2022.7.12

データ統合における3つのメリットと基本戦略を理解する

近年、データを活用した組織戦略が重要視されています。組織内にある様々なデータを活用することで、どのような戦略を立てれば効果が出やすいかを予測できるためです。

しかし、組織内のデータは正規化がされておらず、様々な場所にデータが散乱していることから上手く活用できていないという問題があるでしょう。また、散乱しているデータの統合をどのように進めるのか、統合後の活用方法について悩むケースも多く見られます。

本記事では、組織のデータ統合を進めたい方へ向けて、データ統合のメリットと基本戦略を詳しく解説します。

目次

データ統合するメリットについて

データ統合には、主に以下3つのメリットがあります。

  • セマンティック統合
  • 管理コストの削減
  • データ活用

セマンティック統合によるデータ形式の統合

セマンティック統合とは、複数のデータソース間で保持している同じデータ同士をマッピングさせることです。組織ではシステムごとにデータベースを保持していると、似たようなデータをそれぞれのデータベースで持っているケースがあります。

例えば、日付に関するデータで考えてみましょう。あるデータソースでは「YYYY/MM/DD」の形式で、もう一方では「YY/MM/DD」と違う形式で保持している場合があります。このとき、データの中身が一緒だとしても形式が違うため、同一のデータであると判定しにくいのです。そこで、データ統合によってどちらの形式でも中身が同じであればデータとしても、同様であると認識させるための定義付けが必要になります。

セマンティック統合によって定義付けができれば、同じデータの重複を避けられたり、複数のデータにおける相互関係の理解が進んだり、未知の形式となるデータにも対応できるデータ構造へと統合されていくでしょう。

データの管理コストの削減

データの管理コストとは、必要なデータを抽出するために発生するさまざまなコストを指します。データ統合が進めば、必要な情報の抽出が容易になります。

例えば、データ統合が進まずに複雑な設計をしていたとしましょう。複雑な場合は、サービスを利用するユーザー自身がデータ抽出をするのが難しいため、エンジニアに依頼してクエリを書いて取得してもらわないと出せないデータが存在します。そのため、エンジニアへ依頼する費用や抽出までの時間がかかってしまうのです。

データ統合によってシンプルな設計に変えることで、ユーザー自身が容易にデータ取得をできる環境が整えられます。

マーケティングや経営戦略へのデータ活用

データ統合が進むことで、ユーザーが容易に必要な情報を取得できる基盤が整うため、データ活用もしやすくなります。特に組織のマーケティング、経営戦略や営業戦略の立案時にあらゆるデータを活用することで組織の成長につながるでしょう。

例えば、組織のマーケティング戦略を考えていくとしましょう。まずは、組織がターゲットとしている層に届いているのかを明らかにするため、どの年齢層による購入率が高いのかを会員サイトやオンラインショッピングなどから収集します。もし、ターゲットとなる年齢層の購入率が低い場合には、広告戦略やSNS運用などに力を入れるなどの施策を取り入れられるでしょう。

このように、戦略立案時に必要となる様々なデータを統合させておくことで、組織活動で必要となるデータ活用がスムーズに実施できます。

組織のデータ統合戦略

データ統合は、組織全体のプロジェクトとして取り組むことが大切です。データ統合を行う際には、以下の手順を踏む必要があります。

  1. 業務システムと現状把握
  2. 目的の明確化
  3. データ統合の準備
  4. 製品の活用と統合の実施

業務システムと現状把握

まずは、各部署で行われている業務やそこで使われる各種データを把握するのが大切です。多くの組織では部署ごとに異なるシステムを利用し、データ形式や扱い方も異なっているため、現状の把握から改善点を導き出す必要があります。現状の把握を怠ってしまうと、データ統合の実施するタイミングで大きなミスが発生しやすいため、組織を横断した取り組みが重要です。

例えば、営業部署で利用している顧客管理システムがあったとします。顧客管理システムではどのような業務を実施しているのか、そのときにどのデータを利用しているのか、どのような形式でデータを取り扱っているのかなどをそれぞれ明確に洗い出します。

目的の明確化

現状を洗い出した後は、データ統合の目的を明確化します。目的の明確化は、どのプロジェクトにおいても必須となる要素です。もし、目的を曖昧にしたまま進めてしまうと、途中で何を目的に進めているのかが分からなくなり、本当に効果を得られたのかが見えにくくなってしまいます。

データ統合の目的の例としては、データ分析をして組織経営などに活かしたり、ユーザーの業務を効率的にこなせる仕組みを形成したり、新たな機能開発のためにデータを整備したりするなどがあげられます。

データ統合の準備

ここからは、データ統合に向けて必要となる「データ統合表」の作成や簡易的な整備を実施していきます。

データ統合表とは、各業務ごとのシステムやデータをどのような形式で統合していくのかをまとめたものです。データ統合表の作成は、統合を実施するために必須となる資料のため、優先的に取り組んでいくべき業務の1つです。

さらに、データ統合をするために新たな業務が発生してしまう場合には、ITを活用してできる限り業務を効率化していくと良いでしょう。

製品の活用と統合の実施

最後に、データ統合を実施するために必要となる製品選定や実際の統合作業に取り掛かっていきます。

データ統合で活躍する製品としては、データ同士をマッピングするために必要となる「ETLツール」、分析用に使われる「BIツール」などがあげられます。データ統合表で各システム間のデータマッピングが明確化されていれば、後は製品を導入して実現していくだけです。

製品の選定時には、

  • サービスの利用形態(オンプレかクラウド)
  • ライセンス数
  • 使用データ量
  • 利用プラン

などを比較しながら検討しましょう。

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今の時代、サービスや組織の成長にはデータ活用が欠かせません。データ活用をするためには、組織内で散在しているデータを戦略的に統合して活用できる基盤作りが求められます。

しかし、一からデータ統合を進めるためには専門のエンジニアやコンサルが必要となるため、多大なコストがかかってしまいます。

弊社が提供するETLツール「Reckoner」は、あらゆるデータソースに対応しており、ワークフローによる直感的な操作でデータ変換や分析が実施可能です。さらに、クラウド型のツールのため、サーバーの調達や定期的なバージョンアップなどが不要となります。

データ統合に向けた製品の導入や戦略の立案でお悩みの組織様は、ぜひ一度お問い合わせください。

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