ETLに関するチュートリアル：動画

ETLプロセスは、APIからのデータを受け取りデータベースに単純にマッピングするような単純な処理から、広範囲なデータフィルタリング、変換、および操作を必要とする非常に複雑なシナリオまで、幅広い複雑さを含んでいます。

Altova MapForceは、これらのETLタスク全般に対応できます。

このビデオチュートリアルでは、一般的なETL（Extract, Transform, Load：抽出、変換、ロード）のシナリオについて解説します

• 抽出 複数のレポートで受信されるCSVデータ
• データを変換およびフィルタリングします
• 変換されたデータを、目的のSQLデータベースにロードします

この特定のデータ変換は、やや複雑です。なぜなら、CSVデータは「ワイド形式」で、複数の年ごとにそれぞれ別の列が設けられているからです。私たちの変換の一部として、データを「ロング形式」に変換し、リレーショナルデータベースでデータが格納される形式に近づけることを行います。具体的には、データを集計したり、ピボットテーブルを作成したりすることで、より整理された形式に変換します。

このように、各年が単一の列として表現され、それに対応するデータが新しい列に移動されるため、行数は増えますが、列数は減ります。この形式は、一般的な分析ツールやBIツールでより扱いやすくなります。

さらに、データベースにデータを書き込む前に、不要なデータを取り除き、長い小数点以下の数字を四捨五入します。

この種のデータ変換は複雑に見えるかもしれませんが、[mapforce-offers-dynamic-access-to-node-names|MapForce ETLツールを使用すれば簡単です。このツールには、ドラッグ＆ドロップによるデータマッピング、[動的なノード名]]、そして組み込み関数などが含まれています。

この動画の例は、CSVファイルをデータベースに変換するETLのシナリオですが、MapForceはXML、JSON、PDF、Excel、EDI、XBRLなど、さらに多様なデータ形式に対応しています。また、一般的なSQLデータベースおよびNoSQLデータベースも、データ変換のソースまたはターゲットとして利用可能です。

MapForceは、無料で利用可能です 30日間の無料トライアル. アカウントやクレジットカードは不要です。ですので、すぐにこのETL機能をお試しいただけます。

次に： ぜひ、このシリーズの以前の動画もご覧ください ETLの基礎知識.