データ統合とは何ですか？なぜそれがあなたのビジネスにとって重要なのですか？

すべての企業が毎日大量のデータを生成しています。 一般的なビジネスでは、企業データを保存するために、いくつかのオンプレミスシステムと数百のアプリケーションを使用しています。 したがって、データは、今日のビジネスが繁栄している最も重要なコンポーネントの1つです。

現在、企業は毎秒大量のデータを生成していますが、適切に管理および統合されていない場合、そのデータは役に立ちません。 大量のデータが蓄積され、最終的には管理できなくなる可能性があります。 そして、ここでデータ統合が機能します。

このプロセスは、データガバナンスプロセス全体の主要なコンポーネントの1つとして浮上しています。 既存のデータを迅速に共有する必要性が高まる中、企業はますます頻繁にデータ統合を採用しています。

データ統合プロセスには通常、マスターサーバー、データソースのネットワーク、マスターサーバーからのデータにアクセスするユーザーなど、いくつかの一般的な要素が含まれます。 この1つのデータセットから作業することで、企業はより良い意思決定を行い、より良い顧客体験を推進し、部門を連携させてより良い連携を実現できます。

それでは、これ以上面倒なことはせずに、データ統合の概念と、それが企業にとって次に重要なことである理由を理解しましょう。

データ統合とは何ですか？

データ統合は、さまざまなソースからのデータを単一の統合されたビューに結合するプロセスです。 統合は取り込みプロセスから始まり、さまざまなソースからデータを抽出、変換、および統合ビューにロードするETLアプローチを使用します。 データ統合により、分析ツールは実用的で効果的なビジネスインテリジェンスを生み出すことができます。

たとえば、顧客データの統合には、販売、マーケティング、アカウントなどの異なるビジネスシステムから各顧客に関する情報を抽出し、それらを1つのビューに結合して、レポート、分析、および顧客サービスに使用することが含まれます。

データ統合により、構造化、非構造化、バッチ、ストリーミングなど、あらゆる種類のデータを統合して、在庫データベースの基本的なクエリから複雑な予測分析まで、あらゆることを実行できます。

データ統合とは何かがわかったところで、ビジネスでデータ統合を使用する利点について見ていきましょう。

データ統合が重要なのはなぜですか？

ビッグデータ統合の需要は継続的に高まっています。

Global News Wireが報告したように、データ統合市場は2021年の116億米ドルから、2026年までに196億米ドルに達すると推定されており、CAGRは11％で成長しています。

組織がパートナー間でデータベースをマージしようとしている場合でも、政府部門が部門間のデータサイロを排除しようとしている場合でも、データ統合システムは、面倒なデータ操作方法を軽減する上で重要な役割を果たすことができます。

したがって、その点で、ビジネスにデータ統合ソリューションを使用することのいくつかの利点があります。

1.効率の向上と時間の節約：企業がデータ統合などの手法をビジネスプロセスに統合すると、そのデータの準備と分析にかかる時間が大幅に短縮されます。 統合ビューの自動化により、データを手動で収集する必要もなくなります。

これらのタスクで節約された時間は、組織の生産性と競争力を高めるための分析と実行に使用できます。

2.エラーの削減：企業のデータリソースに関しては、追いつくべきことがたくさんあります。 データを手動で収集するには、従業員は探索したいすべての場所とアカウントを知っている必要があります。 さらに、データセットが正確で完全であることを確認する前に、必要なすべてのソフトウェアをインストールする必要があります。 データリポジトリが追加され、その従業員が気付かない場合、データセットは不完全になります。

データ統合が実施されている場合、従業員は必要なときにいつでも最も正確でリアルタイムのデータにアクセスできます。 また、面倒な手作業やデータ操作を減らし、エラーを最小限に抑えます。

3.よりスマートなビジネス意思決定に役立ちます：データ統合により、企業内の透過的なビジネスプロセスが可能になります。 データ統合システムは、企業が望む方法でさまざまな内部システムのデータを使用する柔軟性を提供します。 これにより、データを明確に理解できます。 したがって、ビジネスプロセスに関する意思決定を迅速かつスマートに行うことができます。

4.コラボレーションを改善します。 すべての部門の従業員（場合によっては物理的に異なる場所にいる従業員）は、ビジネスプロジェクトのために会社のデータにアクセスする必要があります。 さらに、ほぼすべての部門の従業員が、残りのビジネスに必要なデータを改善および生成しています。

データを統合することで、誰もが組織全体のデータの統一されたビューにアクセスできます。 これにより、組織全体のコラボレーションと統合が向上します。

5.より価値のあるデータを提供する：データ統合プロセスは、時間の経過とともにビジネスのデータの価値を向上させます。 データが一元化されたリポジトリシステムに統合されると、品質の問題が特定され、改善が実装され、より正確なデータが得られます。これが品質分析の基盤です。

データ統合に使用される手法

ビッグデータ統合の必要性は、データが外部ソースと内部ソースから入ってくるときに発生します。 これは、データソースの複雑さ、不均衡、および量に応じて、さまざまなタイプのデータ統合手法を使用して実現されます。

さまざまなタイプのデータ統合手法を1つずつ見ていき、それらがビジネスインテリジェンスプロセスの改善にどのように役立つかを見てみましょう。

1.データ統合：データ統合は、さまざまなソースからのデータを組み合わせて、一元化されたデータリポジトリを作成します。 この一元化されたリポジトリは、データ分析やレポートなどのさまざまな目的に使用されます。

データ統合を他のデータ統合手法と区別する重要な要素は、データの遅延です。 データ遅延は、さまざまなソースからデータを取得してデータストアに転送するのにかかる合計時間として定義されます。

待ち時間が短いということは、データストアでビジネスインテリジェンスと分析に新しいデータを利用できることを意味します。

データ統合に使用されるテクノロジーとビジネスのニーズに応じて、この遅延は数秒から数時間、またはそれ以上に及ぶ可能性があります。 ただし、データテクノロジーの進歩により、データを統合し、変更をほぼリアルタイムまたはリアルタイムで宛先に転送することが可能になりました。

2.データ伝播：データ伝播は、アプリケーションを使用して、イベント駆動型ベースで1つの場所から別の場所にデータをコピーします。 エンタープライズデータレプリケーション（EDR）とエンタープライズアプリケーション統合（EAI）は、データの伝播に使用できます。

EDRは2つのデータベース間でデータを転送するためにより頻繁に使用されますが、EAIは、2つのシステム間のビジネストランザクション処理などの目的でリンクを提供します。

3.データフェデレーション：この手法は、さまざまなソースからのデータを統合する仮想データベースを作成します。 次に、ユーザーは仮想データベースを組織内のすべてのデータの信頼できる唯一の情報源として使用します。

この手法では、データの抽象化を行って、データの取得とアクセスのための統一されたユーザーインターフェイスを作成します。 その結果、アプリケーションまたはユーザーが仮想データベースにクエリを実行するたびに、クエリは関連する基になるデータソースに送信されます。

つまり、データはデータフェデレーションでオンデマンドベースで提供されます。

4.データウェアハウジング：このタイプのデータ統合では、共通のストレージ領域を使用してデータをクレンジング、フォーマット、および保存します。 この手法では、組織全体のすべてのアプリケーションからのデータがデータウェアハウスにコピーされます。 ここから、データアナリストがクエリを実行できます。

ソースアプリケーションではなくウェアハウスでデータをクエリすることは、アナリストがアプリやソフトウェアのパフォーマンスに影響を与えることを心配する必要がないことを意味します。

さらに、データアナリストは、中央の1つの場所ですべてのデータを表示できます。つまり、データの正確性と一貫性を確認できます。

5.ミドルウェアデータ統合：ミドルウェアデータ統合には、ソースシステムと中央データリポジトリ間のミドルウェアアプリケーションの使用が含まれます。 ミドルウェアは、クラウドデータウェアハウスやデータベースなどのリポジトリにデータを送信する前に、データを検証するのに役立ちます。

[また読む：ビジネスのためのデータサイエンスと分析に関する完全なガイド]

データ統合のユースケースは実際の世界で

データの統合は、その真の可能性を明らかにするための最初のステップです。 企業がすべての情報を1か所にまとめると、その中で最も正確で重要な洞察を見つけることが可能になります。

データ統合ソフトウェアは現在、主にヘルスケア、電気通信、小売などの大多数の業界で使用されています。 これらの業界は、ビジネスプロセスを改善するためにデータ統合技術を採用しており、これが競争上の優位性をもたらしています。

これは、この手法がさまざまなセクターや業界の企業にどのように役立つかを示す、データ統合の実際の使用例です。

1.ヘルスケア：患者の治療には、最大限のケアと治療歴へのアクセスが必要です。 以前は、患者データがシステム全体に分散していたため、最終的にはケアが損なわれていました。 ただし、データ統合により、病院は可能な限り多くのデータを1つの包括的なレコードに統合し始めました。 これにより、患者の転帰が改善され、健康とウェルネスが向上し、コストが削減されました。

2.小​​売：小売業者は毎日大量のデータを処理します。 したがって、パフォーマンスの追跡は、関連するすべてのデータを1か所にまとめることに完全に依存します。 データ統合により、小売業者はさまざまな販売店やチャネル内の販売、在庫、その他の重要な指標をスムーズに管理できます。

3.金融：金融業界は、不正の防止と検出、信用リスクの測定、クロスセル/アップセルの機会の最大化、および貴重な顧客の維持のためのデータ統合の採用を開始しました。

[また読む：機械学習がFinTech業界の金融不正検出にどのように役立つか]

4.マーケティング：マーケティングは、データ統合が重要になっているもう1つの分野です。 これには、意図した時間に適切な対象者にメッセージを送信することが含まれます。 物事が細かく調整されていない場合、マーケティングキャンペーンはすぐに南に行くことができます。

データ統合のための適切な統合チャネルとツールがなければ、数千または潜在的に数百万の消費者に関する情報を管理することは不可能です。 それは失望したキャンペーンと無駄なマーケティング予算につながる可能性があります。 データを統合することが、データを最新の状態に保ち、整理する唯一の方法です。

5.電気通信：電気通信では質の高い顧客サービスが不可欠であり、このためにはデータ統合が重要です。 さまざまなソースからのデータを統合することで、企業と顧客の関係を360度見渡せるようになります。 顧客満足度の低下や顧客サービス要求の増加につながる問題を特定して修正できます。

データ統合における課題

データ管理チームがデータ統合で直面する一般的な課題には、一貫性のないデータサイロの統合、増大するデータ量への対応、データ品質の問題の解決などがあります。 グローバルに運用されている組織では、統合する必要のあるシステムの数と分散性が複雑さを増しています。

データ量は急速に増加し続けており、IoTがさらに発展し、低コストのクラウドオブジェクトストレージサービスの使用が増えるにつれて、これはさらに拡大するでしょう。

データ統合ソフトウェアは、そのすべてのデータの可能性を最大限に引き出すために不可欠ですが、必要な統合作業を適切に管理および計画することは、複雑なプロセスです。

したがって、統合システムを構築する際に組織が直面する一般的な課題は次のとおりです。

1.展開と使用が複雑：データ統合の開始は、恐ろしい作業になる可能性があります。 これは、データサイロを分散していて、データの信頼できる唯一の情報源がない大規模な組織に特に当てはまります。 誰もがデータにアクセスできるようにすることを目指す企業は、データガバナンスを確保し、セキュリティ要件を満たしながら、データ統合プロセスをシンプルかつスケーラブルにするデータ統合戦略を必要としています。

2.新しいソースからのデータ：新しいシステムは、ビデオ、センサー、IoTデバイスなどのさまざまなソースから、リアルタイムデータや非構造化データなどのさまざまなタイプのデータを生成します。 これらすべてのデータを統合するという要求を満たすためにデータ統合インフラストラクチャを迅速に適応させる方法を理解することは、ビジネスにとって重要になります。 しかし、データの量、速度、および新しい形式は、新しい課題をもたらします。

3.データ統合についていく：統合システムが稼働すると、タスクは完了しません。 データチームは、データ統合の取り組みをベストプラクティスと同等に保ち、組織や規制当局からの最新の要求に従って維持することが不可欠になります。

4.新しいデータ型は難しい場合があります：IoTデバイスやセンサーなどのさまざまなシステムによって生成されるデータ型の数が増えています。 これらの新しいデータ型を統合するには、柔軟な統合戦略を実施することが重要です。 次に、これらのシステムから得られるデータから得られる洞察を利用できます。

Appinventivはデータ統合にどのように役立ちますか？

企業内でデータ統合を利用することの利点は無限大です。 すべての部門にわたるビジネストレンドとパフォーマンスへの明確な洞察を提供することから、顧客体験を改善することまで、データ統合の実装はあなたのビジネスの習熟度を高めることができます。

Appinventivでは、経験豊富な専門家チームが、すべてのデータの課題を同時に処理しながら、ビジネスに自動データ統合ソフトウェアを実装するのを支援します。

当社の専門知識により、データのタイプ、形式、発信元、または場所に関係なく、ビジネス向けの最新のデータアーキテクチャを作成できます。

したがって、ビジネスにデータ分析ソリューションを実装したい場合は、当社の専門家に相談して採用することができます。 私たちはあなたのすべてのニーズをカバーします！

よくある質問

Q.簡単に言うと、データ統合とは何ですか？

A.データ統合は、異なるソースからのデータを単一のデータセットに統合して、統合されたビューを実現するプロセスです。

Q.データ統合はどのように使用されますか？

A.一般的なデータ統合プロセスでは、データの要求がクライアントからマスターサーバーに送信されます。 次に、マスターサーバーは、内部ソースと外部ソースの両方から必要なデータを取り込みます。 データはソースから抽出され、単一の統合されたビューに統合されます。 これは、クライアントが使用できるように提供されます。

Q.データ統合が重要なのはなぜですか？

A.データ統合は、さまざまなシステムからのデータをまとめて、ビジネスにとってより価値のあるものにします。 それはあなたの従業員がよりよく一緒に働きそしてあなたの顧客のためにより多くをするのを助けます。