ETLとデータレイクとは？いーてぃーえるとでーたれいく
ETLとデータレイクとは、分析用のデータを業務システムから取り出し、形式をそろえ、分析基盤へ流し込むまでの一連の処理がETL。名称は抽出（Extract）・変換（Transform）・格納（Load）の頭字語で、変換をどの時点で行うかが設計の分かれ目になる。データレイクは、その変換前の生データを形式を問わず貯めておく場所を指す。
最終更新：2026-10-07
高度試験の午前Iを最短で暗記する →背景
分析対象がPOSや会計のような表形式に限られていた頃は、先に形式を決めて整えてから貯めるETLで足りた。ログ・画像・センサ値のように後からどう使うか決まらないデータが増えると、先に形式を決めること自体が情報を捨てる行為になる。そこで原形のまま貯めて使う段で変換するという順序の入れ替えが生まれ、ELTやデータレイクとして定着した。
具体例
Amazon S3やAzure Data Lake Storageに生ログを原形で貯め、必要になった時点でBigQueryやSnowflakeへ変換して取り込むのがELT型。一方、販売・会員・在庫を日次で吸い上げ、商品コードの表記を統一してからデータウェアハウスへ入れるのが従来のETL型になる。
試験での引っ掛け
ETLとELTは処理の中身ではなく変換の時点が違う。データレイクは「整理しなくてよい」場所ではなく、何が入っているかの目録（メタデータ管理）を欠くと再利用できないデータスワンプになる。整えた後の分析用データベースであるデータウェアハウスとも別物で、レイクの言い換えではない。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。