【データ分析とETL】
データ分析を行う上で「ETL」は重要は要素です。
ETLとは、データのExtract（抽出）・Transform（変換）・Load（書き出し）を意味する用語で、様々なデータソースを基に、データを統合してデータウェアハウス（DWH）※へ格納する一連のプロセスのことをいいます。


※データウェアハウス（DWH：Data WareHouse）... 複数のシステムからデータを収集・統合・蓄積し、分析に使用するデータベースです。蓄積したデータは、例えば時系列や顧客のデータに基づいて分析され、結果はシステム効率化や経営改善などの意思決定に利用されます。AWSの代表的なDWHサービスには、Amazon Redshiftがあります。

AWSには、代表的なETLツールとして「AWS Glue」「AWS Data Pipeline」があります。

【AWS Glue】
AWS Glueは、フルマネージドのサーバーレスETLサービスです。
Glue（糊）の名の示す通り、データソース（S3やDynamoDBなど）からデータを抽出し、変換・統合したデータをターゲットのデータベース（S3やRDSなど）へ格納するといった、データ分析における橋渡しの役割を担います。


「クローラー」は、データソースからデータを抽出し、「データカタログ」を作成します。
データカタログとは、抽出したデータのメタデータ（データの属性情報）が保存されたものです。データそのものではなく、データソースのどのデータをどのような方法で抽出するかなどの情報が保存されています。
作成したデータカタログを基に、ETLエンジンがデータソースからデータを抽出し、ターゲットへ書き出す処理を行います。このデータの変換およびターゲットへ書き出す処理を「ジョブ」と呼びます。変換処理は、既存のETLツールであるApache SparkやScalaを用いて自動生成したり、生成されたスクリプトを自分で編集することができます。

なお、Glueで作成したデータカタログは、Amazon EMR※やAmazon Athena※などの分析・クエリ実行サービスなどからも参照できます。Glueのクローラーで抽出したデータに対してAthenaでSQLクエリを実行する、といった利用もできます。
※Amazon EMR … ビッグデータの処理や分析を行うサービス。
※Amazon Athena … S3内のデータに対して直接SQLクエリを実行できるサービス。

【AWS Data Pipeline】
AWS Data Pipelineは、データの移動や変換を自動化するサービスです。例えば、Amazon S3からDynamoDBへデータを取り込んだり、RDSからRedshiftへのデータコピーなどを毎週日曜に行う、といった運用ができます。
S3やRDS、Redshiftなど、データの型が異なるストレージまたはデータベースであっても、変換および移行を行います。
以下は、Data Pipelineでパイプラインを作成する際のマネジメントコンソールの画面です。


Glueはサーバーレスなサービスですが、Data Pipelineは処理の実行時にEC2インスタンスが起動されます。
また、Glueはデータ変換処理のベースにApache SparkやScalaを用いていますから、これらを利用したい場合はGlueを、そうでない場合にはData Pipelineを検討するといった使い分けができます。