ETL

データウェアハウスにデータを取り込むプロセス。抽出（Extract：ソースシステムからデータを取り出す）、変換（Transform：形式やコードの統一）、格納（Load：データウェアハウスに書き込む）の3段階で構成される。

データウェアハウスにデータを格納するための処理プロセス。業務システムからデータを抽出（Extract）し、形式の統一やクレンジングなどの変換（Transform）を行い、データウェアハウスに格納（Load）する。

データの抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）の3段階でデータを移動・変換する処理。データウェアハウスへのデータ投入やシステム間のデータ連携で用いる。バッチ処理で実施されることが多い。

データの抽出（Extract）、変換（Transform）、格納（Load）の3工程からなるデータ移動プロセス。ソースシステムからデータを抽出し、形式変換やデータクレンジングを行った後、ターゲットシステムに格納する。データウェアハウスへのデータ投入に広く使用される。

業務システムなどのデータソースからデータを抽出（Extract）し、形式の統一やクレンジングなどの変換（Transform）を行ってから、DWHなどの格納先に書き込む（Load）処理。格納前に変換するため格納先には整ったデータだけが入る一方、変換を担うETLツールやサーバが性能のボトルネックになりやすい。格納後に変換するELTと対比される。

業務システムなどのデータソースからデータを抽出（Extract）し、分析に適した形式に変換・加工（Transform）してから、データウェアハウスなどに格納（Load）する処理、またはそのツール。格納前に変換するので格納先には整ったデータだけが入るが、変換処理の設計と処理時間が課題になる。

組織のデータを集約し、蓄積・加工・分析・活用を支える仕組みの総称。各部門が個別にデータを抱える状態を解消し、全社で同じデータを参照できるようにする。

構造化・非構造化を問わず、生データをそのままの形で大量に蓄積する保管領域。用途を決めずに貯められる反面、メタデータ管理を怠るとデータスワンプに陥る。

データウェアハウスから特定の部門や用途に必要なデータだけを抜き出した小規模なデータベース。利用者が扱いやすく、分析の応答も速くなる。

実データを物理的に移動・複製せず、複数のデータソースを仮想的に統合して一つのデータのように見せる技術。コピーを作らないため鮮度と整合性を保ちやすい。

分散するデータをメタデータで結びつけ、所在を意識せずに利用できるようにするアーキテクチャの考え方。データ仮想化やカタログを組み合わせて実現する。

物理的なテーブル構造を業務上の意味に置き換えて利用者に提示する層。利用者はテーブル結合を意識せず、業務用語のままデータを扱える。