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2017.09.27

EAI/ETLツールの比較、選定ポイントをまとめました

EAI、ETLツールを比較、評価!データ連携ツールはじめての検討

EAIツールやETLツールを比較、検討する際のポイントをまとめました。すぐに使える「要件整理ワークシート」付き!この資料を使えば、短時間で自社要件を整理することができます。ぜひご活用ください。

大好評コンテンツ「データ連携ツールはじめての検討」を紹介します

株式会社アシスト 田中貴之

こんにちは!アシストの田中です。
データ連携製品(ITの3文字略語ではEAI/ETLと呼ばれる分野)のビジネスマネージャを担当しています。

本日は、お客様へ技術的な支援をする中で感じている「どんな情報が本当にお役に立てるのだろうか?」という思いから作り始めた資料「データ連携ツールはじめての検討」について、作者としての想いを綴ります。


課題:複雑化しながら増え続ける企業内のデータ連携処理

この資料を作成した背景には、システムとシステムを繋いだり、データをマネジメントする「データ連携」にまつわる要件が年々複雑になっているという現状があります。
例えば、クラウドやオンプレミスなどシステム環境の多様化や、ビッグデータと言われるように、取り扱うデータ量やその種類そのものも増えています。
ビジネスの現場に視点を移すと、IoTやAI、RPAといったトレンドワードに代表される新しいビジネスの創出、働き方の改革につながるITとデータの戦略的な活用、などが求められています。
それらを裏側で支える仕組みがデータ連携であり、バッチ処理であることは今も昔も変わりません。


データ連携の課題には、かならずEAI/ETLツールが役立ちます

こうしたデータ連携の実装には、EAI/ETLといったデータ連携(またはデータインテグレーション)製品の活用をオススメしています。
ITや戦略的なデータ活用に求められるのは、何と言っても「スピード感」です。とはいえ、ただでさえ「短納期」が強く求められる一方で、人材確保が難しい開発現場……。
若手のエンジニアでも開発できて、一定の品質が担保できる「データ連携ツール」は、いわば開発現場の救世主です。ツールを利用するメリットは、単に開発が効率化されるだけではありません。アイコンで処理内容がわかるなど、誰が見ても一目瞭然なわかりやすく、属人化しないシステムとなり、保守性が向上するというメリットもあります。


ツールの比較、検討時に陥りがちなポイント

データ連携ツールの検討では、一律に機能比較を行なうケースをよく見受けます。
しかしながら、EAI/ETLツールの機能はどれも似たり寄ったりで、機能だけを比較しても、それが自社の要件を満たすものなのか?がわかりません。
また、ツールを採用する本来の目的は「データ処理に係る各工程での生産性向上」です。その効果を最大限享受するには、そもそもツールを“使いこなせ”なければなりません。そのための要件である、ベンダーの技術的なサポートの品質は見落とされがちです。


自社の要件を整理し、最適なツールを選定するためのワークシート

・自社のデータ処理要件
・自社要件に対してツールが提供する機能カバレッジ
という2つの観点から整理するためのワークシートを資料に付属しました。
「自社のデータ処理要件」については、要件定義といった詳細レベルではなく、あくまでもツールの選定で必要となる範囲を簡易的に整理します。「ツールが提供する機能カバレッジ」については、自社の要件と照らし合わせながら、必要な機能の洗い出しを行えるようにしました。このワークシートでは、我々がお客様へ製品導入のお手伝いをする中で蓄積した比較/評価軸を網羅的に挙げていますので、必要な機能の抜け漏れを防いだり、想定していなかった観点など新たな気付きがあるかもしれません。
システム間のデータ連携や、バッチ処理などでデータ処理開発に携わるみなさまにご活用いただけましたら、幸甚です。
この資料についてのご質問や感想などがございましたら、どうぞお気軽にお寄せください。

執筆者情報:

執筆者 田中貴之

田中 貴之 (たなか たかゆき)
東日本技術本部 情報基盤技術統括部

1998年株式会社アシストに入社。
メインフレーム製品やBI製品、SFA製品などのフィールドエンジニアを経験し、
情報系製品のプリセールスチームの立ち上げを行う。
2014年からは、DataSpiderやDMExpressなどデータインテグレーション製品の
ビジネスマネージャとして活動中。

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