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）、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。

データを抽出し、変換してから格納する処理方式。変換を事前に行うため格納先には整形済みのデータが入る。先に格納して後から変換する方式はELTと呼ばれる。

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。

一定量のデータや処理要求をまとめて一括処理する方式。日次・月次の集計処理やデータ移行などに用いる。リアルタイム性は不要だが、処理時間の制約（バッチウィンドウ）を考慮した設計が必要。

端末からの要求に対してリアルタイムにトランザクション処理を行う方式。OLTP。データベースの一貫性を保ちながら、多数の短いトランザクションを高速に処理する。ACID特性の保証が重要。

システム間やプロセス間のメッセージを一時的にキュー（待ち行列）に蓄積し、非同期に受け渡す仕組み。送信側と受信側の処理速度の差を吸収し、疎結合なシステム間連携を実現する。

処理の完了を待たずに次の処理に進む方式。呼び出し側はブロックされず、結果はコールバック、Promise、イベントなどで受け取る。応答性の向上やリソースの効率的活用に有効だが、処理順序の管理やエラーハンドリングが複雑になる。

分散システムにおいて、一定時間経過後にはすべてのレプリカが最終的に同じ状態に収束することを保証する一貫性モデル。強い一貫性より可用性とスケーラビリティを優先する場合に採用される。NoSQLデータベースで広く用いられる。

あらゆる分野でデータの収集・分析・活用が意思決定や価値創出の基盤となる社会。ビッグデータやAIを活用して、社会課題の解決や新たなサービス創出を推進する。