2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】ETL/ELTの概要と特徴とは？

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】ETL/ELTの概要と特徴とは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

ETL（Extract, Transform, Load）とELT（Extract, Load, Transform）は、データウェアハウスへのデータ統合において重要なプロセスです。ETLとELTは、データの抽出、変換、ロードの手順を異なる方法で実行します。Google Cloud Platform（GCP）のBigQueryは、特にELTアプローチを推奨しています。

ETL/ELTの概要と特徴

ETL（Extract, Transform, Load）:

• Extract（抽出）: まず、データをさまざまなソース（例えば、データベース、ファイルなど）から取得します。
• Transform（変換）: 取得したデータを必要な形式に変換や整理を行います。例えば、不要なデータを削除したり、異なるソースからのデータを組み合わせたりします。
• Load（ロード）: 変換後のデータをデータウェアハウスなどの分析のためのデータストレージに保存します。

ELT（Extract, Load, Transform）:

• Extract（抽出）: ETLと同様に、まずはデータをさまざまなソースから取得します。
• Load（ロード）: しかし、ELTでは、データを変換する前に、先にデータウェアハウスに保存します。
• Transform（変換）: 最後に、データウェアハウス内でデータを必要な形式に変換します。

ETLとELTの主な違いは、データ変換のタイミングと場所です。ETLでは、データをデータウェアハウスに保存する前に変換処理を行います。

ELTでは、データを先にデータウェアハウスに保存し、その後で変換処理を行います。ELTは、大量のデータをより迅速に処理できる場合があります。

ETL（Extract, Transform, Load）

• 定義: データ抽出（Extract）、データ変換（Transform）、データ書き込み（Load）の順に行われるプロセス。
• プロセス:
  • Extract: 異なるソースからデータを抽出。
    Transform: データを所望の形式に変換またはクレンジング。
    Load: 変換されたデータをデータウェアハウスにロード。

ELT（Extract, Load, Transform）

• 推奨: BigQueryではELTアプローチが推奨されています。
• プロセス:
  • Extract: 異なるソースからデータを抽出。
  • Load: 抽出したデータをまずBigQueryにロード。
  • Transform: BigQuery内でデータを変換。

BigQueryにおけるELTの利点

• スケーラビリティ: BigQueryはスケーラブルなデータウェアハウスであり、大規模なデータ変換が可能です。
• 簡易性: SQLの使用によりデータ変換プロセスが簡単になります。
• オーバーヘッドの削減: DataprocやDataflowと異なり、BigQueryでは変換プロセスにおけるオーバーヘッドが少ない。

Google CloudにおけるETLサービス

• Dataprep: クラウド上でデータの準備と変換を行うサービス。
• Dataproc: HadoopとSparkのエコシステムを利用したデータ処理サービス。
• Data Fusion: ビジュアルなインターフェースを提供する統合データパイプラインサービス。
• BigQuery: 分析用に最適化されたスケーラブルなデータウェアハウス。

【練習問題】ETL/ELTの概要と特徴

練習問題 1

問題: BigQueryでのデータ分析プロジェクトを行う際、データソースから直接データをロードし、その後で変換処理を行う方法は何と呼ばれますか？

• A. ETL
• B. ELT
• C. SQL Load
• D. Dataflow

解答: B. ELT

解説: ELTプロセスでは、データを最初にデータウェアハウス（この場合はBigQuery）にロードし、その後で変換処理を行います。ELTのアプローチは、BigQueryの強力なクエリ処理能力を利用して、データを効率的に処理できます。

練習問題 2

問題: ETLプロセスにおいて、データをソースから取り出した後、次に行うべきステップは何ですか？

• A. ロード
• B. トランスフォーム
• C. エクスポート
• D. 分析

解答: B. トランスフォーム

解説: ETLプロセスでは、データをソースから抽出した後、次に変換（トランスフォーム）処理を行います。トランスフォームのステップでは、データを必要な形式に整形し、不要なデータを除去するなどの処理を行います。

練習問題 3

問題: GCPのBigQueryでELTプロセスを実行する際、データ変換に主に使われる言語は何ですか？

• A. Python
• B. Java
• C. SQL
• D. JavaScript

解答: C. SQL

解説: BigQueryでのELTプロセスでは、データ変換にSQL（Structured Query Language）が主に使用されます。BigQueryの強力なクエリエンジンを利用して、データを効率的に変換および分析できます。

まとめ

BigQueryでのELTアプローチは、データ処理の柔軟性を提供し、SQLの知識を持つユーザーにとって簡単にアクセスできる方法を提供します。

BigQueryのELTは、データの統合と分析の効率を大幅に向上させます。

また、GCPの他のサービスと組み合わせることで、より包括的なデータ処理と分析のソリューションを構築できます。

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