業務プロセス改革を進めるにあたり、DX推進においてもEAI/ETLが注目されてきていますが、その違いをご存知でしょうか？
基本的には、EAIは、アプリケーションの統合、ETLはデータの統合を意図したものです。
EAIの"Enterprise Application Integration"を日本語に訳せば、”企業アプリケーション統合"であり、ETLの"Extract transform load"は、"抽出、変換、格納"となります。
EAIは、複数のシステムを繋いで連携をとれるために、EAIにすでに搭載されているアダプタを介して、比較的簡単にアプリケーションのデータ連携を自動化できます。従来であればAPIを介してデータの受け渡しをするために、アプリケーション毎に用意する必要があったプログラムが、EAIによって一般的にはGUIによるノンコーデイングで、各種アダプタを介して一元的にデータ連携できるトータルなアプリケーション連携のシステムを構築することができます。
メジャーなEAIであれば、多くの汎用的なアプリケーションはもちろん、各種データベース、パブリッククラウド、様々な形式のファイル、Webやメールに至るまで、多種多様なアダプタを用意しており、それぞれのアプリケーションに応じたトリガーをもとにデータの受け渡しを自動連携できるため、複数システムを連動して統合するにはもってこいです。
この統合のために、各アプリケーションで使用するデータの異なる形式を変換する機能などがあり、ETLとの違いが分かりづらいのですが、EAIでは、プログラムや手作業で行っていたアプリケーション間のデータ受け渡しを、業務フローはそのままにイベントドリブンな起動で、リアルタイムに近い形の実行で処理を置き換えることができるため効率的です。
対してデータの統合が目的のETLは、バッチでのデータの読み込みや、抽出、編集がメインとなり、大量のデータ処理に向いています。複数のフォーマットのデータを読み込み、抽出して、変換し、データベースへの書き込みまでを専門的に得意としているため、ツールとして従来のプログラミングよりも簡単に指定できることはもちろん、作成したプログロムでデータ処理するよりも圧倒的に高速で大量の処理が短時間でできることが特徴です。業務としては、過去の売上に関連しそうなデータをすべて集めて、意思決定システムの元データを抽出、加工して作成するようなケースなどに向いています。このような分野であれば、相関関係を調べたいデータが日々多くなればなるほど、DX推進のためにETLは活躍が期待できます。
従来のプログラム作成によるシステム開発は、時間と労力の割には、時代の急激な変化で陳腐化して改変すべき頻度が増してきており、メンテナンスや維持管理の負担が問題になってきております。
DXを念頭におけば、ノンコーデイングでアプリケーションを繋ぎ、大量データの加工処理も実現できるよう、EAIやETLを適材適所で取り入れることは、有効な手段であるといえるでしょう。
EAIはアプリケーション統合、ETLはデータの統合でDXを支援可能
