合、柔軟性は単なる利点ではなく、必須です。

    それでも、ローコードのETLプラットフォームで独自のコードを書くこともできれば、柔軟性の利点を楽しむことができます。 プラットフォームによっては、ローコードのETLソリューションによっては、カスタムデータ操作を実行できる場合とできない場合があります。

    : 独自のコードを記述すると、低コードのETLプラットフォームでもコードベースにカスタム変更を加えることができない限り、より柔軟性が得られます。

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    ETLコードの最後の言葉

    この記事で説明したように、ローコードのETLプラットフォームを使用することには多くの利点があります。 ローコードのETLプラットフォームの利点は次のとおりです:

    • 使いやすさの向上
    • 長期的に管理しやすく
    • メンテナンスが少ない
    • より整理された
    • ワークフロー管理が簡単
    • 低コスト

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