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概要 troccoの生みの親で、現プロダクト責任者をしている @hiro_koba_jp です。 troccoアドベントカレンダー2022の1記事目書いていきます！（みんなも参加してね） データ分析やデータエンジニアリングにおいてETL(Extract Transform Load)という言葉を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか？ 一方、「ETLではなくELT（音楽グループではない）が主流になりつつある」といったような論調も増えてきました。 この記事では、ETLとELTの違いや、なぜELTにシフトしつつあるのか、この先どうなるのか（予想）について、私なりの見解を書いてみようと思います。 一昔前まではETLパターンが多かった Redshiftが登場した2013年頃、人々はデータレイク層はS3上で構築し、データウェアハウス層〜データマート層はRedshift上に組む人が多かったよう
dbtを使ったELTデータパイプライン構築と運用事例 - DataEngineeringStudy #13
DataEngineeringStudy #13に10Xの瀧本が登壇した際の資料です。
ELTいっくんが23年間も芸能界で生き残るワケ
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無料のデータレプリケーション・ELTツールを使って、 SaaSのデータをDBに複製してみる：CData Sync - CData Software Blog
こんにちは。CData Software Japanリードエンジニアの杉本です。 以下の記事でも紹介されている通り、データレプリケーション・ELTツール「CDataSync」の Starter ライセンスで全データソース（現在約200種類以上）の利用が可能になりました！ www.cdatablog.jp 試しにデータソースの一覧のフルページキャプチャをしてみたところ、壮観ですねー！ www.cdata.com 通常SaaSなどのクラウドサービス上のデータはExcel・CSVエクスポート機能やAPI連携の開発を行わなければ、データをまるっと取ってくることができませんが、このCDataSyncを使うことで手軽にRDBやDWHにデータを複製して活用することができるようになります。 今回の記事ではCDataSync 無償版ライセンスの取得方法から簡単な使い方まで、ざっくりとお伝えしたいと思います。
15,000+(data) practitioners use Airbyte to sync from the largest catalog of structured and unstructured data sources to data warehouses and databases.
iPaaS といってもいろいろな種類があるので分類してみよう～レシピ型、ETL/ELT、EAI、ESB～ - CData Software Blog
iPaaS が話題です。面倒なデータ連携（特にクラウド連携）がノーコードでできて、しかも環境を構築せずにクラウドサービスとして使えるなんて！ これはトレンドになるのも当然です。 弊社CData は、クラウドデータ連携の部品を取り扱っているので、「iPaaS をやるために」、「iPaaS っぽい感じで」というお話を伺います。しかしどうやらiPaaS という言葉で思い描くものは大きく異なる気がします。この記事では、iPaaS というワードで誤解が生じないようにカテゴリに分類してみました。 iPaaS といっても得意なこと、苦手なこと、価格感などいろいろな違いがあります。ユーザーの方は「何をやりたいか？」のイメージを持って適切なiPaaS を選ぶことが重要です。またSaaS ベンダーで、これからiPaaS との協業を考えたり、自社でiPaaS 事業を始められる方は、ユースケースや価格感を外さない
生データを最速で取り込むチャレンジ ~LayerXデータ基盤成長物語 part1~ / Building a data infrastructure that captures raw data at the fastest
新感覚なELTツール「Meltano」を使ってSlackのデータをDWHに連携してみた | DevelopersIO
大阪オフィスの玉井です。 今回はMeltanoというツールをご紹介します。 Meltanoとは？ 公式から引用すると「DataOps時代におけるEL(T)ツール」だそうです。 … …私の個人的な感覚で説明しますが、絶妙な位置づけのEL(T)ツールです。やることはELT（メインはEL）なのですが、とにかく位置づけが絶妙なのです。 Meltanoの絶妙なポジション データをE（抽出）してL（ロード）する…という仕組みを行いたいとき、ざっくり分けると、下記のどちらかを選ぶと思います。 手動で開発する（Pythonなど） そういうサービスを導入する（Fivetranなど） 前者は何でもできますが、人と時間のコストが半端じゃないです。後者はめちゃくちゃ楽ですが、ちょっとカスタマイズしたいみたいな時に、あまり身動きがとれません（融通が効きづらい）。 Meltanoは上記の中間に位置する感じです。コード
GA → Airbyte → Snowflake(Snowpark for Python) のELT(EL)パイプラインを作ってみた - ABEJA Tech Blog
この記事はABEJA Advent Calender20日目、及びSnowflake Advent Calender23日目の記事になります。 はじめに 各々の技術について大雑把に紹介 Snowflake Snowpark Airbyte 環境構築 Airbyte Google Analytics Google Search Console Snowflake Connection Snowpark 今回の処理 結局Snowparkが使えると何がいいか 最後に はじめに こんにちは@Takayoshi_maです。今日はGoogle Analytics(UA) → Airbyte → Snowflake (Snowpark for Python)という流れでデータの抽出、加工を行います。 各々の技術について大雑把に紹介 Snowflake Snowflake社（ティッカーコード: SNOW）
「人より速く走ってゴールすることだけが幸せじゃない」ELT・伊藤一朗が明かす”優秀な凡人”のススメ（オリコン） - Yahoo!ニュース
ビジネス書を読めば「熱狂的に生きろ」と鞭を打たれ、SNSを覗けば友人の華々しい活躍が目に入る。人と比べ合うことなんて意味はないとわかってはいるけれど、自分にも何か特別なものがあるはずだと信じて、無理したり、すり減ったり、現代人の毎日は何かとお疲れだ。 【写真】『ガキ使』でもおなじみ原田龍二、温泉で“全裸ポーズ” けれど、“いっくん”ことEvery Little Thing（以下、ELT）のギタリスト・伊藤一朗はそんな競争社会なんてどこ吹く風。ミリオンヒットを生み出し忙しかった時期も、バラエティで活躍する今の姿を見ても、常にマイペース。その秘訣は、どうやら持ち前の思考法にあるようだ。先日KADOKAWAより『ちょっとずつ、マイペース。』を上梓した“いっくん”に聞く、無理せず「優秀な凡人」になっていくための哲学とは。 ■モラルに反しないなら、もっと自分勝手になってもいい たとえば、目の前に横断
こんにちは佐々木です。 それでも続くデータ分析基盤の設計シリーズの第四弾です。と思っていたのですが、その前に1個書いていたので、第五弾でした。今回は、データの民主化の概念と、ELTです。ELTと書くと、ETL（Extract/Transform/Load）の誤字でしょと言われることが多いのですが、ELT（Extract/Load/Transform）です。 データ分析基盤におけるETL処理と、AthenaにおけるUpsertの実現方法について データ分析基盤構築の肝は、データレイクとDWHの分離 データレイクはRAWデータレイク・中間データレイク・構造化データレイクの３層構造にすると良い データ分析基盤における個人情報の扱いについて データの民主化とは？ まずはじめに、データの民主化の概念の説明です。「データの民主化」あるいは「アナリティクス（分析）の民主化」とも言われます。これは、データ
Amazon Redshift を使用したレイクハウスアーキテクチャの ETL および ELT 設計パターン: パート 2 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift を使用したレイクハウスアーキテクチャの ETL および ELT 設計パターン: パート 2 このマルチポストシリーズのパート 1、Amazon Redshift を使用したレイクハウスアーキテクチャの ETL および ELT 設計パターン: パート 1 では、Amazon Redshift Spectrum、同時実行スケーリング、および最近サポートされるようになったデータレイクエクスポートを使用して、データレイクアーキテクチャ用の ELT および ETL データ処理パイプラインを構築するための一般的なお客様のユースケースと設計のベストプラクティスについて説明しました。 この記事では、AWS サンプルデータセットを使用して、Amazon Redshift のいくつかの ETL および ELT デザインパターン
Amazon Redshift を使用したレイクハウスアーキテクチャの ETL および ELT 設計パターン: パート 1 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift を使用したレイクハウスアーキテクチャの ETL および ELT 設計パターン: パート 1 このマルチポストシリーズのパート 1 では、プライマリおよび短期の Amazon Redshift クラスターの両方を使用して、スケーラブルな ETL (抽出、変換、ロード) と ELT (抽出、ロード、変換) データ処理パイプラインを構築するための設計のベストプラクティスについて説明します。また、Amazon Redshift Spectrum、Concurrency Scalingといった Amazon Redshift の主要な機能に関するユースケースや、最近開始したデータレイクエクスポートのサポートについても見ていきます。 このシリーズのパート 2、Amazon Redshift を使用したレイクハウスアーキ
ETL and ELT design patterns for lake house architecture using Amazon Redshift: Part 1 | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog ETL and ELT design patterns for lake house architecture using Amazon Redshift: Part 1 New: Read Amazon Redshift continues its price-performance leadership to learn what analytic workload trends we’re seeing from Amazon Redshift customers, new capabilities we have launched to improve Redshift’s price-performance, and the results from the latest benchmarks. Part 1 of this multi-pos
GitHub - airbytehq/airbyte: The leading data integration platform for ETL / ELT data pipelines from APIs, databases & files to data warehouses, data lakes & data lakehouses. Both self-hosted and Cloud-hosted.
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このポストについて#このポストは datatech-jp Advent Calendar 2023 の18日目の投稿です。 web の記事で見かけた dlt というツールが気になったので調べてみた。 dlt の概要について書いていく。 What is dlt?#https://dlthub.com/ dlt とは “data load tool” の略。 雑に言うとデータパイプラインにおける ELT の Extract と Load を行う ものとなっている。 主にベルリンとニューヨークに拠点を持つ dltHub 社によって開発されており、OSS の Python ライブラリとして提供されている。 次のような特徴を持つ。 プラットフォームではなくあくまでライブラリであることが強調されているつまり Airflow, GitHub Actions, Google Cloud Functions
ヤマハは、「Every Little Thing」（以下、ELT）とコラボレーションした「なりきりマイク feat.ELT 持田香織 スペシャルルーム」を、ビッグエコー（第一興商）の3店舗で提供すると発表した。10月11日までの期間限定で、人の歌声を別人の歌声にリアルタイム変換する新技術「TransVox（トランスヴォックス）」の実証研究との位置付け。
ELT 伊藤 一朗いっくんTVが面白い！ 動画3本ピックアップしてご紹介！ - 特撮は大人の嗜みです。
こんにちは！ 今回はＹＯＵＴＵＢＥチャンネルのご紹介です！ それがこちら！ www.youtube.com そう、あの音楽ユニット「ＥＶＥＲＹ ＬＩＴＴＬＥ ＴＨＩＮＧ」のギター担当・伊藤 一朗さんが運営しているチャンネルなんです！ Tabitabi + Every Best Single 2 〜MORE COMPLETE〜(6CD+2BD) アーティスト: Every Little Thing 出版社/メーカー: avex trax 発売日: 2015/09/23 メディア: CD この商品を含むブログを見る 内容としては、音楽・ギター・子育てなど幅広くやっておられます！ 落ち着いて、渋いいい声と、やってることの少年ぽさが楽しいチャンネルです（笑） その中でこのブログで取り上げるのがこの3本！ 一本目 ホビーオフで仮面ライダーの玩具を5,000円分買い漁る大人 www.youtube.c
別居するも、子どもが心配で2020年5月に家に戻った 2018年9月、A子さんは伊藤の同意を経て1度目の別居に至った。別居先の賃貸マンションの名義人は伊藤。伊藤はA子さんの別居先も把握している状況だった。前出の知人が語る。 「A子さんは子どもを伊藤さんの家に置いて別居していましたが、ほぼ毎日のように会っていました。朝夕のご飯を作りに自宅に通い、保育園の送迎や、夜、子どもの入浴や歯磨きを済ませて、別居先に戻るという生活を続けていました。その時のA子さんは仕事はしていたもののそこまでの経済力はなかったので、子どもたちは連れていけなかったそうです。別居費用は特にもらわず、子供の塾代、ご飯代は領収書を見せたら払ってもらえたそうです。足りない分は自分の貯金を取り崩して生活していた。 結婚について語る伊藤「結婚して子どもを育てて、その子を成人させてっていうとかなり経済的な負担がある」（YouTubeチ
Informaticaのデータ統合サービスCloud Data IntegrationでRedshiftにELTしてみた - Qiita
はじめに はじめまして。 NTTデータ デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部 デジタルテクノロジー＆データマネジメントユニット の nttd-nagano です。 Informatica（インフォマティカ） のクラウドデータマネージメントプラットフォームとして、「Intelligent Data Management Cloud」（※1。以下IDMCと記載）というものがあります。 今回は、そのIDMCのデータ統合サービス「Cloud Data Integration」（※2。以下CDIと記載）の機能「プッシュダウン最適化」機能（Pushdown Optimization）にて、 Amazon Redshift にELT（※4）してみた ので、ご報告します。 ※1. 略称はIDMC。旧称はIICS。クラウドデータマネジメントプラットフォーム。以下IDMCと記載。 ※2. 略称はCD
ミツモアを支えるデータ分析基盤あるいはStitchとdbtを用いたELTについて - ミツモア Tech blog
※ こちらはミツモアAdvent Calendar 2021の12/20分の記事です。 こんにちは、ミツモアCTOの柄澤（@fmy）です。今回は、ちょうど1年半前ぐらいに整備したミツモアデータ分析基盤についてご紹介いたします。（記事にするのが遅くなってすみません） 全体像 ミツモアのデータパイプラインの全体像は以下のようになっています。 ミツモアのデータパイプライン このパターンはETL（Extract / Transform / Load）ではなくELTと言われ、ExtractとLoadを行ったのちに、データウェアハウスの中でTransformを実施する戦略となっています。BigQueryに代表される今日のデータウェアハウスは膨大なデータを保持し、大量の並列処理を可能とする能力があるので、一旦データウェアハウスにあらゆるデータを入れたのちに、自由にデータの変換処理をする方が筋が良いように
まずは、ETLとELTの違いをそれぞれの特徴をもとに説明していきます。 ETL：さまざまなデータを抽出・変換してデータベースに統合 ETLとはさまざまなデータを利用しやすい形に変えて保管する工程のことです。この際、「Extract（抽出） Transform（変換） Load（書き出し）」の手順でデータを処理します。ETLという名称は、その頭文字から取られています。 社内で利用するデータは事業が長期化するほど膨大な量になります。また、保有するデータの形式や場所も別々になりがちで、スムーズに有効活用できません。 そこで、ETLでデータを収集・編集し、利用しやすい統一されたデータベースとして保存することで、効率化を図れるのです。このとき保存されるデータベースは主にDWH（データウェアハウス）です。 ETLは特に社内データを有効活用するためのBI（Business Intelligence）ツー
Amazon Redshift マテリアライズドビューで ELT と BI クエリを高速化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Redshift マテリアライズドビューで ELT と BI クエリを高速化 Amazon Redshift のマテリアライズドビュー機能は、Amazon QuickSight などのビジネスインテリジェンス (BI) ツールからのダッシュボードクエリといった反復または予測可能なワークロードで、大幅に高速なクエリパフォーマンスを実現するために役立ちます。これは、ETL (抽出、変換、ロード) データ処理も高速化およびシンプル化します。マテリアライズドビューは、頻繁に使用される事前計算を保存し、それらをシームレスに使用して後続の分析クエリでの低レイテンシーを達成するために利用できます。 この記事では、マテリアライズドビューを作成する、データ取り込み後にビューを更新する、および BI ワークロードを高速化する方法を説明します。
CData Drivers あらゆるSaaS / DB へのリアルタイム連携を実現する高機能コネクタ。
ELTいっくんが｢いい人に見える｣深いワケ
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Building an Efficient ETL/ELT Process for Data Delivery
“Data is the new oil” — a statement that has underscored our approach to data management over the past decade. We’ve dedicated ourselves to gathering, processing, and analyzing vast volumes of data to fuel our journey towards becoming a data-driven organization. However, with the rise of ChatGPT, collecting over 1 million users in just 5 days, the landscape has shifted. This phenomenon has sparked
GitHub - cloudquery/cloudquery: The open source high performance ELT framework powered by Apache Arrow
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なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita
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Digdag と Embulk と Athena で作る Gunosy の ELT基盤
データの民主化とELT（Extract/Load/Transform） - NRIネットコムBlog
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ELT持田香織になれるマイク、ヤマハが開発 歌声の特徴や癖をAIで再現
「ゴミ屋敷となった実家で3トンのゴミを処分」離婚調停開始・ELT伊藤一朗（53）の妻を直撃 | 文春オンライン
ETLとELTの違いとは？使い分けや活用ポイントも解説！｜ITトレンド
CData Sync | ノーコードで始めるETL / ELT パイプライン
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