資料の紹介

　データはただ持っているだけでは価値を生まない。価値を生み出すには、様々なシステムに蓄積されているデータを収集・活用していくことが欠かせない。価値を生むはじめの一歩としてデータ収集の処理が不可欠だが、ここでETL（抽出／変換／ロード）を採用することが多い。

　しかし、ETLは収集するデータの量が増えると変換処理の負荷が高まり、運用コストや障害発生のリスクが増大してしまう課題がある。そこで注目を集めるのが、データを抽出した後、データウエアハウス（DWH）上に書き出してから変換する「ELT（抽出／書き出し／変換）」だ。これを、拡張性の問題がないDWHで利用できれば、課題は解決できそうだが、そんなソリューションはないものだろうか。

　本資料では、メガクラウドのDWHで利用できるELTソリューションのメリットや使い方について解説する。データの収集から活用までの「データパイプライン」を、SQLを使って作成できるという。具体的なコード、生成AIを組み合わせた活用方法も紹介されているので、大量データを分析する必要がある企業関係者はぜひ参考にしたい。

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