データ統合の課題とは？進め方やツール選びのポイントも紹介
データ統合とは、散在しているデータを集約し、業務に活用しやすくすることを指します。
データ統合ツール導入の際は、自社のニーズに合い、予算に応じてプランを選べるかが重要です。今回はデータ統合のメリットや目的、ツール選定のポイントまで詳しく解説します。
データ統合とは？目的やメリット
データ統合とは、各部門に散在しているデータを集約し、業務に活用しやすくすることを指します。
企業は社内の部署ごとにさまざまなデータを持っていますが、使用するシステムや形式が異なるため包括的な分析がしづらい面があります。そこで異なるデータを統一した形式に変換し、効率的に活用することが重要です。
企業内の分散しているデータを集めて分析すると、これまで見えにくかった情報がはっきりし、使いやすくなります。これによってより的確な意思決定ができるようになり、競争力を強化することが期待できるでしょう。
データ統合が必要とされる理由
データ統合が必要とされる理由はいくつかあります。
まず、各部門に分散するデータを統合することによりデータの全容を把握するためです。これにより、情報の重複や不整合が減り、組織全体で正確な情報を共有できるようになります。
また、デジタルトランスフォーメーション（DX）推進においても、分散したデータを統合し効果的に活用することが不可欠です。企業の大規模なデータを効率よく分析し、価値を引き出すためにも、データ統合は基本的なステップといえます。
データ統合で得られる効果・メリット
データ統合には多くの効果とメリットがあります。
主としては属人化によるミスを防ぎ、特定の個人に依存しないことで業務の透明性と信頼性が向上することや、データのサイロ化（孤立状態）を防ぐことなどが挙げられます。
部門間でデータの共有をすることで情報のギャップを埋めることができたり、分析精度が高まることでより正確な情報に基づいた意思決定が可能になったりと、データ統合は業務全体に多大なメリットをもたらします。
データ統合を進める際の課題
データ統合は分散したデータを集約できる重要なプロセスですが、進める際には以下のような課題についても押さえておきましょう。1つずつ詳しく解説します。
・統合するデータが多すぎる
・レガシーシステムとの連携
・データ形式の統一と変換
統合するデータが多すぎる
データ統合に際して、統合するデータ量が多すぎるとデータ処理に時間がかかったり、分析や管理が複雑化したりします。
また、画像や動画などの大容量データは多様なデータ形式を持つので、スピーディに処理して活用可能な形に整えることが技術的に難題です。
さらに外部から提供されるデータは粒度のコントロールが難しく、契約上の制限で共有できないケースもあります。
レガシーシステムとの連携
レガシーシステムとは、古い技術や仕組みに基づいて構築された情報システムです。
レガシーシステムは最新のデータ処理要求やクラウドサービスに対応しておらず、データの統合や分析が難しいためデータ活用の推進に向いていません。
そのため、データ統合で新しいツールを導入する際には既存のレガシーシステムとの連携が難しい場合があります。
データ形式の統一と変換
データ統合を進める際の課題の1つは、異なるデータ形式の統一と変換です。
企業によっては部署ごとに異なるシステムを導入しています。多様なシステムからデータを収集することになるため、活用するには形式の統一と変換が必要です。
また、システムによって不足情報がある場合は足りない情報を補い、一貫性のあるデータモデルにまとめる必要があります。
課題解決にはデータ統合基盤の構築が重要
企業がデータを活用して課題を解決するには、データ統合基盤の構築が重要です。
データ統合基盤とは、さまざまなシステムやデータソースから集めたデータを統合、一元管理するためのプラットフォームです。ここではデータ統合の手順をご紹介します。
1. 現状の課題をもとに目的を決める
2. 統合するデータを決定する
3. データを集めてクレンジングする
4. フォーマットを統一する
5. データを蓄積する
現状の課題をもとに目的を決める
データ統合を進める際には、まず目的を明確にしておくことが重要です。
それには、現状の課題を洗い出しデータ統合の必要性や活用する用途を具体的に定義します。
最初に目的を設定しておくことで、以降のステップで優先すること・注力すべきポイントを見失わず、適切なデータ統合ツールの選定や計画立案をスムーズに進められます。目的設定なしで統合を始めると効果的な結果を得にくいので、初期段階でのしっかりした計画が不可欠です。
統合するデータを決定する
データ統合の目的が決まったら、次に統合すべきデータを決定する必要があります。
まず社内にどのようなデータが存在するか調査し、全体象を把握しましょう。その後、目的達成に必要なデータを集めてどのデータを優先するかの順位を決定します。
データを集める際には目的に合わせて期間や詳細性を設定し、最適なデータを選定します。また、欠損が少なく信頼できるデータソースから情報を収集することで、より正確で信頼性の高いデータセットが得ることができます。
データを集めてクレンジングする
データ収集の後はデータのクレンジングが重要です。
集めたデータは形式が異なることが多く、重複や欠損がありそのままでは使用できないケースがあります。
データクレンジングとは、データの質を向上させるために不正確なデータの修正・重複データの除去・欠損データの補完などを行うプロセスです。このように整理されたデータは、ビジネス判断や分析の基礎材料として信頼できるといえます。
フォーマットを統一する
データのクレンジング後は、データのフォーマットを統一することが大切です。
クレンジングしたデータの中には、フォーマットや文字コードが異なるデータも含まれるため、分析しやすい形に整える必要があります。
たとえば、異なるデータベースから得た顧客データをIDで紐づけるなど統一された形式に変換します。データを変換し加工することで、顧客ごとの行動や購買履歴を追跡可能です。統一された形式でデータ処理することでより効率的なデータ活用ができます。
データを蓄積する
データのフォーマットを統一した後は、実際にデータを収集し蓄積しなければなりません。
データ統合を進める際にはデータ鮮度を維持することが非常に重要です。定期的にデータを更新し常に最新の状態を保つようにしましょう。さらに、必要に応じてさまざまな角度から分析できるようデータの構造を厳格に定めず柔軟にし、多様なデータを取り扱えるようにしておく必要があります。
データ統合ツール選定のポイント
データ統合ツールを選定する際のポイントには、以下のようなものが挙げられます。１つずつ詳しく解説します。
・自社のニーズに合っているか
・予算に応じてプランを選べるか
・専門知識がなくても扱えるか
・サポート体制は整っているか
自社のニーズに合っているか
データ統合ツールを選ぶ際は自社のニーズに合っているかの確認が必要です。
ツールごとにタイプできるデータ量やパフォーマンスの特性が異なるため、自社に蓄積したデータ量と処理ニーズを考慮する必要があります。リアルタイム処理が必要な場合は、バッチ処理に加えストリーム処理機能を持つツールが適しています。
また、データ管理をクラウドかオンプレミスどちらでデータ管理を行うかも検討し、適したツールを選定することが大切です。
予算に応じてプランを選べるか
データ統合ツールを選ぶ際には、目的に合う機能を備えた予算に合った料金のものを選びましょう。
初期費用とランニングコストを総合的に判断し、負担の少ないツールがおすすめです。基本的な機能のみで基盤を構築する場合、年間数百万円で済むことが多いですが、高機能のツールでは年間一千万円以上かかることもあります。
また、料金プランにはデータ量や処理回数に制限があるケースがありますので、予算を無駄にしないためにもしっかりした計画が重要といえます。
専門知識がなくても扱えるか
デジタル統合ツールを選ぶ際には、専門知識がなくても扱えるか確認しましょう。
システムに不慣れな一般従業員が扱うと、高度な機能が備わったツールであっても活用しきれない場合があります。また、ツールの使用感は人の感性によって異なることがあるため、本格的に導入する前に体験プランなどで運用担当者が試用することをおすすめします。
サポート体制は整っているか
サポート体制が整ったベンダーを選ぶことが非常に重要です。
データ統合ツール導入後のトラブルや疑問点に迅速なサポートが求められます。特に、初心者や社内の専門家が少ない場合は充実したサポート体制が欠かせません。
製品によっては、サポート担当者が導入設定支援やトラブル時の作業代行を行う業者もあります。専任スタッフが戦略や戦術づくりを提示する業者であれば、データ統合に慣れていない担当者も安心です。
また、顧客データ等が外部に流出しないようにセキュリティが整っているツールを選ぶことも不可欠でしょう。
自社で運用しやすいデータ統合ツールを選びましょう！
データ統合とは、部門間で散在するデータを集約し、企業活動に活用しやすくすることを指します。
データ統合の課題には、システム間のデータ形式の違いやレガシーシステムとの連携の難しさなどがあります。自社が運用しやすい適切なツールを選択することで、業務効率化やコストの削減を実現できます。自社の目的を実現に導くサポート体制が整ったツールを選びましょう。
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