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は業務システムからデータを抽出（Extract）し、形式を変換（Transform）し、分析基盤へ書き出す（Load）一連の処理で、先に格納してから変換するELTという順序違いもある。データレイクは加工前の生データを構造化・非構造化を問わずそのまま貯める保管場所である。支援士試験では、複数システムの個人データが1か所に集まる分析基盤へのアクセス制御と匿名加工が問われる。
最終更新：2026-10-06
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販売・会員・Webログのように別々のシステムのデータを横断して分析したいが、コードや日付の表記が揃っておらず、そのままでは突き合わせられない。ETLはこの整形を担い、DWHへ整った形で積む。画像やログのように形式が決まらないデータを先に貯めておく場所としてデータレイクが生まれた。セキュリティ面では、分散していた個人情報が分析のために集約されるため、業務システムより厳しい権限設計と、目的外利用の統制が必要になる。
具体例
Amazon S3にデータレイクを置き、AWS GlueでETLしてRedshiftのDWHへ積む構成が典型で、S3バケットのアクセスポリシーと暗号化、Lake Formationによる列単位のアクセス制御が守り所になる。個人データはETLの変換段で仮名加工・匿名加工してから分析者へ渡す設計にする。
試験での引っ掛け
ETLとELTは変換と格納の順序が違い、ELTは変換前の生データが分析基盤側に残るため、そこにも権限を効かせる必要がある。データレイクは整理せずに貯める性質上、管理を怠るとデータスワンプ（沼）になり、何の個人データが入っているか分からない状態は情報資産管理の欠落そのものである。DWHとデータレイクは「整えて貯める」「そのまま貯める」の違いで別物である。
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。