データ統合は、異なる源からのデータを一元化し、ビジネスにおける意思決定を強化する重要なプロセスです。

情報が企業の血流のように流れる現代において、断片化されたデータを統合し、アクセスしやすくすることは、市場での競争力を維持し、顧客ニーズに迅速に応えるために不可欠です。

この記事では、データ統合の目的、プロセスの進め方、そして最適なプラットフォームの選び方について解説します。

データ統合とは

データ統合は、異なる形式や場所にあるデータを統一的なビューで提供するプロセスです。

データの断片化を解消し、一貫性と正確性を保ちながら、全社的なデータアクセスを可能にします。

データ統合によって企業は顧客情報や市場トレンド、内部業務のデータなど色々な情報源からのデータを総合的に分析します。

これでより情報に基づいた、意思決定を行うことがデータ統合によって可能です。

またデータの品質を向上させ、データに対する信頼性を高めることも重要な役割として担います。

データ統合の役割

データ統合の主な役割は、データのアクセス性、品質、一貫性を向上させることです。

組織内の異なる部門やシステムからのデータを統一的に管理し、全社員が必要な情報を容易に入手できるようにすることで、効率的なビジネスプロセスを実現します。

また、データ統合は、データ分析の精度を高め、より深い洞察を提供するための基盤となります。

データ統合の重要性

データ統合の重要性は、データ駆動型の意思決定がビジネス成功の鍵となっている現代においてますます高まっています。

統合されたデータは、市場の動向を理解し、顧客の行動を予測し、リスクを管理するための基礎となります。

正確で一元化されたデータは、企業が新しい機会を見つけ、競争上の優位性を確保するために不可欠です。

データ統合のメリット

データ統合はビジネスで大きなメリットをもたらす重要な戦略ですが、企業が直面する多くの課題を解決しなければなりません。

競争優位を確立するために、様々なデータ統合に関するメリットを最大限に活用しましょう。

統合されたデータにより、企業はより包括的で一元化されたビューを持つことができ、以下のようなメリットを享受できます。

メリットを活かすために、企業は戦略的なデータ統合計画を策定し、適切なテクノロジーとプロセスを導入することが重要です。

データ品質の向上ができる

データ統合によって収集や整理する方法をまとめていく中で、整合性や信頼性をアップさせることができます。

各データが個々に収集方法などが異なっていれば、統一性がなくなって品質向上に役立たないケースも多いです。

様々なデータを統合しながら重複や矛盾も解消されて、品質向上につなげるメリットがあります。

エラー検出もスピーディーに行えるようになり、欠損時には修復することも可能です。

こうして最新状態を維持しながらデータ統合を行いつつ、品質向上に常に役立てることができます。

データ分析の効率化ができる

データが分散された状態だと必要な情報を抽出したり検索する時に、処理時に負荷や時間がかかってしまいます。

多角的なデータ検索や分析ができるように、データ統合を行ってスムーズに対応できると処理時の負荷や時間を減らすことができます。

分析作業の効率化はシステム構築などで重要で、様々な分析用のツールを活用することもあります。

その際にデータ統合によって情報連携をスムーズにし、分析作業も専門的に進められることでしょう。

顧客理解が深まる

顧客行動の購買履歴など複数のデータを投入する時に、個々のデータベースだと検索や分析を行う時に全体像を把握することができません。

ただデータ統合を行うと多角的に顧客情報をデータベースへ一括して搭載することができるので、迅速に情報を理解して分析することが可能です。

まとまった状態で顧客情報をチェックすると、顧客に関する理解度も増していきます。

データ統合でスムーズに顧客の行動などを理解できれば、商品やサービス開発で参考になるデータとなります。

これが顧客満足度へつながることがあり、データ統合によるメリットと言えるでしょう。

コンプライアンス対応が容易になる

データが散らばっているとアクセスしやすい状況を生むこともあり、セキュリティ面が脆弱なシステムに入っていると悪用される心配も出てきます。

そこで強固なセキュリティを持つシステムなどへデータ統合を行うことで、リスク管理を強化してコンプライアンス対応にも役立てることができます。

個人情報が入っている時には、特に個人情報保護法などの法令を遵守することが求められます。

迅速にデータ統合を行いながら情報を守りつつ、監査時にもデータ統合を事前に行えばスムーズに提出可能です。

データ統合の基本的な手法

データ統合は、ビジネスインテリジェンス、データ分析、意思決定の強化のための統一されたデータビューを作成するプロセスです。

データ統合の手法は多岐にわたり、目的やデータの種類、企業の技術インフラによって異なります。以下はデータ統合における基本的な手法です。

ETL

ETLプロセスは、データをソースから抽出し、適切なフォーマットや構造に変換（Transform）、最終的には一元的なデータウェアハウスやデータベースにロードする作業です。

このプロセスは、大量の異種データを統合するのに特に有用です。

データ品質の向上にも役立てることができ、整合性や精度をETLによってチェック可能です。

これで品質強化につながるだけでなく、データ統合によって分析もスムーズに進めることができます。

そしてデータアクセス権限も個々に付与できるETLも多数リリースされているので、安心して活用できるようにセキュリティ強化を目指せます。

なおETLツールについて具体的に探してみたい時には、下記の記事も参考になります。

データ仮想化

データ仮想化技術は、異なるデータソースからのデータを統合する際に物理的な統合を行わずに、一元化されたビューを提供します。

この手法は、データをリアルタイムでアクセスする際に有効で、大規模なデータ移動のオーバーヘッドを回避可能です。

他にもデータ仮想化技術を使うと仮想レイヤーによって制御できるので、不正アクセスなどを防ぐこともできます。

データ面でセキュリティ強化を考えたい時や、効率よくデータ抽出などを検討する時にも向いています。

ただしデータ統合に向けてデータ仮想化技術を搭載する時には、処理速度やコスト面で注意しなければなりません。

クエリが複雑化するので、時折処理内容によって速度が遅くなることもあります。

またインフラ導入なども考える必要があり、余計なコストが掛かってしまうこともあるので注意しましょう。

API統合

API統合は、異なるアプリケーションやデータソース間でデータを交換するための方法です。

APIはシステム間での安全かつ効率的なデータ通信を実現し、複数のソースからのデータを統合する際にしばしば用いられます。

またAPI統合を行うことによってコスト削減につなげたり、開発を効率良く進めることができます。

データ統合についてシステム開発時に効率化しながら、コスト削減につなげましょう。

ただしAPI統合を行う際には課題も色々とあり、APIのクオリティが低いとセキュリティ面で脆弱な部分も出てきます。

また処理時にデータ統合が失敗してしまうこともあるので、使う際にはガバナンスも効かせながら適切なAPIを選択しましょう。

フェデレーション

データフェデレーションは、複数のデータソースからのデータを仮想的に統合します。

これでユーザーが一つの統合されたデータソースとして、データにアクセスできるようにする手法です。

必要なデータをスムーズにアクセスしながら統合することができたり、セキュリティ強化を図りながら開発を進めることも期待できます。

種類も豊富にあり物理データを格納するメタデータや論理データを定義する仮想データ、クエリも処理できるように配慮しています。

ただフェデレーションを選択する時には、マスターデータ管理などを行う際にセキュリティ面などを意識しなければなりません。

また一元管理できるものの、専門的な知識が問われるケースも多いです。

適した人材を見つける必要もあるので、フェデレーション導入から活用する際にはリソース面でも注意が必要です。

データ統合に必要なツール

データ統合管理に必要なツールは、NTTコミュニケーションズが提供しているデータ統合レポートによると、データ蓄積・収集・分析それぞれのツールが必要です。

それぞれ導入時には目的から考えて、必要な機能が揃っているかチェックしておきましょう。

また費用も補えるかどうかもチェックしながら、活用できるデータ統合で使えるツールを探すようにしましょう。​。

データ蓄積ツール 

様々なデータ蓄積ツールが提供されておりDWH (Data Ware House)は様々なシステムから、データを集めながら常に格納していくデータベースです。

多様なデータの収集によって高度な分析を実現しつつ、データをクレンジングして構造化しながら利用しやすくします。

他にもDMP (Data Management Platform)では マーケティングに活用しやすく、必要なデータを集約しながら格納するデータベースです。

様々な顧客に関するデータを一元的に保持しつつ、高度なマーケティングに活用していきます。

CDP (Customer Data Platform)は 複数の情報システムから、データを収集しながら顧客を軸にデータベースを構築します。

このツールで顧客データを一元化しながら、高度なマーケティングを実現していきましょう。

データ収集ツール

現代のデータ統合にはデータの収集と整理が重要であり、このための専用ツールが必要です。

これらのツールは、異なるデータソースからデータを効率良く収集し、統合プロセスに供給する機能を提供します。

手動でデータ収集すると負荷もかかり、フォーマットなどが異なると必要なデータが抜け漏れたり形式が統一しないケースも少なくありません。

アクセス権限の管理も行えるので、データ収集ツールはビックデータになるほど必要不可欠となります。

抽出や返還そして読み込みをスムーズに行う、ETLやAPIやWebシステムを活用したデータ連携用ツールが代表的です。

他にもプログラム言語を活用したスクリプトツールなどがありますが、専門知識が問われるデータ収集ツールもあります。

必要な機能や使いやすさなどを考えて、理想的なデータ収集ツールを決めましょう。

データ分析ツール

データ統合の目的の一つが分析によって、顧客などの心理などを読み取ることです。

Microsoft社が出しているPowerBIなどのBIツールなどのデータ分析ツールは、集約されたデータから情報を引き出し、ビジネス意思決定に役立つデータを提供します。

各ツールはデータ統合プロセスの異なる段階に対応し、組織のデータ管理能力を強化します。

適切なツールを選択し、これらを統合することで、データの一元化、高度な分析、そしてビジネス意思決定の質の向上を実現できます。

データ分析ツールはビジネスにおいても選択を間違えると、顧客の行動などを理解できなくなってしまうこともあります。

分析する目的から考え、取り扱うデータ量や使いやすさや費用を考えながらデータ分析ツールを選んでいきましょう。

問題発生時のサポート体制もチェックしておくと、トラブル発生時にもスムーズに対応することができます。

データ統合の進め方

データ統合は手順に沿って作業を進め、実行後には徹底した管理も必要です。一般的な手順は以下の通りとなるので、あらかじめ把握してから方針を検討しておくといいでしょう。

データの識別や収集からスタートし、バラバラの情報を誤りや重複を取り除くデータクレンジング作業によって整えていきます。

その後データを変換したり修復したところで、いよいよデータ統合を行うこととなります。

統合後もシステム管理や定期的にメンテナンスを行いながら、パフォーマンスを維持しなければなりません。

データ統合のプロセスは、組織のデータ管理戦略と密接に関連しており、正確で効率的な統合には、適切な計画とツールの選定が不可欠です。

それぞれのプロセスを把握しながら、適切なデータ統合を進めていきましょう。

目的・ゴールの設定

データ統合プロジェクトの成功は明確な目標設定から始まります。

目標を設定する際にはビジネスの要件や期待される成果などを把握し、プロジェクトの範囲を考慮する必要があります。

最終的なデータ統合の目標はビジネスプロセスの効率化や意思決定、顧客体験の改善など色々とあります。こ

れらの目標は設定時には、具体的にかつ測定可能でなければなりません。

また、ステークホルダーの期待を管理し、プロジェクトの成果がビジネス価値に直接貢献できるようにしましょう。

貢献できる状態にして関係者間でコミュニケーションを取り、合意を形成することが重要です。

プロジェクトの目標は、ビジネスの戦略的方向性に沿って設定され、技術的実現可能性と組織の変革管理能力の両方を考慮する必要があります。

この段階での適切なゴールセッティングは、データ統合プロジェクトの方向性を決定し、成果を最大化するための基礎となります。

統合するデータの決定

データ統合プロセスの次のステップは、データの収集と準備です。

この段階では、必要なデータソースを識別し、データを収集し、統合プロセスに適した形式に変換します。

収集したデータは、クレンジング、標準化、変換などのデータ準備プロセスを経て、品質が保証され、統合に適した状態になります。

効果的なデータ収集と準備はデータ品質を保証して、後続の統合プロセスの成功に不可欠です。

データの不整合や品質の問題を事前に解決することで、統合されたデータセットはより信頼性が高まります。

事前解決することによって、有用なビジネスインサイトを提供できるようになります。

データのプライバシーとセキュリティの確保も重要な要素となっているので、適切なデータガバナンスも実施していきましょう。

データクレンジング

統合するデータを決めたところで、いよいよデータクレンジングを始めていきます。

データクレンジングは必要不可欠なステップで、重複や矛盾していたり欠損などで不完全な状態のデータを整備していきます。

様々なデータをチェックしながら整えていくことによって、データ統合をスムーズに進めることが可能です。

データを分析していきながら特定された問題があれば、適宜修正していきます。

そして修正されたデータが問題なければ変換や加工へ進みますが、品質基準は事前に明確にしておきましょう。

データクレンジングをどこまで実施するか考えておくとともに、組織内でルール化したり手順を事前にまとめておくことも必要です。

 データの変換・加工

データクレンジングを終えたところで、データを統合できるように変換したり加工していきます。

ここでも各データのフォーマットや構造、品質が変わっているので注意しなければなりません。

それぞれの状態をクリアしながら、的確に変換や加工しなければなりません。

まず変換や加工を行う際には形式や、統合時の構造をあらかじめ決めておきましょう。

設計した内容に沿って変換や加工を行いますが、欠損した状態ならば正規化しながら作業を進めていきます。

変換や加工を終えた後は検証を行い、本当にデータ統合に問題ないかチェックしましょう。

それぞれの作業において漏れがなく収集した状態になっているかチェックしながら、構造やフォーマットを把握しながら対応していくことが重要です。

データの変換や加工はフォーマットなどが異なれば品質にも影響が出たり、セキュリティも事前にしっかりと確保してメンバー間で情報共有しながら対応しましょう。

データの統合・管理

データ統合では最初に決めた対象を把握しながら、統合時に欠損などが起こらないようにチェックして作業を進めていきましょう。

アクセス権限なども事前に決めておき、統合時には一貫性を持って処理を進めることが重要です。

処理が行われてデータ統合が完了した後は、管理しながら最新状態を維持しなければなりません。

管理を行う時にはバックアップやリストアも定期的に行いながら、データが欠損しないように配慮していきましょう。

またアクセス権限も適切に管理しながら、セキュリティ面では不正アクセスに注意が必要です。

監査ログも定期的に出力するようにして、不正操作が合った場合に検索できる状態にしておきましょう。

Excel（エクセル）でデータ統合はできる？

 

エクセルは、多くのビジネスで利用されるデータ統合ツールの一つです。

データ統合は可能で、1つのファイルに複数のシートを活用しながら統合することができます。

分散した状態のデータを関数やデータ統合に関する機能を使いながら、1つの表にまとめていくことも可能です。

エクセルでのデータ統合は、主に小規模なデータセットを扱う場合や初期のデータ分析に適しています。

エクセルを使用してデータを統合するプロセスには、データのインポート、クリーニング、統合、そして分析が含まれます。

VLOOKUP、HLOOKUP、INDEX/MATCH、ピボットテーブルなどの関数と機能を使用して、異なるデータソースからの情報を結合し、一つの集約されたビューを作成できます。

ただしエクセルではデータ量で処理速度が遅くなったり、複雑なデータ変換や統合が困難になることもあります。

また自動化やリアルタイム処理には、エクセルは向いていません。

多くのユーザーが同時にデータにアクセスする環境では、データの整合性を維持するのが難しいです。

統合時にデータ形式や構造が異なっている時には、上手くデータを読み込まずにエラーとなってしまうこともあります。

もしも複雑化する時にはマクロを使いながら、プログラミングによるデータ統合も検討していくといいでしょう。

データ統合の課題と解決策

データ統合管理は、多くの企業にとって有効な戦略ですが、その実施にはいくつかの一般的な課題が伴います。

様々な課題をクリアしながら、データ統合を実行したり管理を進めていくことが重要です。

データ統合管理の戦略を立てる上で不可欠なポイントとなるので、企業としてもコストを掛ける必要もあります。

そこにはリソース不足や情報漏洩といった、一歩間違えると企業の信頼に影響を与えるケースも出てきます。

常に課題をしっかりとクリアできるように、メンバー間で情報共有しながら対応することが重要です。

情報漏洩リスク

各部門が独自のルールでデータを管理していると、情報漏洩のリスクが増大します。

不適切なアクセス権限設定やデータの取扱いルールが徹底されていない場合には、社内外への情報漏洩や不正アクセスを誘発する恐れがあります。

主立ったデータに関する情報漏洩リスクとして、不正アクセスがあります。

システムの脆弱性を突いてデータを取り出し、外部へ高額で流出するケースも少なくありません。

管理する上ではアクセス制御や暗号化、データへアクセスする時に都度ログを記録するシステムを作っておくことも重要です。

また企業としてはしっかりとしたデータガバナンスの構築しながら、取扱いに関するルールを決めていくことも求められます。

適切な技術も時には求められるので、セキュリティ面で信頼できるツールの選択とともに人材のスキルアップも目指しましょう。

コストの最適化

異なる種類のデータを統一的に管理する際には、相応のコストが発生します。

データ統合には、クレンジングやフォーマット作成などの追加作業が必要になり、これらの作業はデータ統合を進める上でのボトルネックとなることも多いです。

現状コストが掛からないエクセルで事足りると考えていても、どうしてもデータ統合では限界が見えてくることもあります。

大量のデータや複雑なデータソースを扱う場合、エクセルの性能と機能は不十分となることがあります。

その際には対応できるシステム構築を目指すため、想定外のコストを掛けなければなりません。

コストの最適化を目指す上で外部委託も検討することは重要で、例えばクラウドサービスを活用して初期費用を抑えることも可能です。

他にも段階的にデータ統合を行いながら、都度コストを掛けて作業を行うのも効果的です。

もしもオープンソースでセキュリティ面などで問題ないツールがあれば、コスト削減に役立てることができます。

解決不可能なサイロ化

長年にわたって個別最適化が進んだ業務システムからのデータ抽出・整理は非常に困難です。

データを読み解くために必要な人材が不足している場合、新たにシステムを構築する必要が出てくる可能性があります。

データ統合において途中過程として、データの品質や整合性を保つことは必要不可欠です。

しかし解決不可能なサイロ化が進んでしまうと、独立したツールやフォーマットが多数存在してまとまりません。

データ量も各組織で肥大化していくので、活用する時にも意思疎通が取れないこともあります。

ビックデータも処理できるように、コミュニケーションツールや一元管理できるシステムを導入しましょう。

これで一元管理できるデータ統合を行ったり、組織間のコミュニケーションを取れる状態になります。

データ活用や分析もスムーズに進み、経営などに活用することができます。

リソース不足

データ統合管理に知見を持つ人材やストレージなどのリソース不足も、大きな課題の一つです。

適切なロードマップの策定と同時に人材の調達や育成プランを進めながら、体制を整えていくことも必要です。

人材面ではデータ分析に関するスキルを持った人材を育成したり、組織間の強化を行いましょう。

規模が大きくなった時にはプロジェクトを管理できる体制も作れるように、社内もしくは外部研修も企画することも重要です。

人材以外にもストレージなどシステム内のリソース不足も考えられるので、コストを事前に検討しなければなりません。

外部委託も検討しなければならず、業者へデータ統合を依頼したりクラウドサービスを活用するケースもあります。

リソース不足が露呈する前に、あらかじめ組織内でリソース不足を解消するプランも検討しておきましょう。

緊急事態に備えてコストをあらかじめ用意しておいたり、外部ツールの検討も水面下で進めておくことも重要です。。

まとめ：データ統合でビジネスを強化

ビジネスにおいてデータ統合は顧客情報などの観点で昨今セキュリティ面などで強く求められており、管理体制も怠ると企業の成長や競争力に大きく影響します。

マーケティングにも活かせるビックデータを作り出すために、必要なツールやリソースそして体制を整えていくことも重要です。

データ統合を進める中で組織がサイロ化していたり、コストが常に発生する時にはしっかりと検討しましょう。

一元管理できる体制を作ることによってデータ統合を円滑に進めながら、企業は顧客から信頼を得ることも考えられます。

特に昨今AIなどでデータ解析も行われるようになり、統合するだけでなく収集や分析といったデータ関連ツールも注目されています。

見合ったツールを予算などと比較しながら検討し、プロジェクト内で各メンバーが使いやすい状況を作れるように努めていきましょう。

データ統合や管理について各企業が対応策を検討しており、外部委託するケースも増えています。

その中で株式会社Jiteraはデータ統合に関して様々な相談にも応じており、適切な対応が行えるようにサポート可能です。

もしもデータ統合についてご相談やお悩みがあれば、株式会社Jiteraにお気軽にお問い合わせください。

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