DXを支えるデータ統合プラットフォーム：目的、課題、事例を紹介！

重要な洞察のため、データ統合を活用

データを自由に共有して利用することは生活の面においても、ビジネスの面においても重要な課題です。ビジネスの場合、情報の量の多さやデータ源も複雑でデータの共有に悩まされることがよくあります。

企業は、日常業務で大量のデータを生成しています。営業、マーケティング、カスタマーサービス部門からデータが生成されます。また、会社の金融取引、技術研究、製品開発、生産活動からも絶えずデータが生じます。各ソースのデータは、戦略的に重要な分析につながるデータプールの一環です。

ビジネスインテリジェンス分析は、それぞれ独自のフォーマット標準を持つ多くの異なるソースと場所からのデータに対してどのように効果的に実行できますか？データを統合して利用すると、この問題を解決できます。

今回はデータ統合の目的から、データ統合の課題、統合の必要性と方法まで、データ統合の真の価値を明かします。

データ統合とは何か？

IBMは「異なるソースからのデータを意味のある、価値のある情報に結合するために、使用される技術プロセスとビジネスプロセスの組み合わせ」とデータ統合を定義しました。

多くの企業や組織はさまざまなデータ管理システムを使用しています。結果は単一の作業エンティティ内にさまざまなデータ形式が存在します。データ統合は、簡単に言えば、さまざまなデータ型と形式を同じ場所に集合させることです。統合プロセスによって生成された情報のプールは、多くの場合、データウェアハウス（DWH）に収集されます。

データ統合の最終的な目標は、問題の解決と新しい洞察の獲得に役立つ、価値のある有用な情報を生成することです。

本質的に、データ統合はビジネスインテリジェンスツールが散在している企業の各データを統一し、元のデータソース形式と関係なく、統合されたビューを生成する過程です。

この統合されたデータビューは組織のデータ資産として、実用的な洞察をサポートします。

データ統合の目標課題は何か？

データ統合が解決に役立つ可能な課題をいくつかピックアップしました。解決可能な課題はこれだけではないが、弊社の調査により、企業のIT部門が今日扱っている主要なトピックの一部です。

ビッグデータ

ビッグデータはもう新しいものではありません。ビッグデータ管理、データ量が大変かもしれませんが、多くの場合データの多様性がより大きな問題です。データ統合は、データが内部で生成されたものであれ、外部で収集されたものであれ、組織内にカプセル化されているすべてのデータを理解するのに役立ちます。

データサイロ

データサイロとは、特定の場所にデータを格納する異種データソースを指します。「企業内の1つの部署や人の管理下にあって、ほかの部署からは隔絶されているデータ」のことですので、部署が自分たちのニーズだけを念頭に置いてデータストレージ用のソフトウェアと方法を選択しました。そこでデータの統合をしたいなら、部門の枠を超えて検討することが不可欠です。データを統合すると、チームメンバーが簡単にアクセスできる新しいシステムに独自のレガシーデータを取り込むことができます。

セマンティック統合

さまざまなシステムを使用してデータを収集したり、多くの人にデータを収集させたりする場合の一般的な問題は、オントロジーの問題です。これは、編成が異なる複数のタイプのデータがあることを意味します。この例としては、日付の保存方法（「DD / MM / YYYY」、「MM / DD / YYYY」、「Month Day、Year」など）があります。バリエーションを削除し、構造化されたデータウェアハウスを作成することで、データをより簡単に見つけ、パターンを分析し、より効率的に理解できるようになります。

アクセシビリティ

「一度作成して、多くの人に届ける」。中央のデータソースを作成することで、社内のデータユーザー全員が同じ情報にアクセスできるようになり、質問の数を減らし、データアクセスの速度を上げ、誤ってデータが複製される可能性を制限できます。エンドユーザーが中央の場所から必要なものにアクセスできる間、作成者は選択したシステムを引き続き使用できます。

データ統合の必要性とメリット 

データの管理と、そのデータの実際の適用との間には、技術や会社制度などの原因で切断されている場合があります。そのギャップを埋め、以前よりもデータをよく活用するのに、データ統合が必要です。 

たとえば、データがサイロに存在することは一般的です。つまり、それぞれが特定のタイプの顧客、製品、金額などに焦点を合わせた個別のデータベースに存在します。

これらのデータサイロは単独で見ると特に有用ではない場合がありますが、データを統合すると関連性が見えてきます。もちろん、その統合が有益であるためには、効率的かつ論理的な方法で行われる必要があります。

データがただそこに放置してあるだけでは、何の価値もありません。すべての業界で、データの可能性を最大限に引き出すには、データを必要とする人々がデータにアクセスできるようにする必要があります。データを統合することで、組織は隠されている情報を活用できます。そうすることで、部門間のコミュニケーションを強化し、顧客サービスを向上させ、運用を合理化し、意思決定を改善し、全体的な生産性を向上させることができます。

データを単一のデータソースに統合することで得られる見地は、データセット内から未開発の情報にアクセスするのに役立ちます。政府部門が部門間のデータサイロの解消を検討している場合でも、パートナー間のデータベースのマージを検討している組織でも、データ統合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。

経営幹部とマネージャーに、会社の現在の業務、および市場で直面する機会とリスクについての深い理解を提供することにより、直接的な収益に影響を与えることができます。

データ統合はどのように価値を付加しますか？

上記のデータ統合ソリューションは、時間とお金を節約することで必然的に付加価値をもたらしますが、データ統合は、はるかに大きな概念やプロセスにも役立ちます。以下にリストされているデータ管理方法は、データ統合がプロセスの重要な部分である重要な例です。ただし、ここにリストされているアプリケーション以外にも、データ統合が役立つアプリケーションは多数あります。

ビジネスインテリジェンス（BI）

統合された情報セットをビジネスインテリジェンスツールを通じて利用し、企業の過去および現在のデータから重要なビジネス洞察を引き出すことができます。

今日のIT環境におけるデータ統合の重要な機能の1つは、メインフレームなどのレガシーシステムに保存されているデータへのアクセスを提供することです。たとえば、Hadoopなどの最新のビッグデータ分析環境は通常、メインフレームデータとネイティブに互換性がありません。優れたソリューションはそのギャップを埋め、組織の貴重なレガシーデータをBIツールで使用できるようにします。

ビジネスインテリジェンスは、テクノロジーを使用してビジネスデータを分析し、より良いビジネス上の意思決定を支援するプロセスを表す総称です。これらのツールを使用する前に、データを構造化し、クリーンアップし、分析用に準備することが不可欠です。データは、有益な視覚的レポートを生成するためにも使用できます。

意思決定

意思決定者は、組織の繁栄に役立つすべての必要な情報を深く理解することが重要です。データが構造化されていない、サイロ化されている、またはアクセスが困難な場合、使用する戦略と実行する手順を特定することは効果的に実行できません。

マスターデータ管理（MDM）

定義上、MDMはデータ統合自体と非常によく似ていますが、データ統合は実際のマスターデータ管理が行われる前のステップで発生します。MDMでは、エンドユーザー向けに「単一バージョンの真実」を作成するためにデータ管理者が実施する特定のポリシーとガイドラインを入力する必要があります。

顧客/会社の関係

構造化された方法で顧客情報を統合および管理することにより、必然的により良い顧客サービスを提供できるようになります。顧客データ統合（CDI）は、担当者が必要に応じて顧客データに簡単にアクセスしてクエリを実行できるようにする、より効率的なデータ管理システムの作成に役立ちます。

データの仮想化

データ仮想化により、ユーザーは実際のデータ保存場所にアクセスしなくても、データにアクセス、操作、およびクエリを実行できます。データを効果的に仮想化するには、適切に構築されたバックエンド構造を持つことが、データを適切に維持するための鍵となります。これにより、フロントエンドアプリケーションとセルフサービスソリューションが最適に機能するようになります。

5つの異なる業界にわたるデータ統合の事例

小売業

オンラインで実店舗で運営されている小売業は、日々大量のデータを処理します。パフォーマンスの追跡は、どの店舗や従業員がデータを入力したかに関係なく、すべてのデータを一箇所に置くことが望ましいですね。

データ統合により、店舗はすべてのチャネルと店舗の在庫、従業員、売上、その他の重要な指標を管理できるようになります。

ヘルスケア＆医療

患者の治療には、できるだけ多くの情報が必要です。そのデータがシステム全体に分散している場合、それはケアを損なうことになる可能性もあります。異なる診療科と病院での検査結果を一つの包括的なカルテに統合することで、病院の診療効率が大幅に向上できるし、DXの推進にもつながります。医療業界の変革のきっかけとなるかもしれません。

金融

詐欺問題は金融のさらなる良質成長を妨害している問題です。銀行やその他の金融機関は、すべてのデータが統合されている限り、不正の事例を特定、排除、防止ができます。ただし、データがまだサイロ化または断片化されている場合は、詐欺の早期発見と介入は不可能です。

データ統合管理により、AIは異常値や外れ値のデータをマイニングでき、多くの場合、顧客に影響を与える前に不正をキャッチします。

マーケティング

マーケティングは細部重視の取り組みです。ブランドのメッセージは適切時間に適切なターゲットに届きたいなら、PR策略のすべての側面が丁寧に調整しないといけません。潜在的な数千万または数百万の消費者に関するデータは、そう簡単に管理できるものではありません。過去のデータに基づかないなら、マーケティング予算の浪費と期待外れのキャンペーンになる可能性があります。データを統合することは、データを整理され、正確で、最新の状態に保つ方法です。

情報通信

質の高いカスタマーサービスは、情報通信には不可欠ですが、非常に多大な労力を費やしているため、維持するのは困難です。可能な限り多くのソースからのデータを統合することで、企業とクライアントの関係を360度見渡せるようになります。より多くの顧客ニーズまたは不十分な顧客対応の問題を特定し、改善することができます。最終的には、十分なデータがあれば、企業は顧客やクライアントを一人ひとり細かく対応することができます。

まとめ

あなたの企業のデータも増え続けています。データサイロ化しているデータが有効活用されていません。

今回はその現状を打破するためのデータ統合、データ分析環境を整備し始めましょう。