データ統合とは、複数のデータソースから情報を集約し、1つの統合された視点として利用できるようにする仕組みです。これにより、企業はデータにアクセスしやすくなり、より効果的に活用できるようになります。
企業が成長するにつれて、データを収集・管理するアプリケーションは増えていきます。そのため、こうしたデータを効率よく統合する方法を確立することが重要になります。
IDCの調査によると、企業が収集しているデータの約68％は実際には活用されていないとされています。また、平均的な企業では約300のSaaSアプリケーションを利用しています。
データ統合を適切に実装すれば、これらのデータを有効に活用できるようになり、チームはより良い意思決定を行い、業務効率も向上します。
本記事では、データ統合の基本概念、導入のメリット、そして実装方法について解説します。
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データ統合とは
データ統合とは、複数の内部および外部データソースから情報を収集し、共通の形式に変換して、データウェアハウスなどの一箇所に集約するプロセスです。
このようにデータを一元化することで、さまざまな部門のチームがデータへアクセスし、分析や活用を行えるようになります。
つまり、組織内のデータを統合し、扱いやすい形に整理することで、より正確で迅速な意思決定が可能になります。特に複雑なデータ環境を持つ企業にとって、データ統合は重要な役割を果たします。
データ統合には、企業のニーズに応じてさまざまな方法があります。
データレプリケーション
データをあるシステムから別のシステムへコピーし、複数環境でデータの整合性を保つ方法です。バックアップや災害対策の用途で活用されます。
データ仮想化
複数のデータソースを仮想的に統合し、データを物理的に移動させることなくアクセスやクエリを可能にする方法です。
データ取り込み
データを取り込み、ストレージへ保存するプロセスです。リアルタイム処理またはバッチ処理でデータを取り込み、分析できる状態にします。
データウェアハウス自動化
ETLなどの処理を自動化し、データウェアハウスの管理を効率化します。これにより運用効率が向上し、手作業によるエラーを削減できます。
データストリーミング
リアルタイムでデータを取得し、継続的に処理する方法です。IoTや金融取引など、即時の分析が必要な分野で利用されます。
データガバナンス
データ品質、セキュリティ、コンプライアンスを管理する仕組みです。組織全体でデータを一貫性のある形で安全に利用できるようにします。
「データがデータウェアハウスに格納されると、組織内のさまざまな部門のチームが統合された視点でデータにアクセスできるようになります」
データ統合の具体例
データ統合が実際のビジネスでどのように使われているのか、具体例を見てみましょう。
データ統合は、さまざまなシーンで活用されています。
例えば、ビジネスインテリジェンス（BI）の分野では、大量のデータを分析し、意思決定に活用できます。
また、AmazonやAppleのように膨大なデータを扱う企業では、データ統合によって情報を効率的に管理し分析しています。
マーケティングチームの場合、ETLツールを利用して次のようなデータを収集します。
- ソーシャルメディア
- アナリティクスツール
- マーケティングオートメーション
これらのデータを標準化した後、Snowflakeなどのデータウェアハウスへ格納します。
データウェアハウスにデータが集約されると、マーケティングチームだけでなく営業チームなど他部門も同じデータにアクセスできます。
その結果、次のようなことが可能になります。
- レポート作成
- データ分析
- マーケティング施策の効果測定
補足として、データ統合とアプリケーション統合は同義ではありません。
アプリケーション統合は、アプリケーション同士を直接接続し、データを同期する仕組みです。
リアルタイムデータ統合
リアルタイムデータ統合とは、データが生成されると同時に収集、変換、転送する方法です。
これは最新データへの迅速なアクセスが必要な場合に利用されます。
例えば次のようなケースです。
- 金融取引
- 物流トラッキング
- 在庫管理
リアルタイムでデータを処理することで、企業は変化へ迅速に対応でき、業務効率を高めることができます。
データ統合が重要な理由
データ統合が重要とされる理由をいくつか見ていきましょう。
データサイロの解消
データサイロとは、特定の社員しかアクセスできないデータが存在する状態です。
このような状況では次の問題が発生します。
- 複数のアプリで同じデータを入力する
- 情報を探すためにアプリを行き来する
- 重要な洞察を見逃す
- 部門間の認識がずれる
データ統合によって、組織内のアプリケーションにあるデータを統合ビューで確認できるようになります。
例えば、営業とマーケティングが同じリードデータを共有できれば、より効果的にリード育成を進められます。
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手作業の削減
社員が複数のアプリケーションを行き来してデータを探す必要がなくなります。
これにより次のメリットが生まれます。
- 業務時間の削減
- 同僚への依頼の削減
- 重要業務への集中
例えば営業担当者は、リード情報を探す時間ではなく、商談準備や提案活動に時間を使えるようになります。
データの信頼性向上
複数のアプリから手動でデータを収集すると、次のようなミスが発生しやすくなります。
- 古いデータを使用する
- 間違ったデータを収集する
データをデータウェアハウスへ統合すれば、リアルタイム更新が可能になり、分析もしやすくなります。
その結果、データ品質が向上し、より正確な意思決定が可能になります。
アプリケーションの価値向上
より多くの社員がデータを活用できるようになると、各アプリケーションのROIも高まります。
例えば次のような活用が可能になります。
- CRMの営業活動データから成約率を分析
- サポートチケットをもとに顧客リスクを分析
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データ統合の仕組み
データ統合のプロセスでは、開発者、データエンジニア、データアーキテクトが連携します。
データエンジニアはデータパイプラインを構築し、複数のデータソースからデータが適切に移動するよう管理します。
データアーキテクトはデータ構造やストレージ設計を行います。
開発者は統合ツールやシステムの構築と運用を担当します。
「データ統合は、開発者、データアーキテクト、データエンジニアが連携して実装するプロセスです」
このプロセスでは Change Data Capture（CDC） も重要な役割を果たします。
CDCはデータ変更をリアルタイムで検知し、更新内容を同期します。
例えば次の用途で活用されます。
- 在庫管理
- 金融取引
データ統合の課題
データ統合には多くのメリットがありますが、実装には課題もあります。
内製統合の負担
アプリケーションとデータウェアハウスを接続するためには、開発チームがカスタムコードを書く必要があります。
これにより、エンジニアが本来取り組むべき業務から時間を奪われる可能性があります。
また、統合を理解している開発者が退職すると、統合が維持できなくなるリスクもあります。
SaaS環境の変化
企業は毎年30％以上のアプリを入れ替えています。
このような変化に対応するには、柔軟な統合基盤が必要です。
統合機会の増加
アプリが増えるほど、データ統合や自動化の機会も増えます。
しかしポイントツーポイント統合では、この増加に対応するのが難しくなります。
レガシーシステムの課題
古いシステムは接続機能が限られていることが多く、データ統合が難しい場合があります。
セマンティック統合の問題
異なるシステムのデータ構造や用語が一致しない場合、データを統合するのが難しくなります。
この問題を解決するには、標準データモデルやデータガバナンスの整備が必要です。
関連記事：データ統合の課題と解決方法
データ統合ツール
データ統合の課題を解決するための代表的なツールを紹介します。
ETLツール
データを抽出、変換してからデータウェアハウスへロードします。
ELTツール
データをロードした後に変換を行います。
iPaaS
iPaaSはクラウド型の統合プラットフォームです。
SaaSアプリやオンプレミスシステムを接続し、データをアプリケーション間で同期できます。
さらに、統合と自動化を組み合わせた integration-led automation platform を利用する選択肢もあります。
関連記事：アプリケーション統合とデータ統合の違い
まとめ
複数のシステムやアプリケーションでデータを最大限活用するには、データ統合が不可欠です。
データ統合を適切に実装することで、企業は次のメリットを得ることができます。
- 業務効率の向上
- 意思決定の高度化
- 新たなビジネス機会の創出
リアルタイムデータ統合や自動化ツールの活用など、適切な戦略を採用することで、企業はデータを単に収集するだけでなく、ビジネス成果につなげることができます。
例えば、integration-led automationプラットフォームでは次のことが可能になります。
- 大量データをデータウェアハウスへロード
- SaaSやオンプレミスシステムの統合と自動化
- 事前構築済みコネクタの活用
- Slackなどのツールで自動化を実行
Workatoは integration-led automationのリーダーとして、企業のデータ統合と業務自動化を支援しています。
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