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ホワイトボードにマーカーで書いている女性

データ統合とは?

データ統合の意味、ソフトウェア開発と IT プロセスに不可欠な理由、および新しいデータ接続がツールやチーム間の関係に与える影響について説明します。

データ統合の定義

データ統合は、複数の異なるソースからのデータを組み合わせて、ユーザーに単一の統合ビューを提供するプロセスです。 統合とは、より小さなコンポーネントを 1 つのシステムにまとめ、1 つのシステムとして機能できるようにする行為です。また、IT コンテキストでは、さまざまなデータ サブシステムを結合して、複数のチーム間でより広範で包括的で標準化されたシステムを構築し、すべてのユーザーに対して統合された分析情報を構築するのに役立ちます。

データ統合は、あらゆる種類のデータを大幅に統合するのに役立ち、その拡大、ボリューム、およびさまざまな形式を考慮します。これらを組み合わせて 1 つのデータセットから機能すると、企業は内部部門が戦略やビジネス上の意思決定に目を向けるのを支援し、短期的および長期的な成功のために実用的で説得力のあるビジネス分析情報を生み出すことができます。データ パイプラインの不可欠な部分として、統合とデータ インジェスト、処理、変換、ストレージを組み合わせることで、型、構造、ボリュームに関係なく、ビジネスでデータを集計するのに役立ちます。

3 人の人が座って机を見ている
2 人の女性が話し合い、マーカーを手に持っている

データを統合する方法

データ統合のしくみを理解することは、ユーザー、プロセス、テクノロジのベネフィットを理解するうえで非常に重要です。組織のデータ駆動性が高まるにつれて、データ ストレージ、アクセス、可用性、品質の 1 つのアクセス ポイントを実現することがますます難しくなります。あるシステムから別のシステムにデータを移動するには、定義された経路を作成する必要があります。

データ統合の一般的な種類の 1 つはデータ インジェストであり、1 つのシステムのデータは、時間に応じて別のシステムに統合されます。別の種類のデータ統合とは、抽出、変換、読み込み (ETL) と呼ばれるデータ ウェアハウスの特定のプロセス セットを指します。ETL は、次の 3 つのフェーズで構成されます:

  • 複数のソースからデータを抽出し、ステージング領域に移動する。

  • データを変換してから、データ ウェアハウスに読み込むのに適した形式に再構成されます。

  • 変換されたデータを分析データ ウェアハウス環境に読み込んでいます。

もう 1 つの方法は、抽出、読み込み、変換 (ELT) です。これは、パフォーマンスを向上させるためにデータに処理をプッシュダウンするように設計されています。

データ統合には、データを使用する準備をするためのクレンジング、並べ替え、エンリッチメント、追加のプロセスも含まれる場合があります。データを統合するには、いくつかの方法があります。これらはすべて、ニーズ、会社の規模、利用可能なリソースによって異なります。ETL と ELT に加えて、次のような戦略のタイプがあります:

  • データのレプリケーション

  • データの仮想化

  • 変更データ キャプチャ

  • ストリーミング データ統合

データ統合のベネフィット

気付かないかもしれませんが、データ統合は、多くのソフトウェア開発および IT 運用 (DevOps) チームが使用するプロセスです。この例の 1 つは、将来のテクノロジについてどのように考えるかです。DevOps プログラムを成功させるには、チームがアプリケーションを構築、テスト、デプロイする方法を常に考える必要があります。実験から戦術的な運用展開まで、対象ユーザーに対応するプログラムやアプリケーションが必要です。または、競合他社に失われるリスクがあります。データをアプリケーション戦略に統合し、プロセスを通じて分析情報を得ることで、最新かつ正確な状態を維持できます。

座ってデスクトップを見ながら考えている 2 人の人

データ統合は、短期と長期の両方で組織にサービスを提供できます。次のようなベネフィットがあります:

ビジネスの全体像を見ると、チームはデータ統合の結果が成功にどのように貢献するかを戦略化できます。ただし、データ統合で問題が発生する可能性がある状況がいくつかあります。
一緒に座って話し合い、テーブルの上でノート PC を操作する人

データ統合の課題

データ、データ ソース、データ構造が急増し、インフラストラクチャ サービス、コンピューティング能力、分析ツール、機械学習への変更が組み合わされ、企業がデータを統合する方法が変わってきました。

現在のシステム内でデータを統合する方法を学習する際に直面する最大の課題の 1 つは、さまざまなシステム セットを 1 つにリンクする際の本質的な問題です。これにより、次の問題が生じる可能性があります:

データをすばやく見つけられない

必要なものが見つからないと、チームは時間を無駄にすることになります。これは、他のユーザーがデータのグループにアクセスできない場合や、データからの分析情報を使用してより優れた戦略を構築する可能性があるため、生産性に影響します。

低品質または古いデータ

常にデータを収集することは、常に多くのデータがあることを意味します。また、データの入力とメンテナンスに関する標準がない場合は、不正確、古い、重複、不十分なデータを大量に収集する可能性があります。不整合なデータを整理するのに役立つオプションが必要です。

他のアプリケーションと結合されたデータ

データを他のアプリケーション (特にレガシ アプリケーション) と組み合わせて使用すると、他の場所での使用が困難になる可能性があります。

異なる形式とソース

営業、マーケティング、カスタマー サービス、物流など、多くの異なるチームに対するアプリケーションを用意することは避けられません。これらのツールは、複数のチームを通じてアクセス、整理、保守されるため、データ形式はすべてを通じて一貫していない可能性があります。国内および国際的に電話番号を記述するのと同じくらい簡単なものでも、データが一致しなくなる可能性があります。

チームが間違ったソフトウェアを使用している

既に統合ソリューションを使用している場合でも、適切な種類のソリューションを使用しているか、ソリューション自体を適切な方法で使用しているわけではありません。データ統合ソリューションを実現するために必要なものとそのタイミングを確認してください。

データが多すぎる

はい。データが多すぎる可能性があります。データを収集するタイミングと方法の計画がない場合は、必要のない多くの情報が必要になる可能性があります。

データ統合ツールとテクノロジ

手動から完全に自動化まで、組織のすべてのレベルで利用できるデータ統合手法は多数あります。一般的な方法には、次のようなものがあります:

デスクトップを見ている 2 人と、指で画面を指差す 1 人

手動

統合ビューがないため、すべてのユーザーは、すべてのソース システムを介して必要なデータにアクセスできます。

アプリケーションベース

小規模なチームに最適です。この方法では、各アプリケーションで統合を実装する必要があります。

ミドルウェア データ

このメソッドは、マスター プールに追加するデータを正規化する、メディエーターとして機能します。ミドルウェアは、他の新しいアプリケーションに接続できない場合にレガシ アプリケーションからデータを転送するのに役立ちます。

均一アクセス

データは、すべてのユーザーに統一されたビューを提供する複数の定義済みビューを持つソース システムに残ります。

共通データ ストレージ

このメソッドは、元のソースの外部で追加データを管理しながら、プライマリ ソースからデータをコピーする新しいシステムを作成します。

複数のモニターを持つデスクトップで作業している女性

データ統合ツールは、元のソースから宛先へのデータの取り込み、統合、変換、転送、マッピングの実行、およびデータ クレンジングを行うソフトウェア ベースのツールです。

追加するツールは、プロセスを簡略化する可能性があります。ただし、まず、適切なデータ統合ツールを作成する属性を特定する必要があります。データ統合ツールに必要な機能の一部を次に示します:

  • 学習と使用が簡単
  • 適応性のための多くの事前構築済みコネクタ
  • 柔軟性を高めるオープン ソース
  • 移植性
  • すべてのレベルのクラウド機能

データ統合プラットフォームには、通常、次のツールが含まれます:

データ カタログ

企業が複数のサイロ全体でデータ資産を見つけてインベントリするのに役立ちます。

データ クレンジング

置換、変更、または削除によってデータを検出および修正するツール。

データ コネクタ

あるデータベースから別のデータベースにデータを移動し、変換を処理する。

データ インジェスト

これにより、すぐに使用するデータを収集してインポートしたり、後で保存したりできます。

データ ガバナンス

データの可用性、セキュリティ、使いやすさ、整合性を確保するツール。

データ移行

コンピューター、ストレージ システム、またはアプリケーション間でのデータの移動。

ETL ツール

前述のように、最も一般的な統合方法です。

マスター データ管理

ビジネスが分類を通じて標準のデータ定義、分類、カテゴリに従い、単一の信頼できる情報源を確立するのに役立ちます。

統合計画の作成

統合の実装を可能な限りスムーズに行うには、次の 5 つの手順に従う必要があります:

データをクリーンアップする

何かを行う前に、データをクリーンアップします。データがクリーンでない場合は、使用できません。既存のアプリケーションを調べて重複を削除し、古いデータや無効なデータがないことを確認し、データの収集元のチャネルを最適化します。

理解しやすいプロセスを導入する

データの入力とメンテナンスには、会社全体の標準が必要です。品質と管理のプロセスを維持する責任を 1 つのチームまたは個人に割り当てることができます。ユーザーまたはチームを選択できない場合は、すべてのユーザーが従うプロセスを指定して、データがクリーンで更新され、整理されていることを確認し、完全な透明性を実現するためにアプリケーションがどのように接続されているかを文書化します。

データのバックアップ

追加の安全上の予防措置として、クラウドまたは物理ドライブにデータをバックアップしてください。変換された情報を データ ファクトリ に保持することは、戦略を推進するのに役立ちます。

適切なソフトウェアを選択する

同期するデータ管理タスクを自動化すると、手動データ入力の必要性が減り、データ形式が統合され、エラーが減ります。ツールを選択するときは、次の点を確認する必要があります:

  • 統合する必要があるデータは何ですか?

  • 統合する必要があるアプリケーションはどれですか?

  • どのような組織データ フローが必要ですか? 一方向の通信または双方向の情報フローである必要がありますか?

  • リアルタイムでデータを同期する必要がありますか、それとも特定のアクションが原因で同期しますか?

データの管理と管理

クリーン データは継続的なプロセスです。適切なツールを必要に応じて適切に機能させ、ビジネスに合わせて成長する能力を持つことで、成功戦略を具現化します。最新の一貫性のあるデータを確保することで、ユーザーが必要とするものに関するデータ駆動の分析情報がチームにより良くなります。

データ統合は、受け取ったすべてのデータを照合および管理するために複数のソリューションが必要だと認識する組織から始まりましたが、それ以降、複数のデータセットをリンクする複雑さと課題を管理する方法を発見しました。運用を統合し、ビジネスの技術的および分析的ニーズをサポートする手法を使用することは、成功したデータ統合ソリューションの中心です。

データ統合により、ソフトウェアを接続して、組織全体でエンドツーエンドで継続的かつ効果的なデータ フローを確立し、すべての主要プレーヤーが必要なデータに必要なデータにいつでもアクセスできるようにします。

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