データ統合とは?

ほとんどの組織では、データ統合に対して複数のアプローチを使用しています。 スケール、速度、複雑さに応じて、さまざまなデータ統合システムが異なるニーズに対応します。 

手動データ統合

手動データ統合は、データを自分で結合する方法です。多くの場合、スプレッドシートやその他の基本的なツールを使用します。このアプローチは通常、小規模なデータセットまたは短期的な作業に適しています。 

手動の方法は限られたシナリオで機能することがありますが、データ量が増え、セキュリティ要件が増えるにつれて管理が困難になります。 

ミドルウェアによるデータ統合

ミドルウェアは、一般的にデータを交換する必要があるアプリケーションとシステムを接続するために使用されます。ミドルウェアは中間レイヤーとして機能し、システムを密結合せずに通信できるため、複雑な環境間の統合を簡素化できます。 

このアプローチは、組織が情報を共有する必要がある複数のアプリケーションを使用している場合に特に便利です。これは、マルチクラウド アーキテクチャで一般的です。 

データ ウェアハウス

一元化されたストレージのデータ統合には、多くの場合、データをデータ ウェアハウスに統合する必要があります。ここで一貫してデータを分析し、レポートすることができます。データ ウェアハウスは構造化された分析をサポートし、ビジネス インテリジェンスや履歴分析に広く使用されています。 

クラウド データ統合

クラウド データ統合では、クラウドベースのシステムとサービス間でデータを接続することに重点が置かれます。組織がマルチクラウド戦略を採用するにつれて、この種の統合は、プラットフォーム間の可視性と調整を維持するために重要になります。 

クラウド データ統合は クラウド移行にも密接に結び付いています。組織は移行期間中にレガシ システムを新しく導入されたクラウド サービスと統合する必要があります。 

リアルタイム データ統合

リアルタイム データ統合を使用すると、スケジュールされたバッチではなく、生成と同時にデータを継続的に流すことができます。このアプローチは、運用の監視、イベントへの応答、またはリアルタイムの意思決定のサポートなど、データへのタイムリーなアクセスが重要なシナリオで役立ちます。 

アプリケーションと API ベースの統合

アプリケーションと API ベースの統合では、アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を使用してシステム間でデータを直接共有することに重点を置きます。このアプローチは、最新のクラウドベースのアプリケーションをサポートするためによく使用され、マルチクラウド環境のミドルウェア パターンと頻繁に重なります。 

ほとんどの組織は、1 つの方法ではなく、複数のデータ統合アプローチを組み合わせることに依存しています。 適切な組み合わせ方は、データ量、速度要件、システムの複雑さ、ビジネス全体でのデータの使用方法などの要因によって異なります。

データ統合は、個別に管理されていることが多いシステムを接続することで、幅広い組織目標を達成することを支援します。プラットフォーム間でデータが 統合されると、チームは不要な複雑さを加えることなく、運用、リスク、パフォーマンスに関するより明確な分析情報を得ることができます。  

 データ統合のユース ケース の例を次に示します:

  マルチクラウド 環境で運用している 医療組織 は、電子カルテ システム、臨床アプリケーション、およびセキュリティ イベントの可視性を向上させるために、クラウド プラットフォームとオンプレミス システム間でデータを統合することがあります。この統合ビューにより、チームは患者の機密データを保護し、一貫してアクセスを 監視 し、 医療規制に準拠 を維持するのに役立ちます。 

 大学 は、学生ポータル、学習管理システム、ID プラットフォーム、および IT 運用ツールからのデータを統合することがあります。部門間でデータを接続することで、IT チームは、学生やスタッフのアクセスをより適切に管理し、ピーク時のシステム使用状況を把握し、障害やセキュリティ インシデントにより迅速に対応できます。 

 グローバル エンタープライズ は、 開発パイプライン、デプロイ ツール、アプリケーション パフォーマンス監視システムからデータを統合して、DevOps チームを支援することがあります。リリース データとパフォーマンス メトリックが接続されると、チームは迅速に問題を 特定 し、顧客向けアプリケーションに対する変更の影響を理解し、クラウド環境全体の信頼性を向上させることができます。