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ETLってどうやって設計・開発すればいいの？気をつけるポイントが多すぎて不安…
現場で通用するETLの作り方にはコツがありますよ。初心者でも意識できるベストプラクティスをご紹介します！
この記事を書いた人
- エンジニア歴４年のフリーランスデータエンジニア
- 高卒工場勤務からエンジニア転職
- ３年目でフリーランスになり年収1000万↑達成
- フルリモ歴２年、２児の育児中
| おすすめの エージェント | 特徴 | 詳しい解説は コチラ👇 |
|---|---|---|
| geechs job | ・大手企業との取引が多い ・リモート案件80%以上 | /geechs_job |
| Midworks | ・クラウド会計ソフトfreeeの利用が無料 ・マージンが比較的低い | /midworks |
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| techadapt | ・エージェント全員がエンジニア経験者 ・確定申告時の税理士報酬負担制度あり | /techadapt |
はじめに：ETLは「作って終わり」ではない
データエンジニアの仕事でよく出てくるETL（Extract / Transform / Load）は、単にデータを移す作業ではありません。
「メンテしやすく・壊れにくく・チームで運用しやすい」仕組みが求められます。
この記事では、現場でよくある失敗もふまえつつ、初心者が意識すべきETL開発のベストプラクティスを解説します。
結論：設計・命名・ログ・再実行を意識すれば9割OK！
以下4点をおさえるだけで、プロっぽいETL設計になります。
| 観点 | ポイント例 |
|---|---|
| 設計 | 再実行できる構成（冪等性）を意識する |
| 命名 | ソース名＋対象＋処理内容などで一貫性 |
| ログ管理 | ステップごとのログ＋失敗時の通知 |
| スケーラビリティ | 小さな処理単位に分ける・ファイルサイズを考慮 |
ETL開発のベストプラクティス7選
① 冪等性（ばいとうせい）を意識せよ！
冪等性とは「何度実行しても同じ結果になる」という性質。
ETLでは失敗時の再実行がよくあります。
✅ おすすめパターン：
- ロード前に一度削除してからINSERT
- アップサート（MERGE or REPLACE）
- 日付 or IDベースのWHERE句で処理対象を絞る
-- 例：日付をキーにDELETEしてからINSERT
DELETE FROM dataset.target_table WHERE date = '2025-05-19';
INSERT INTO dataset.target_table
SELECT * FROM dataset.staging_table WHERE date = '2025-05-19';
② 処理を小さく分け、再利用できるように！
1つの大きなSQLやPythonスクリプトではなく、処理単位でファイルを分割するとメンテがしやすくなります。
✅ よくある処理単位：
- ステージング層（生データの整形）
- クレンジング処理（NULL除去・型変換など）
- マート作成（集計・ビジネスロジック）
③ 命名規則に統一感を！
スクリプト名やテーブル名がバラバラだと、チーム内で混乱します。
✅ おすすめ命名ルール（プロジェクト例）：
etl_【ソース名】_【処理対象】_【処理内容】
例：etl_salesforce_lead_cleaning.sql
④ 処理ログとエラーハンドリングを必ず実装！
エラー時にどこで失敗したか、何件処理したかをログに残すと、保守が劇的に楽になります。
✅ Pythonなら logging モジュールを活用：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("データの読み込み完了")
logging.error("エラー発生！原因: %s", str(e))✅ GCPなら Cloud Logging や Slack通知も便利！
⑤ スケーラビリティに配慮する
ファイルのサイズや処理件数が増えても耐えられる構成にしておくと、あとで困りません。
✅ 具体策：
- GCS → BQ ロード時は partition + clustering を活用
- AirflowやCloud Functionsで並列処理の設計もOK
- Pythonで処理する場合は pandasではなく BigQuery側で集計 がおすすめ
⑥ スケジューリングと依存管理は明示的に！
ETL処理は「いつ」「どの順番で」動くかも大事。
✅ ツール別のおすすめ：
- Airflow：依存関係を DAG で明示（本格派）
- Cloud Scheduler + Cloud Functions：軽量な構成に最適
- dbt：モデル依存をSQLで定義できる
⑦ 環境変数・パラメータは外出し！
ハードコーディングは後悔のもと。
SQLの対象日付や接続先などは変数管理しましょう。
✅ 方法：
- Python：
config.yamlや.envファイルに分離 - dbt：
{{ var('target_date') }}のように変数化 - Airflow：
Variable.get()で環境変数取得
よくあるNG例と改善策
| NG例 | 改善策 |
|---|---|
| スクリプト内に固定日付が直書き | 変数化して再利用しやすく |
| ロード処理が1行で完結 | ステージング→クレンジングに分離 |
| ログがprintだけ | loggingや監視通知を導入 |
まとめ：ETLの9割は「構造化」と「予測可能性」で決まる！
✅ 冪等性を意識して「壊れにくく」
✅ 処理単位・命名・ログで「保守しやすく」
✅ スケーラビリティとスケジューリングで「伸びしろ」を持たせる