データ統合とは？メリットや導入方法、進め方をわかりやすく解説
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。
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データベース統合とは？データの一元管理方法、統合時の注意点も解説
目次
データ統合とは？
データ統合とは、社内や関係企業に散在・点在するデータを、活用しやすいように形式を統一して一箇所に集約することを指します。
企業内の各システムでは、日付や時間の表記などが異なる場合が多く、そのままでは横断的なデータ活用が困難です。データ統合を行うことで、これらの差異を解消し、誰もが効率的にデータにアクセスできる環境を整えることができます。これにより、高度なスキルがなくても必要なデータを迅速に取得可能となり、業務効率化やコスト削減、さらにはマーケティングやDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進といったビジネス変革を実現するための基盤となります。
データ統合の必要性
企業が競争力を維持・強化するためには、データの力を最大限に引き出すことが不可欠です。しかし、多くの企業ではシステムごとにデータがバラバラに管理されており、その弊害が顕在化しています。なぜ今、データ統合が強く求められているのか、その主な理由を解説します。
迅速な経営判断の実現
多くの企業では、部署やシステムごとにデータが個別管理される「データのサイロ化」が課題となっています。必要な情報を得るために各所からデータを収集・加工する作業は、膨大な時間と運用負荷を生み出し、ミスの温床ともなります。これでは市場の変化に即応できません。
散在するデータを一元化し、リアルタイムな現状把握を可能にすることは、激しい競争環境下で迅速かつ的確な経営判断を下すために不可欠な要素となっています。
業務効率の向上
現代のビジネスにおいて、データ活用は経営判断や業務改善、DX推進の成功を左右する重要な要素です。しかし、データが統合されていない環境では、情報の検索や手作業でのフォーマット統一など、付加価値の低い作業に多くのリソースが奪われます。
データ統合によってこれらの工数を削減できれば、従業員は分析や戦略立案といった本来のコア業務に集中でき、組織全体の生産性向上とデータドリブンなDXの実現が加速します。
データ統合のメリット
データ統合には、主に以下3つのメリットがあります。
- 異なるデータ形式の統一
- 管理コストの削減
- データ活用
異なるデータ形式を統一できる
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。
データ統合の方法
データ統合を実現するには、企業の規模やシステム環境、予算に応じて適切な手法を選択することが重要です。ここでは、一般的に用いられる3つの主要な統合方法について、それぞれの特徴とメリット・デメリットを解説します。
手作業によるデータ統合
CSVファイルのエクスポート・インポートや、担当者が直接データを入力し直すなど、人手を介して行う最も原始的な方法です。初期コストがかからず、小規模なデータ連携であれば手軽に始められますが、作業ミスが発生しやすく、データ量が増えると人的リソースの限界や属人化が大きな課題となります。
ミドルウェアによるデータ統合
ETLツールやEAIツールなどの専門ソフトウェア（ミドルウェア）を介して、異なるシステム間のデータを自動的に連携・変換する方法です。データの抽出から格納までを自動化できるため、大量データの処理や複雑なフォーマット変換も効率的に行えます。導入コストはかかりますが、拡張性と運用管理の容易さに優れています。
アプリケーションによるデータ統合
ERPやCRMなどの業務アプリケーションが標準で備えているAPIや連携機能を利用する方法です。特定のアプリ間であればリアルタイムな連携が比較的容易に実現できますが、連携先が増えると接続が複雑化しやすく、システム全体の変更やメンテナンスが困難になる場合があります。
組織のデータ統合の進め方
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。
- 現状のシステム・データ環境の把握
- 目的の明確化
- データ統合の準備
- 製品の活用と統合の実施
現状のシステム・データ環境の把握
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。
データ統合ツールの比較ポイント
市場には多種多様なデータ統合ツールが存在しており、それぞれ得意とする領域や機能が異なります。自社の課題解決に最適なツールを選定するために、単なる機能の有無だけでなく、導入後の運用や将来性も見据えた多角的な視点での比較が不可欠です。ここでは、ツール選定時に特に重視すべき4つのポイントについて解説します。
収集可能なデータソースは十分か
自社で現在利用している、あるいは将来利用予定のSaaS、データベース、ファイル形式（CSV/Excel等）に標準で対応しているかは最重要項目です。専用のアダプタやコネクタが豊富にあれば、個別のプログラム開発が不要になり、連携までの期間を大幅に短縮できます。接続範囲が自社の要件を完全に満たしているか詳細に確認しましょう。
※SaaSデータ統合に関する解説記事も併せてお読みください
CSVエクスポートとAPI連携の違いは？SaaSのデータ統合で選ぶべき手法
操作性はよいか
データの抽出・変換・格納（ETL/ELT）の設定が、ドラッグ＆ドロップ等のGUI操作で完結するかを確認します。直感的な操作が可能であれば、エンジニア以外の現場担当者でもデータ活用が可能になり、属人化を解消できます。また、複雑なデータ加工が必要な場合、変換ロジックの柔軟性や設定のしやすさも重要な選定基準となります。
運用・保守負荷は適切か
日々の運用負荷を最小限にするため、ジョブのスケジュール実行やエラー検知・通知機能、処理状況のモニタリング機能が充実しているかが重要です。また、クラウド型（iPaaS）であればサーバー管理やアップデート対応が不要になるため、オンプレミス型と比較して保守工数を大幅に削減でき、コア業務へのリソース集中が可能になります。
ツールの利用料金は予算内か
料金体系は月額固定や従量課金（データ量・CPU使用量・接続数など）と様々です。オンプレミス型は初期費用が高額になりがちですが、クラウド型は初期投資を抑えてスモールスタートが可能です。ただし、データ量の増加に伴いランニングコストが急増するリスクもあるため、将来的な拡張性も含めたトータルコストで予算内に収まるか試算が必要です。
データ統合の企業事例
データ統合ツールを導入することで、企業の業務はどう変わるのでしょうか。 SaaS間のデータ連携による「入力業務の自動化」や、分散したデータの集約による「全社横断分析の実現」など、データ統合によって業務課題を解決し、大きな成果を上げた先進企業の事例をピックアップしてご紹介します。
トヨクモ株式会社様の事例
40個に分散したkintoneアプリを統合。全社横断の分析基盤構築と工数削減を実現
導入の目的
kintone上に分散して蓄積されたデータを統合して横断分析できる環境を整備し、手作業によるデータ加工の工数負荷と属人化を解消すること。
導入前の課題
- 社内データが製品や情報ごとに約40個ものkintoneアプリに分散しており、全体を横断した分析が困難だった。
- 分析のたびに各アプリから手動でCSVを書き出し、表計算ソフトで結合・加工する作業が発生。これに月約20時間を費やしており、ミスも起きやすい状況だった。
- データ抽出条件の判断や加工手順が特定の担当者に依存しており、属人化による引継ぎリスクやブラックボックス化の懸念があった。
連携ワークフロー
- 約40個のkintoneアプリに分散しているデータを、Reckonerが自動で抽出。
- Reckoner上でデータの結合・整形・クレンジング処理を実行し、分析しやすい形に標準化。
- 処理済みのデータをGoogle DriveやGoogleスプレッドシート、kintoneへ自動転送し、各部署が利用する分析用データとして提供。
連携の効果
- 手作業によるデータ整備プロセスが完全に自動化され、月約20時間の定型業務工数を削減できた。
- 各チームが同じ「前処理済みデータ」を基に分析を行えるようになり、全社で統一された指標による横断分析が可能になった。
- 手作業による集計ミスや抜け漏れがなくなり、常に正確なデータを安心して分析・レポーティングに利用できるようになった。
※インタビュー全文は以下からご覧いただけます。
参考記事：トヨクモ株式会社様導入事例インタビュー
株式会社NLTEC様の事例
会計・人事・業務SaaSをノーコードで統合。経営データのBI可視化を自動化
導入の目的
社内の各システムに点在する重要データを統合し、Power BI等のBIツールを用いて経営状況を可視化・分析できる環境を構築すること。
導入前の課題
- 案件管理はkintone、会計はfreee会計、人事はfreee人事労務と、データが複数のSaaSにサイロ化しており、統合的な状況把握ができていなかった。
- データを統合してBIツール（Power BI）で可視化しようとしたが、検討していた他社ETLツールでは「freee」からのデータ抽出に対応しておらず、自動化が困難だった。
連携ワークフロー
- 「kintone」「freee会計」「freee人事労務」の各SaaSから、ReckonerがAPI経由でデータを自動抽出。
- 抽出したデータを統合用に加工し、SharePointへ出力。
- SharePoint上のデータをPower BIが読み込むことで、ダッシュボードへの自動反映を実現。
連携の効果
- API開発などの専門知識や工数をかけずに、freeeを含む複数SaaS間の複雑なデータ統合に成功した。
- 各所に点在していたデータの更新・集約作業が自動化され、常に最新の経営データをPower BI上でモニタリングできるようになった。
- 直感的なUIにより、エンジニア以外の担当者でもデータ連携の設定・運用が可能になった。
※インタビュー全文は以下からご覧いただけます。
参考記事：株式会社NLTEC様導入事例インタビュー
データ統合を効果的に活用するなら「Reckoner」
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、ぜひ一度ご相談ください。
ETLツールについて詳しく知りたい、ETLツールの選び方を知りたいという方はこちらの「ETLツールとは？選び方やメリットを解説」をぜひご覧ください。
