昨今、多くのビジネスシーンにおいてデータ活用が求められています。しかし、社内に散在している貴重なデータを十分に活用することができず、悩んでいる企業も少なくないのではないでしょうか。その悩みを解決する手段として、基幹システムや業務アプリケーションに蓄積されたデータのフォーマットや形式を揃え集約し、分析・活用するための方法として、データ統合があります。本記事では、データ統合の基礎知識からメリット、データ統合の進め方や手順を詳しく解説します。
目次
データ統合とは、さまざまなシステムやデータベースなど複数の異なるソースに存在する分散されたデータを一元化することを指します。組織内の各部署で個別に管理している形式やフォーマットが異なるデータを集約し、重複データをまとめ、欠損しているデータを補完することで、精度の高いデータをつくりあげることができます。
データ統合の目的はいくつかありますが、主に社内に蓄積されたデータの分析精度を高め、マーケティングへ活用したり、企業戦略における意思決定に活用したりする目的が挙げられ、ビジネスを拡大するうえでデータの活用は不可欠な存在となっています。
データの抽出・収集・集計を自動化させることも可能なため、手動の作業によるデータの取り扱いにおいて人的ミスを減らし、情報漏えいのリスクを抑える目的もあります。
また、組織内の各システムごとにデータを維持管理するコスト、データの抽出・収集・集計などの間接的な作業には、手間や時間的なコストがかかるのが一般的です。こうした作業を自動化させることでコストを圧縮することも、データ統合の目的の一つです。
データ統合を行うことにはさまざまなメリットがあります。以下で具体的なメリットについて解説します。
データのサイロ化とは、組織内の各部署で運用しているシステムごとにデータが分断され、孤立している状態のことです。部署ごとにデータが分散管理されることで、企業内でのデータの共有・連携ができないことによる業務効率の悪化や、データの重複、整合性の低下などのデメリットが生じてしまいます。データ統合により、分散されたデータを一元化することで、このようなデータのサイロ化による課題を解消することができます。
システムごとに個別でデータを管理することで、同じ情報を各システムで入力したり更新する作業が発生し、入力ミスや情報漏えいのリスクが高まります。また、誰がどのデータをどこまで閲覧できるのかといった管理も難しく、必要なデータを取得するためシステムごとにログインする手間も発生し、人的リソースの負荷もかかります。
しかし、データ統合しデータを一元管理することで、データの集計作業を自動化することができるため、属人的な要素による情報漏えいのリスクを抑えることができます。データをまとめて管理することにより、アクセス権に関わる管理業務を効率化できることもメリットの一つです。
各システムに点在しているデータをまとめることで、より多くのデータを基に分析を行うことができるため、多角的な視点から精度の高い分析を行うことが可能になります。また、分析のためのデータ収集に時間がかかっている場合、データを統合しておくことで、少ない手間で効率よく必要なデータを抽出することができます。
AIの機械学習を活用してデータ分析を行う場合、分析の精度を高めるために自社が保有する大量のデータをAIに学習させることが必要です。データ統合により、自社の各部署から正確なデータをより多く収集することができるため、AIを活用してより優れた分析結果を得ることができます。
単純に社内にある複数のシステムからデータを収集し、一つのデータベースに格納するだけでは、データが重複していたり、フォーマットや形式が異なっていたりするなどの理由から、分析・活用するためのデータ統合を実現することはできません。データ統合を進めるには、データ統合基盤を構築する必要があります。
データ統合基盤というのは、各システムに散財しているデータを分析、活用しやすいように管理する土台となる仕組みのことです。データ統合基盤を構築するための代表的なツールとしてETLツールがあります。ETLとは「Extract（抽出・収集）」「Transfor（変換・加工）」「Load（書き出し）」の略語です。
元のデータやデータレイクに保管されている収集されたデータを、必要に応じて抽出、加工し格納する一連の処理のことを指します。格納先としてDWH（データウェアハウス）やデータマートといったデータベース、または外部のデータ分析ツールといったシステムがあります。データ統合基盤を構築する必要があるのは、この一連のプロセスの中に、データ統合が含まれているためです。
データ統合を進める具体的な手順を解説します。
データ統合を進めるうえで重要なことは、まずはじめにデータ統合を行う目的と、データの対象範囲を決めることです。目的や対象範囲が決まらないままデータ統合を進めてしまっても、十分な結果が得られずにそれまでの時間やコストが無駄になってしまいます。
最初から社内全てのデータを統合すると、取り扱うデータが増える分、管理も複雑になりがちです。目的に合わせて、どの部署のどのデータを収集し、どこへ格納するのかを明確にしておくことで、スムーズにデータ統合を進めることができます。特に、データの格納先は目的によって大きく異なるため、注意が必要です。
目的や対象のデータが決まったら、データ統合基盤を構築するためのツールの選定や、いつ・誰が・どのようにデータの統合を行い、分析・活用していくのかを明確にして、実行に必要な社内体制を整えましょう。異なるシステム同士のデータを取り扱うため、選定したツールによっては、専門知識を求められることもあり、その場合は知識やスキルを有した人材の確保が必要になります。
データ統合の目的、対象データの決定、ツールの選定や社内体制の確保が終われば、データ統合を進めて行きます。各部署のシステムからデータを収集し、フォーマットや形式を揃えます。重複したデータがあれば不要な部分を削除し整合を図ります。一方で欠損しているデータがあれば補完していきます。こうすることで正確性、信頼性のあるデータを揃えることができて、データを有効的に活用できるようになります。
データ統合を実現するなら、ノーコードデータ連携ツール「ASTERIA Warp」の活用がおすすめです。
「ASTERIA Warp」は、基幹システムや業務システム、各種業務アプリケーションなど100種類以上のデータソース間の複雑な連携を、プログラミングの知識が不要なノーコードで実現することが可能です。データの抽出、加工、書き出しといった、データ統合に必要な工程を、誰でも簡単に自動化することができます。また、初期費用0円で、月30,000円の低価格プランから、自社の目的に合わせて4つのプランを選択することができるため、部門単位で導入がしやすいのも特徴です。無料体験版からはじめることもできますので、まずはデータ統合の目的に合っているか試してみてはいかがでしょうか。
「ASTERIA Warp」の詳細はこちらからご覧ください。
10,000以上の導入実績から厳選した導入事例集はこちらから無料でダウンロードできます。
ASTERIA Warp製品の技術情報やTips、また情報交換の場として「ADNフォーラム」をご用意しています。
ASTERIA Warpデベロッパー同士をつなげ、技術情報の共有やちょっとしたASTERIA Warpの疑問解決の場とすることを目的としたコミュニティです。
