2025年版 - ETLツール 14つの比較など

ETL とは
ETL ツールとは
ETL ツールの種類
ETL ツールの評価方法
検討すべき ETL ツール１４選
- １．Integrate.io
- ２．Portable
- ３．Talend
- ４．Informatica
- ５．Oracle Data Integrator
- ６．Stitch Data
- ７．Fivetran
- ８．Striim
- ９．Matillion
- １０．Pentaho
- １１．AWS Glue
- １２．Panoply
- １３．Alooma
- １４．Hevo Data
検討すべきその他の ETL ツール
おすすめ ETL ツールのユースケース
Q&A

あらゆる規模や業種の組織が、人間には理解できないほど膨大な量のデータにアクセスできるようになりました。２０２５年のこれまでのところ、世界は１日あたり３億２８７７万テラバイトのデータの生成や消費がされており、これはほとんど想像できない数字ですが、それはすべて、その情報の効率的な処理や分析、ノイズの中に隠された貴重なデータ主導のインサイトを明らかにする方法がないと何の役にも立ちません。

そこで本記事では、以下のように ETL ツールについてまず知っておくべき事を見ていきます：

ETLは、ソースからデータを抽出し、それを分析に適した形式に変換して、データウェアハウスのような一元化された場所にデータを格納するデータ統合手法である。
手動の ETL だと、データエンジニアは、大量のコーディングが必要なプロセスである複雑なデータパイプラインの構築が求められる。
それが ETL ツールだと、このプロセスは合理化され、企業はデータの抽出、スキーマ、取り込み、API、その他の複雑な要素を気にすることなく、さまざまなロケーション間でデータを移動できるようになる。
どの ETL ツールも同じというわけではないので、本記事では、機能、性能、ユーザーレビューのスコアに基づいたおすすめの製品を挙げていく。

ビッグデータの日常業務を管理し、複数の部門にまたがるチームのためにより良いインサイトを得るために、主要なデータ統合ツールを検討しましょう。より専門的な知識と能力を持つ人向けのオプションと、コード不要のシンプルなソリューションを求める人向けのオプションがありますが、ETL は、より優れたセキュリティと機能を備えた、より簡単なデータ移動方法です。

ETL とは

ETL とは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（格納）の頭文字をとったもので、データウェアハウスの世界では欠かせないデータ統合プロセスです。これは、多様なソースからのデータの収集や、一元化されたデータベースへの統合などが含まれます。

ETL プロセスは、主に以下の３ステージからなっています：

抽出：元のソースからデータを抽出する。
変換：抽出されたデータは、重複排除、結合、品質チェックなどの変換を受け、正確性と一貫性が確保される。
格納：変換されたデータは、データウェアハウスなどのターゲットデータベースに読み込まれる。

かつて ETL プロセスのは、手間のかかる手作業によるパイプライン構築と複雑なコーディングが必要であり、実装には数週間から数カ月を要していましたが、ETL ツールの登場によってプロセスが自動化され、あらゆる規模の組織が、データエンジニアリングの専門知識がなくても、効率的にデータを拠点間で移動できるようになりました。

ETL ツールを導入することで、データ管理の効率化、データ分析の強化、意思決定能力の向上などのメリットが得られます。また、ETL ツールを活用することで、企業はデータパイプラインの最適化や、データフローの追跡、より速やかなインサイトの促進ができるようになります。

では、優れた ETL ツールの特徴と、要件に合ったツールの見つけ方を探見ていきましょう。

ETL ツールとは

ETL ツールは、複数のソースからのデータの抽出や、その適切なフォーマットへの変換、処理されたデータの目的地への格納しやすくするソフトウェアアプリケーションであり、ETL プロセスによって、企業は様々なソースからのデータを早く正確に集約して、分析やレポーティングを行うことができます。

優れた ETL ツールとは

ETL ツールを選択する際には、複雑なデータ要件に対応できることを確認したいものです。優れた ETL ツールは、大量のデータを最小限の労力で早く効率的に移動や変換ができるものであるべきです。また、さまざまなシステムからのデータセットを一元化されたレポジトリに簡単に統合できるように複数のデータソースに対応しているべきです。さらに、データの操作、設定の構成、タスクのスケジューリングをサッと行うには、直感的な UI（ユーザーインターフェース）が鍵となります。

あと、ETL ツールは、シームレスなワークフローのために、技術スタックの他のツールと統合できるべきです。

ツールにもよりますが、上記のプロセスのほとんどは完全に効率化されています。事前構築済みのデータコネクタは、ほとんど、あるいはまったくコードを記述することなく、データの抽出や変換、ターゲットシステムへの格納を行うので、複雑なデータ抽出や取り込み、API の管理、その他の作業が不要になります。

適切な ETL ツールがあれば、企業は精度や拡張性を犠牲にすることなく、分析プロセスを加速させることができます。ETL は、データ駆動型企業にとって非常に重要な要素であり、適切なツールを使うことで大きな違いが生まれます。

関連記事（英語）：ROI of No-Code Platforms（ノーコード・プラットフォームのROI）

ETL ツールの種類

ETL ツールに関しては、様々なニーズに合わせて様々な選択肢があります。ここでは。よく使われている ETL ツールのタイプを見ていきましょう：

オープンソースの ETL ツール

オープンソースのソリューションには、データ統合のための柔軟でカスタマイズ可能なオプションが備わっています。このようなツールには幅広い機能があり、費用対効果の高いソリューションを求める技術に詳しいチームによく好まれます。

クラウドベースの ETL ツール

クラウドベースの ETL ツールは、クラウドコンピューティングのパワーを活用し、大規模なデータ統合タスクを処理します。このようなツールでは、スケーラビリティ、コスト効率、他のクラウドサービスとの気軽な統合ができます。

エンタープライズグレードの ETL ツール

エンタープライズグレードのツールには、総合的な機能と強固な機能があります。このようなツールは、複雑なデータ統合の場面向けに設計されており、データガバナンスやメタデータ管理などの高度な機能が備わっています。

リアルタイム ETL ツール

リアルタイム ETL ツールは、ストリーミングデータ統合に焦点を当てています。リアルタイム ETL ツールで、リアルタイムでのデータ処理と統合が可能になることから、最新かつタイムリーなインサイトが保証されます。

セルフサービス型 ETL ツール

セルフサービス型 ETL ツールで、ビジネスユーザーは IT チームに過度に依存ししなくてもデータ統合タスクを実行できるようになります。このようなユーザーに優しいツールには、ドラッグ＆ドロップのインターフェースがあり、最小限のコーディング知識しか必要ありません。

ETL ツールの評価方法

適切な ETL ツールの選択は、拡張性、データ統合要件の複雑さ、予算などの要因によって異なり、ETL ツールを探す際には、ニーズとオプションを評価することが重要です。どのようなデータソースを接続する必要がありますか？どの程度の自動化が必要ですか？クラウドとオンプレミスのどちらのソリューションが必要ですか？

このような質問に対する答えによって、ETL ツールにどのような機能を求めるべきかが決まってきます。

ETL ツールを評価する際には、主に以下のような基準を考慮しましょう：

使いやすさ：そのツールには直感的な UI があるか、それとも複雑なコーディングやスクリプトが必要か？一般的なデータソース用のデータコネクタが事前構築されているか。
スケーラビリティ：そのツールは大量のデータを処理できるか？どれくらいのスピードでデータを処理できるか？
セキュリティ：そのツールには安全なデータ転送と機密情報の暗号化の機能が備わっているか？誰が特定のデータの閲覧や修正ができるかというアクセスコントロールの機能があるか？
ドキュメントとサポート：ベンダーには、詳細なドキュメント、チュートリアル、その他のリソースがあるか。カスタマーサービスやテクニカル・サポートは利用可能か？
高度な機能：その ETL ツールには、データ変換、検証、自動ワークフローなどの機能があるか？より複雑なタスクのカスタムコーディングが可能か？
コスト：ETL ツールの導入と使用にかかる総費用は？使用やアップグレードに伴う追加コストはあるか？

検討すべき ETL ツール１４選

Integrate.io
Portable
Talend
Informatica
Oracle Data Integrator
Stitch Data
Fivetran
Striim
Matillion
Pentaho
AWS Glue
Panoply
Alooma
Hevo Data

ETL はデータウェアハウスやアナリティクスにとって非常に重要ですが、どの ETL ソフトウェアツールも同じように作られているわけではなく、最適な ETL ツールは、状況やユースケースによって変わってくるかもしれません。ここでは、２０２５年に向けたおすすめの ETLソフトウェアツール１４選と、その他に検討すべきツールをご紹介します：

1. Integrate.io

料金：１４日間の無料トライアルと Integrate.io の料金設定は、各クライアントのニーズと要件に合わせて、使用量ベースのコンポーネントと特徴や機能を組み合わせて調整されます。そしてクライアントは、どのレベルのプラットフォームの利用が必要かを選択し、ユースケースに適したカスタムプランを作成するための機能を選択します。

Integrate.io は、データの準備と変換が簡単になるクラウドベースの ETL ツールです！Integrate.io には、複数のソースとデスティネーション間のデータパイプラインを構築するための直感的なビジュアルインターフェースがあるので、技術的なユーザーもそうでないユーザーもデータパイプラインの構築や管理ができます。また、Integrate.io のローコードソリューションを使うことで、ユーザーは、目的のデータ送信先にデータを格納する前に、２２０種類を超えるさまざまなデータ変換から選択してデータを準備できます。このプラットフォームには、ELT、リバースETL、市場最速の CDC（変更データキャプチャ）もあり、データ統合のあらゆるニーズに対応するワンストップショップとなっています。

このプラットフォームは、7-Eleven、Caterpillar、Samsung などの大手企業が分析 ETL とオペレーショナル ETL の両方のユースケースに使われている、非常に柔軟なデータ統合ソリューションです。

主なユースケースには以下の４つが挙げられます：

BI 分析およびレポーティングのためのデータの準備 - 特に、コードや SQL を使わずにデータを準備したい人向け。
ファイルデータの準備と B2B データ共有
Salesforce、NetSuite、HubSpot などの CRM や ERP へのデータの準備と格納。
リアルタイムのデータベースレプリケーションによるデータ製品の強化

Integrate.io を使う際のその他の利点としては、エンジニアや技術チームメンバーへの依存度が低いこと、どこからでもデータを取り込むことができること、データ変換を簡単に実装できること、GDPR、HIPAA、その他の地域固有のコンプライアンス要件に確実に準拠できることなどが挙げられます。また、Integrate.io の料金設定は、各クライアントのニーズと要件に合わせて正確に調整されます。それで顧客は、必要なプラットフォームの使用レベルを選択し、ユースケースに適したカスタムプランを作成するための機能を選択します。

このような利点により、Integrate.io は G2 Web サイトの１９３名のレビュアーから、５つ星の中平均４.３の評価を得ています。また、２０２４年秋の ETLツール分野における G2 の「リーダー」の１つにも選ばれています。とあるユーザーは、「Integrate.io は、当社のあらゆるビジネスニーズに合わせて簡単に実装できました。データパイプラインを簡単に自動化でき、Integrate のチーム全員と連携して作業を進めることができました。」と言っています。

Integrate.io の主な特徴：

柔軟性と使いやすさ：使いやすさを追求して構築されたプラットフォームで、技術系ユーザーも非技術系ユーザーも、シームレスな方法でデータパイプラインの構築や管理ができる。
ローコードによるデータ変換：Integrate.io は、パイプライン内のデータ変換を管理できる強力なデータエンジンに対応しており、格納前にデータ変換を行うことで、データウェアハウスの計算コストを削減することができる。これは、大容量のデータを取り込む際に非常に費用対効果の高い機能となる。
拡張性：Integrate.io は、ビジネスニーズに合わせて拡張できるため、データへの取り組みを続けながら新しいユースケースを追加することができる。
カスタマーサポート：Integrate.io のチームは、ユーザーの質問や問題にいつでも対応しており、応答時間は短く、いつでも快くサポートしてくれる。
セキュリティ：Integrate.io のサイバーセキュリティチームを活用して、データアーキテクチャ全体でセキュリティとコンプライアンスのベストプラクティスを確保する。
コネクタと統合：Integrate.io には、さまざまなシステムやアプリケーションへのコネクタが２００以上あることから、ビジネスは、複数のソースとデスティネーション間のデータをサッと接続することができる。
高度なモニタリング： Integrate.io は、高度なモニタリングとロギング機能により、トラブルシューティングがシンプルになり、統合の問題を未然に防ぐことができる。
カスタマイズ：Integrate.io には、X-console、リッチな表現言語、高度な API、Web フックなど、様々なカスタマイズ機能があり、ユーザーは自由にプラットフォームをカスタマイズすることができる。
REST API： Integrate.io の UI 全体は、外部向けの REST API 上に構築されている。つまり、UI からできることはすべて、API を使ってプログラム的に行うこともできる。

総合的に、Integrate.io は、最小限の労力でサッと簡単にシステムを統合したい人にとって優れた選択肢となり、強固な機能と比類のないカスタマーサポートにより、ETL 業界における重要なプレーヤーとなっています。また、幅広いデータ変換機能と統合テンプレートにより、あらゆる規模のビジネスに最適な選択肢となり、競争力のある料金設定により、予算重視の顧客にとって魅力的な選択肢となっています。Integrate.io を利用すれば、クラス最高のサポートと信頼性で、データプロジェクトを早く正確に遂行することができます。

2. Portable

料金：月額：＄２００/フロー、年間：＄２，０００/フロー。

Portable は、分析チームが１０００以上のシステムからデータウェアハウスにデータを取り込むのを支援する、コード不要の ETL ツールです。このソリューションは、製品とサービスの中間に位置し、事前構築済みコネクタのカタログと、データチームのためのカスタム ETL コネクタのオンデマンド開発を組み合わせたものです。

多くのデータ専門家は、市場で他には見つからないニッチなロングテールコネクタに Portable を使っていますが、Portable には、CRM システムや応募者追跡ツールなど、一般的にアクセス可能なビジネスアプリケーションのためのコスト効率の高いソリューションもあります。

Portable は、G2 の評価で５つ星中平均４.８を得ており、速やかなコネクタ開発、実践的な顧客サポート、および固定月額料金に重点が置かれています。Pair Eyewear でデータと分析をリードするザック・ウィルナー氏は、「チームは、私がこれまで仕事をした中で最も反応の良いチームです。２時間以内に新しい統合を作成してくれますし。このチームがいかに素晴らしいか言い表せません。」と言っています。

Portable の主な機能：

オンデマンドコネクタ開発：Portable は、カスタムコネクタのリクエストを数分や数時間で本番環境への統合に変換する、超高速コネクタ開発機能で知られている。
実践的なカスタマーサポート：Portable のチームは実践的であり、通常、ロングテールのコネクタを扱う場合、データチームは社内での統合の構築や保守が必要だが、Portable を使う場合は、問題が発生したときにチームがオンコールで対応してくれる。
固定価格の API コネクタ：API からウェアハウスへのコネクタの固定価格モデルにより、データチームは毎月の使用量を気にする必要がなくなり、代わりに価値の高いインサイトの生成に集中できる。
ノーコード、セルフサービスのエクスペリエンス：PLG の Go-to-Market モーションにより、Portable はノーコード、セルフサービスの ETL エクスペリエンスをクライアントに提供することに重点が置かれている。

総合的に、Portable は、特注のニッチな API データ統合のためのマネージドソリューションを探している人や、大規模なビジネスアプリケーションを分析用のデータウェアハウスに接続するための費用対効果の高いソリューションを探している人にとっては素晴らしいソリューションとなります。

3. Talend

料金：月額：＄１,１７０/ユーザー。年額：＄１２,０００/ユーザー。

Talend には ETL データ統合ソリューションスイートがあります。また、Talend のプラットフォームは、オンプレミスおよびクラウドのデータソースと互換性があり、事前構築済みの統合が何百も含まれています。

Talend のオープンソース版（Talend Open Studio）で十分だと思うユーザーもいるかもしれませんが、大規模な企業だと Talend の有償データ統合プラットフォームをがいいでしょう。このバージョンの Talend には、設計、生産性、管理、モニタリング、BI（ビジネスインテリジェンス）、データガバナンスのための追加のツールと機能が含まれていますからね。

Talend Data Integration は G2 で５つ星中平均４の評価を得ており、Web サイトでは２０２４年の冬にこのプラットフォームの速やかな実装が強調されました。レビュアーのJan L.氏は、Talend Data Integration は「データ統合のための素晴らしい万能ツール」であり、「明確で理解しやすいインターフェース」が備わっていると述べています。

Talend の主な機能：

速やかな実装：Talend のデータ統合プラットフォームは、大規模なデータ構造をサッと正確に実装できる。
データ品質：Talend では、プロファイリング、クレンジング、重複の最小化を使ってデータ品質を維持できる。
データガバナンス：Talend のプラットフォームでは、タグ付け、追跡、監視機能により、ユーザーはデータガバナンスを管理できる。
自動化とスケジューリング：Talend には、スケジューリング機能によってデータ統合プロセスを自動化する機能が備わっている。

総合的に、Talend はデータ統合プラットフォームを探している人にとって強力で信頼できるソリューションとなります。さまざまな機能と性能を備えているため、大量のデータの効率的な管理や分析ができることから、組織はデータを最大限に活用することができます。

4. Informatica PowerCenter

料金：月額＄２,０００から。無料トライアルあり。

Informatica PowerCenter は、ETL ワークロードのための、成熟した機能豊富なエンタープライズデータ統合プラットフォームですが、Informatica のクラウドデータ管理ツール群の１つに過ぎません。

エンタープライズクラスのデータベース中立型ソリューションである PowerCenter は、高いパフォーマンスと、SQL および非 SQL データベースなどのさまざまなデータソースとの互換性に定評があります。。PowerCenter を使うと、構造化データと非構造化データをさまざまな場所から移動し、データ統合プロジェクトを改善できます。

Informatica PowerCenter のマイナス点としては、価格が高いことと、技術力の低い小規模組織にとっては導入を躊躇するほどの習得の難しさが挙げられます。。Informatica PowerCenter には、Web サイトでさまざまなチュートリアルやリソースがありますが、ユーザーはその習得が大変かもしれないので、本記事で挙げられている他の ETL ツールの方が適している可能性があります。

このような欠点があるにもかかわらず、Informatica PowerCenter は、G2 の５つ星中平均４.４を獲得し、２０２４年の IT インフラ製品のトップ５０に選ばれるほどの支持を得ています。レビュアーの Victor C. 氏は、PowerCenter を「私がこれまで使ってきたた中で、おそらく最も強力な ETL ツール」と評価していますが、PowerCenter は動作が遅く、Tableau や QlikView のようなビジュアライゼーションツールとうまく統合できなという不満も言っています。

Informatica の主な機能：

データの取り込みと変換の自動化： ETL プロセスを自動化することで、ソース間のデータ移動がより速く簡単になる。
強固なセキュリティオプション：さまざまな暗号化、ユーザーアクセスコントロール、その他のセキュリティ対策により、機密データを保護する。
高度な分析：予測分析、機械学習アルゴリズムなどを使って、データセットに対するインサイトを得ることができる。
可視化ツールとの統合：Tableau や QlikView などの一般的なビジュアライゼーションと簡単に統合しやすい。
スケーラビリティ：小規模なデータセットから大規模なウェアハウスまでのデータに対応している。

総合的に、Informatica は、企業がデータをサッと安全に移動できるよう支援する強力な IT インフラストラクチャ製品であり、初期設定が必要ですが、データ管理やアナリティクス機能、セキュリティの向上というメリットは、その労力に十分見合うものとなっています。

5. Oracle Data Integrator

料金：価格ページ参照

ODI（Oracle Data Integrator）は、オラクルのデータ管理エコシステムの一部である総合的なデータ統合ソリューションです。なので、このプラットフォームは、Hyperion Financial Management や Oracle E-Business Suite（EBS）など、Oracle の他のアプリケーションを現在使っているユーザーにとっても賢い選択となります。また、ODI には、オンプレミス版とクラウド版（Oracle Data Integration Platform Cloud）があります。

Oracle Data Integrator は、本記事で挙げている他のほとんどのソフトウェアツールとは異なり、主に ELT ワークロードに対応しています（ただし、ETL の実行も可能)。これは、ユーザーにとってセールスポイントまたは決定的な要因になり得ます。また、ODI には、本記事にある他のほとんどのツールよりも必要最低限の機能しか備わっておらず、その他の特定の周辺機能は他の Oracle ソフトウェアに含まれています。

Oracle Data Integrator の G2 での平均評価は５つ星中４つであり、G2 のレビュアーである Christopher T. 氏によると、ODI は「非常に強力なツールで、オプションも豊富」だが、「習得が難しすぎる」「トレーニングは絶対に必要」だと言っています。

Oracle Data Integrator の主な機能：

高度なデータ変換機能
Hadoop および NoSQL データベースとの接続性
データ統合プロセスの自動化向けの強固なスケジューリングエンジン
Oracle Data Integration Platform Cloud で利用可能なクラウド版
SQLクエリの作成とデバッグのための強固なグラフィカルインターフェースである SQL Developer 搭載

総合的に、Oracle Data Integrator は多くの機能と性能を備えた強力な ETL ツールです。Hadoop や NoSQL データベースと接続する機能や自動化機能は、データ統合プロセスの効率化を目指す企業にとって魅力的な選択肢ですが、ODI は適切なトレーニングや練習なしに習得するのは難しいので、ユーザーは注意が必要です。

6. Stitch Data

料金：月額＄１００から。１４日間の無制限トライアルあり

Stitch はオープンソースの ELT データ統合プラットフォームであり、Talend と同様に、より高度なユースケースやより多数のデータソースに対応する有料サービスの層もあります。この比較は、Talend が２０１８年１１月に Stitch を買収したという点で、さまざまな意味で適切です。

Stitch のプラットフォームには、セルフサービス型 ELT と自動データパイプラインが備わっていることで他社と一線を画しており、データ統合がよりシンプルになりますが、これから利用しようとするユーザーは、Stitch の ELT ツールは任意の変換を行わないことに注意が必要です。むしろ、Stitch のチームは、データウェアハウス内では、生データの上にレイヤーを重ねて変換を追加することを提案しています。

G2 ユーザーによる評価はおおむね好意的で、平均評価は５つ星中４.５となっています。同サイトはまた、２０２４年冬に Stitch を「リーダー」に選出しました。あるレビュアーは、Stitch の「シンプルな料金設定、内部構造のオープンソース化、導入の容易さ」を評価していますが、Stitch のレビューの中には、技術的な小さな問題や、あまり一般的でないデータソースの対応不足を挙げるものもあります。

Stitch の主な機能：

リアルタイムのアラートによる、正確で一貫性のあるデータフローの確保
自動化された ELT プロセスによる、インサイトまでの時間の短縮
サポートチーム可視化のための高度なモニタリング＆トラブルシューティングツール
品質保証のためのデータプレビュー機能
自動拡張による、データプラットフォームの高可用性をの確保

総合的に、Stitch は使いやすく信頼性の高いデータプラットフォームが必要な企業にとって素晴らしい選択肢となります。どのようなデータプラットフォームでも、技術的な問題があったり、あまり普及していないデータソースへの対応がなかったりする可能性があることに注意することが重要であるため、チーム用にプラットフォームを選択する前に、十分な注意を払い、徹底的に調査するようにしてましょう。そうすることで、すべてのニーズを確実に満たしてくれるデータプラットフォームを選ぶことができます。Stitch は優れたオプションですが、使う可能性のある他のサービスやプラットフォームとの互換性も必ず確認しましょう。

7. Fivetran

料金：月間のアクティブ行数に基づく料金設定。利用率曲線の詳細はこちら。データソースに応じて、MAR は５０万から１００万 MAR/GB 程度で GB に変換可能。

Fivetran は、Redshift、BigQuery、Azure、Snowflake データウェアハウスとのデータ統合に対応するクラウドベースの ETL ソリューションであり、最大の利点の１つに、豊富なデータソース、複数の SaaS ソースの利用、独自のカスタム統合の追加機能が挙げられます。

Fivetran は現在、G2 で５つ星中４.２を獲得しており、多くのユーザーがプラットフォームのシンプルさと使いやすさを賞賛しています。G2はまた、この ETL ツールを２０２４年冬の「リーダー」に選びました。レビュアーの Daniel H. 氏は、「Fivetran について考えるのに多くの時間をかける必要はありません。これは、Fivetran が必要な機能を果たしているという素晴らしい兆候であり、新しいコネクタを接続するのは、しっかりとしたドキュメントを使って大体はサッと簡単に行うことができます。」と言っています。

ただ、Fivetran の消費ベースの価格モデルに不満を持っている G2 レビュアーもいます。（同プラットフォームは以前、コネクタの使用数に応じて顧客に課金していたが、特定のデータ統合ユースケースにおいては、その方が割安になることもある）。さらに、「Fivetran はブラックボックスで、問題が発生したときに診断するのは本当に難しい。」といった、技術的な問題やカスタマーサポートに問題を抱えているユーザーも少数ながら存在します。

Fivetran の主な機能：

データセキュリティとプライバシー管理
自動データ変換機能
リアルタイム分析機能
ロギングとレポート機能

総合的に、Fivetran はデータ統合プロセスの効率化を目指す企業にとって、素晴らしい ETL ソリューションとなります。このプラットフォームで、あらゆる規模の企業は、複数のソースからのデータを速やかにコスト効率よく分析可能な形に移行や変換を簡単に行うことができます。また、Fivetran のカスタマーサービスと価格モデルには多少の問題が報告されていますが、同社には強固なセキュリティとプライバシー管理、自動化されたデータ変換機能、リアルタイム分析機能、ロギング/レポーティングツールを提供しています。このような特徴を持つ Fivetran は、データ統合プロセスの改善を検討している企業にとって最適な選択肢となるでしょう。

8. Striim

料金：Striimプラットフォームの価格はリクエストに応じて提供され、特定のニーズに基づいてカスタマイズされる。

Striim には、ビッグデータワークロードのためのリアルタイムデータ統合プラットフォームが備わっており、ユーザーは、Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Hadoop などのさまざまなデータソースとターゲットを、さまざまなファイル形式で統合できます。また、Striim は GDPR や HIPAA などのデータプライバシー規制に準拠しており、ユーザーは SQL または Java を使ってプリロード変換を確定できます。

ただ、Striim プラットフォームには問題もあります。例えば、Striim には SaaS（サービスとしてのソフトウェア）のソースやターゲットが含まれておらず、ユーザーは新しいデータソースを追加することができません。さらに、Striim のユーザーベースはかなり小さいようで、G2 にはたった１件のレビューしかありません。

Striim の主な機能：

リアルタイムデータ処理：Striim は秒以下のレイテンシ（遅延）で連続処理を行い、ミリ秒単位でデータの取り込み、処理、配信を行う。
CDC（変更データキャプチャ）：このプラットフォームはリレーショナルデータベースに対してログベースの CDC を使うことから、ソースシステムへの影響は最小限に抑えられ、リアルタイムのデータレプリケーションは実現する。
AI 統合：Striim 5.0 では AI Insights が導入され、基礎モデルとさまざまなシステムへのベクトル配信のシームレスな統合により、新しい AI アプリケーションの開発がしやすくなる。
Striim Copilot：バージョン 5.0 のこの新機能により、ユーザーエクスペリエンスと生産性が上がることから、データ統合タスクに対する AI 支援ガイダンスが提供されると考えられる。
エンタープライズコネクティビティ：Striim には、HubSpot、Zendesk、Stripe などのアプリケーションなどのさまざまなソースからデータをストリーミングするための１５０を超える事前構築済みコネクタを備えた強力な接続オプションがある。

9. Matillion

料金：Matillion は、Basic、Advanced、Enterprise9 という３つの主要なエディションからなる消費ベースの価格モデルがある。料金は Basic edition9 で１クレジットあたり＄２.１８ドルからとなっている。Matillion はユニバーサルクレジットシステムを採用しており、クレジットは Data Productivity Cloud などのプラットフォーム全体で使用可能。

Matillion は、Redshift、Snowflake、BigQuery、Azure Synapse とデータを統合できるクラウド ETL プラットフォームであり、ユーザーはシンプルなポイント＆クリックのインターフェース、または SQL でデータ変換を定めることでデータ変換を作成できます。

ただ残念ながら、Matillion には Striim と同様の問題があります。Matillion で利用可能な SaaS ソースの数は、本記事の他のオプションに比べて少ないのです。さらに、G2 のレビュアー（Matillion の評価は５つ星中４.４）は、「料金モデルは使用量の少ないクライアントには適していません。仮想マシンの起動時間に基づいて課金されるのであって、使われているジョブやコンピューティングリソースの数に基づいて課金されるのではないですからね。」と述べています。

Matillion の主な機能：

クラウドネイティブアーキテクチャ： Matillionはクラウド環境に特化して構築されていることから、クラウドプラットフォームのスケーラビリティとパワーを活用できる。
ユーザーに優しいインターフェース：ETLプロセスがシンプルになる直感的なドラッグ＆ドロップのインターフェースがある。

10. Pentaho

料金：要件に基づいてカスタマイズされた価格。

Pentaho（別名Kettle）は、日立バンタラが提供するオープンソースのプラットフォームで、データ統合と分析に使れます。ユーザーは Pentaho の無料コミュニティエディションを使うか、エンタープライズエディションの商用ライセンスを購入することができます。また Pentaho には、Integrate.io のように、ETL 初心者が強固なデータパイプラインを構築できるユーザーに優しいインターフェースが備わっています。

ただ Pentaho には、テンプレートの限られたセットと技術的な問題などの独自の問題があります。そして Pentaho は現在、G2 において５つ星の中平均４.３であり、「ログ画面にエラーの詳細な説明がないため、エラーの原因を見つけられないことがある。」といった問題に遭遇したことを訴えるユーザーもいます。

Pentaho の主な機能：

オンプレミスにもクラウドにも、さまざまなデータソースへの幅広い接続性がある。
クラウドプラットフォームなどのあらゆる環境にデプロイできるネイティブなコンテナ化。

11. AWS Glue

料金

ETL ジョブおよびインタラクティブセッション：DPU（データ処理単位）１時間あたり＄０.４４ドル、最低１分単位で１秒ごとに課金される。
ゼロ ETL：統合に追加料金はかからないが、インジェストされたデータの処理と保存に使われるリソースの料金を支払う。

AWS Glue は、Amazon Web Services が提供する、ビッグデータや分析ワークロードを対象としたフルマネージド ETL サービスです。完全に管理されたエンドツーエンドの ETL サービスとして、ETL ワークロードの負担を軽減するように設計されており、AWS エコシステムの他の部分と適切に統合されます。

特筆すべきは、AWS Glue がサーバーレスであるという点です。つまり、Amazon はユーザーのために自動的にサーバーを用意し、ワークロードが完了するとシャットダウンしてくれます。また、AWS Glue には、ジョブスケジューリングや AWS Glue スクリプトをテストするための「開発者エンドポイント」といった機能も含まれており、ツールの使いやすさが上がっています。

AWS Glue のユーザーからは、概ね高い評価を得ています。現在、G2では５つ星中４.２を獲得しており、２０２４年冬の ETL ツールの分野で「リーダー」にも選ばれています。ただ、AWS Glue は、他のプラットフォームほど柔軟性がなく、一般的に AWS エコシステム内のユーザーに最も適しているため、Integrate.io のおすすめ ETL ツール７選には入っていません。

AWS Glue の主な機能：

サーバーレスアーキテクチャ：AWS Glue は完全に管理されるため、インフラのプロビジョニングや管理が不要。
自動スキーマ検出：AWS Glue のクローラーが自動的にスキーマ情報を推測し、AWS Glue Data Catalog に統合する。
AWS サービスとの統合： AWS Glue は、AWS の分析サービスや Amazon S3 のデータレイクと統合しやすい。

12. Panoply

料金：

ライト：月額＄１,５５８
スタンダード：月額＄２,４９８
プレミアム：月額＄３,７９８

Panoply は、データ統合プロセスをシンプルにすることを目的とした、自動化されたセルフサービスのクラウドデータウェアハウスであり、標準的な ODBC/JDBC 接続、Postgres 接続、AWS Redshift 接続を持つデータコネクタであれば、Panoply と互換性があります。さらに、ユーザーは Panoply を Stitch や Fivetran などの他の ETL ツールと接続して、データ統合ワークフローをさらに強化することができます。

G2 では、Panoply は５つ星中平均４.５を得ています。レビュアーの Stacie B. 氏は、「Panoply は、複数のソースからのデータのインポートがしやすいところが最高です。プログラムのセットアップとデータの読み込みは１０分もかかりませんでした。」と言っています。

では、なぜ Panoply は Integrate.io のおすすめ ETL ツール７選に選ばれなかったのでしょうか？大きな問題は、Panoply がデータウェアハウスの機能も ETL ソリューションの機能も提供しようとしていることです。なので、既に別のクラウドデータウェアハウスを使っていて変更を求めていないのであれば、Panoply はオススメできません。

Panoply の主な機能：

よく使われる API ソースのためのコード不要のデータコネクタ。
「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」として機能する、完全に管理されたクラウドデータウェアハウス。
プラットフォーム内のダッシュボードでの、速く実用的なインサイトの提供。

13. Alooma

料金：料金は見積もりによるもので、一般には公開されていない。

Alooma は、クラウド上のデータウェアハウス向けの ETL データ移行ツールです。データパイプラインの多くを自動化することが主なセールスポイントであることから、Alooma だと技術的な詳細よりもデータ分析に集中できるようになります。

２０１９年２月、Google は Alooma を買収し、今後のサインアップを Google Cloud Platform ユーザーに制限しました。つまり、Redshift や Snowflake などの他のデータウェアハウスを使っている顧客は、代わりとなるソリューションを探し続けることになります。

とはいえ、Alooma はユーザーから概ね好意的な評価を得ており、G2 では５つ星中４.１を獲得しています。あるユーザーは、「Alooma のコードエンジン機能によって提供される柔軟性は大好きです......（ただし）社内ツールスタックの鍵となる入力には、あまり成熟していないものもあります」と言っています。

Alooma の主な機能：

データ変換：このプラットフォームにより、ユーザーはデータウェアハウスに到達する前にデータを変換して充実させることができる。
変更管理：このプラットフォームはデータの変更にリアルタイムで反応するので、自動管理やオンデマンド通知が可能。
パイプラインの透明性：パイプライン全体の受信イベント、スループット、レイテンシ、エラーをリアルタイムに監視する。

14. Hevo Data

料金：

無料：月額＄０（月100万イベントまで）
スターター：年払いの場合はひと月あたり＄２３９、月払いの場合は月額＄２９９から
プロフェッショナル月額＄６７９から
ビジネスクリティカル：企業ニーズに合わせたカスタム価格

Hevo Data は、データベース、クラウドストレージ、SaaS ソースへの１００以上のコネクタが事前に構築されている ETL データ統合プラットフォームであり、ユーザーは Python を使って、Hevo Data で独自のプリロード変換を定めることができます。また、Hevo Data は、Redshift、BigQuery、Snowflake など、最も一般的なデータウェアハウスに対応しています。

Hevo の最大の制約の一つに、独自のデータソースを追加できない点があります。なので新しい接続が必要な場合、Hevo の開発者がその機能要求に耳を傾けてくれることを願うしかありません。とはいえ、Hevo Data は G2 では概ね好意的な評価を得ており、平均ユーザースコアは５つ星中４.４です。

Hevo Data の主な機能：

データ変換：強力なデータモデルとワークフローにより、ウェアハウスに格納されたデータを分析用にシームレスに準備する。
スキーママッピングの自動化：プリロード変換と自動スキーママッピングにより、データがウェアハウスにどのように格納されるかをコントロールする。

ETL で Integrate.io ができること

Integrate.io には以下の機能があるため、おすすめの ETL ツールの１つと言えます：

データベース、CRM システム、SaaS ツール、データウェアハウス、データレイク、およびその他のソースやデスティネーション用の事前構築済みネイティブデータコネクタ
ローコードによるデータ変換（コーディングも SQL も不要）
GDPR およびその他のデータガバナンスフレームワークへの準拠
ELT、リバース ETL、CDC、データウェアハウスインサイト、データ観測性など、従来の ETL 以外のデータ統合ソリューション
業界をリードするカスタマーサービス
独自のデータコネクタを構築できる

Integrate.io は、限られたスキルセットしか必要ないため、習得が難しいということもなく、あらゆる規模の組織がデータの抽出、変換、格納ができるため、ロケーション間でデータを移動する最良の方法です。

Integrate.io は以下のようにして ETL を処理します：

データソースからデータを抽出し、それをステージングエリアに配置する。
データをデータウェアハウスなどの目的地に適した形式に変換する。変換段階には、不正確なデータのチェック、重複するデータセットの削除、データ統合が関連する業界標準や GDPR のような法律への準拠の確保などが含まれる。
データを集中管理されたターゲットシステム（通常は分析用）に格納する。この段階で、Tableau、Looker、Microsoft などの BI（ビジネスインテリジェンス）ツールでデータセットを実行し、より良い意思決定のための強力なインサイトを生成することができる。

Integrate.io の２拠点間のデータ移動のユースケースを見てみましょう：

Salesforce のデータを分析して、最も価値のある顧客を見つけたいとすると、Integrate.io の備え付けの Salesforce コネクタが、CRM システムからデータを抽出し、それをデータ分析に適した形式に変換して、Amazon Redshift のようなデータウェアハウスに格納します。その際、このプロセスでは手作業はほとんど必要なく、Salesforce のデータからより多くの価値を得ることができます！

Integrate.io は、データを ETL する手間を省く、コード不要のデータパイプラインプラットフォームです。データ統合の課題に対処することなく、対応する場所にデータを ETL できるようになりました。詳細をご希望の方は、こちらからデモをご予約ください。

Q&A

最も使われている ETL ツールは？

Informatica PowerCenter： G2評価で５つ星中４.４点を獲得し、常にトップのETL ツールとして挙げられている。
Matillion：クラウドネイティブのデータ統合プラットフォームで、複数のリストに掲載され、ユーザーに優しいインターフェースと総合的な機能が評価されている。
Fivetran： G2で５つ星中４.２の自動データ移動プラットフォームで、事前構築済みのコネクタと ELT プロセスで知られている。
AWS Glue：７０以上の多様なデータソースへの接続を提供するサーバーレスデータ統合サービスで、G2は５つ星中４.２。
Integrate.io：２０２５年のおすすめ ETL ツールの１つとして挙げられており、ETL プロセス、API 生成、データ分析のための総合的なソリューションを提供する。

２０２５年に求められる ETL ツールは？

２０２５年に向けて、以下のようなトレンドが ETL ツールに向けられた需要になっています：

リアルタイムデータ処理機能
AI と機械学習の統合などの高度なデータ変換と品質機能
自動化されたデータガバナンスとコンプライアンス管理
非技術系ユーザー向けのセルフサービス型データ準備機能
強固なセキュリティとデータ保護機能

こうした傾向から、クラウドネイティブなアーキテクチャ、リアルタイム処理、AI 統合のような高度な機能があるツールの需要が高まると考えられます。また、Matillion、Fivetran、Integrate.io は複数のソースで言及されており、これらの将来のトレンドに沿ったものになっています。

SQL は ETL ツールですか？

SQL（Structured Query Language）自体は ETL ツールではなく、リレーショナルデータベースの管理や操作をするのに使われる標準化された言語です。SQL は、特に変換フェーズにおいて、何らかの ETL 操作を実行するのに使うことができますが、 SQL 単独では総合的な ETL ツールではありません。

ETL ツールは多くの場合、SQL 機能が組み込まれていますが、以下のような追加機能も提供しています：

データパイプライン設計のためのビジュアルインターフェース
さまざまなデータソースへの事前構築済みコネクタ
スケジューリングと自動化機能
データ品質チェックとエラー処理
モニタリングとロギング機能

こ機能は SQL だけでは提供できないものであることから、専用の ETL ツールが複雑なデータ統合タスクにより適しています。

ETL

ETL ツール１４選（２０２５年１月更新）