【活用事例あり】データ統合の特徴やメリット・デメリット！

データ統合とは、異なるデータ単位やシステムを統合し、より良く活用できるようにするプロセスを指します。データ統合は、組織内に蓄積された情報を効率的に活用するために必要なもので、データ形式やデータベースが異なる部署で保管されている場合があります。本記事では、データ統合の概要と導入のメリットを紹介します。データ統合を効果的に行うために、ぜひ参考にしてください。

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データ統合とは一体？

データ統合とはいったいどんなものでしょうか。データ統合を行う目的やデータの扱い方などわかりやすく説明しますので、本章でデータ統合の大まかな概要をつかみましょう。

データ統合とはどんなもの？

データ統合とは、異なるデータセットやデータベースを統合して、広く有利に利用することです。
組織内の異なる部門が独自のシステムやアプリケーションを使用し、それらの間でデータ形式や識別子が一貫していない場合、それらを統合することは非常に困難です。
社内に散在するデータを最大限に活用するためには、データを統合することが不可欠です。

データ統合を行う目的

データ統合の目的は、ビジネスによってさまざまです。ここでは具体的な目的についてみていきます。

データの検討

データを統合することで、より質の高いデータ、より高度な検証が可能になります。
独自に管理されたデータを調査するだけでは、必要なデータが得られない場合があります。
組織内のデータを可能な限り集約して調べることで、今まで理解できなかった状況を確認できる可能性があります。

マーケティングに適用する場合、顧客を理解するためには、より多くのデータ探索に基づく調査が基本となります。また、自社分析、市場分析、競合分析の3C分析を義務付ける意味でも、幅広いデータを収集・混合することが求められます。

重要情報の可視化

また、データ統合は、重要なデータをビジネスに提示するためにも重要です。ビジネス環境は急速に変化しており、組織はビジネス状況を正確に把握した上で、計画を立てる必要があります。
そのためには、企業データを詳細にチェックすることが欠かせません。
せっかく使えるデータが蓄積されても、それが細分化されていたら、正確な状況把握はできません。

データ統合を行うメリット

データ統合にはどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは、具体的なメリットには以下のようなものがあります。

情報の孤立化を解消できる

データの分離は、共同プラットフォームの構築で克服できます。情報の孤立化「サイロ」とは、組織内の各チームがコミュニケーションを取らず、データを他から隔離してしまうことです。
各部門が個別に記録を保管している場合、データサイロが形成される可能性は高くなります。
すべてのデータを一元管理するシステムを構築することで、情報サイロの発生を抑え、データを効率的に活用することができ、結果的にビジネスの成長を促進することができます。

データ管理の負担を軽減できる

情報を組み合わせることで、管理者や検査員の手間が省けるだけでなく、人間の不手際も防ぐことができます。
膨大な量のデータを整理・探索するためには、それぞれのデータを一元的に把握するための作業量が必要です。
データを統合することにより、担当者の負担が軽減され、業務の生産性が向上するため、担当者は本来の業務に集中することができます。

システムの利用で自動で分析できる

データ統合の活用により、さまざまな分析が可能です。
組織内の情報を収集することで、さまざまな情報を得ることができ、それを分析することで、ビジネスにとって価値のあるさまざまな結果を生み出すことができます。
情報が集約され、管理されるようになると、システムによって検査が自動化することが可能です。
これにより、手作業による調査作業をしなくても、さまざまな結果を見ることができるようになり、ビジネスを発展させるための作業が効率的になります。

AIで分析を行える

人工知能による調査も可能です。
膨大な情報の中から的確な結果を導き出すために、AIに調査を任せる企業も増えています。AIを活用するためには、情報を集約していく必要があります。

データ統合を行うデメリット

データを一元化することのデメリットもあります。
例えば、複数の部署で管理している情報を融合させると、システム全体の運用が難しくなることがあります。
他のデータと統合が難しい場合、管理しきれないデータセットを独立させることも一つの手段です。
また、データの統合にはコストがかかるため、割り当てられる金額を考慮した上で、データの統合方法を決定する必要があります。

データ統合を進める3ステップ

本章では、高度なデータ統合を実現するために必要なステップを詳しく説明します。
統合を成功させるためには、以下3つのステップがあります。

1.統合対象を決める

まず、社内ネットワークや社員のパソコンに存在するデータをリストアップし、そのデータを慎重に評価することで、統合の対象を決定します。
一般的には、基幹系とサブ系のデータを徹底的にチェックすることが推奨されています。
一般的な業務プログラムの取引データ、商品やサービスのマスターデータ、CRMソフトウェアに格納された顧客データ、あるいは最も身近なIoTデバイスのセンサー値などは、統合を考慮すべき典型的なデータセットです。

2.統合対象データを加工する

統合対象が決まったら、データを統合できるように加工する必要があります。
そのためには、フォーマット、エンコーディング、項目の種類などを変更し、一貫した構造にする必要がある。
Shift-JISやUTF-8など複数の符号化方式がある場合は、文字が乱れないように選択する必要があります。
また、日付や通貨などの桁数も統一し、解析ツールで容易に結果が得られるように変更します。
さらに、「欠損値」や「異常値」の洗い出したうえで、データ処理を施す必要があります。
このような異常データの情報は、統合後の接続の進行において、問題の発端となる可能性があるため、初期段階での対策が重要です。

3.データの集積を行う

データを加工した後、データ集計の仕組みを確認し、集計を進めていきます。
データの形態、活用の方向性、目的によって集積する形態が変わることを考えると、いくつかの選択肢の中から最も効果的な手法を選ぶことが重要です。
以下に、データ統合で使われるデータ統合アプローチの事例を紹介します。

データレイク

データレイクは、ビックデータを加工する前の状態で集積するプロセスです。
容量あたりの料金が安く、規制が少ないため、短時間でデータ統合が行えるというメリットがあります。
一般的には、オーディオファイル、ビデオ、テキスト資料などの非構造化データの保存に活用されます。

DWH (データウェアハウス)

DWHは、複数の業務システムやデータベースからデータを取り込む手順であり、ほとんどの場合、基幹業務システムに関連するものです。
収集されたデータは、コンセプトや目的別に分類され、時系列で整理されます。
DWHは、データレイクよりも制限が多い一方、データを活用する際の利便性では優位です。
DWHに蓄積されたデータは、部門を超えた売上分析や、販売チャネルごとの顧客調査などに適しています。通常は、データレイクと組み合わせて使用されることがほとんどです。

データ統合をする際に意識するポイント

データ統合をする際にはどんな点に注意すればよいのでしょうか。実際にデータ統合をする際のポイントを紹介します。

データ統合の目的やの利用方法を定める

明確な目的がないまま統合システムを開発しても、なんとなく運用するだけではせっかく作ったシステムが絵に描いた餅になる可能性もあります。
そのため、ビジネスの目的を明確にし、統合されたデータがどのような用途に使われるのかを見極める必要があります。
そうすることで、自社に最適なツールや機器を選択し、それらを適切に活用することが容易になります。

データ統合の進め方を考える

データの種類に応じて、どのようにデータ統合を行うかを検討したうえで、データを統合するためには、特定の知識と適性を備えた専門家が必要です。
社内でそのような専門知識を持つ人材を確保するのが難しい場合は、外部の専門家の活用も検討しましょう。

データの整形をきちんと行う

データの品質と正確性を確保し、統合に適した状態にするためには、フォーマットが重要です。
これには、データを理想的な形に修正する、不要なデータを削除する、データのバージョン間の粒度を調整する、複数のデータセット間の表記を合わせる、などが含まれます。
例えば、あるデータベースには日次の売上記録があり、別のデータベースには月次の売上記録があるというようなケースです。
このような場合、すべてのデータを同じ粒度に合わせることで、より深い分析が可能になるため、さらなる分析が可能になります。

継続的に改善をする

データ統合のためのプラットフォームを構築するだけでは、データ活用の最大化には不十分なことが多くあります。
システムの状態を定期的に点検し、必要に応じて変更することも重要です。
データをどのように活用するか、定期的に評価し、困難な点や改善すべき点を洗い出します。
このように、さまざまな方法を検討し、それを繰り返すことで、ビジネスにとって理想的な結果に近づくことができます。

データ統合を活用している事例

本章ではデータ統合を活用している事例をいくつかご紹介します。

売上や顧客データの分析

売上や顧客データは、さまざまな業種で利用されます。
例えば、小売業では消費者取引や顧客に関する情報を取り込み、調査します。マーケティングに活用するには、顧客をセグメントに分け、分析することも重要です。

設備エラーの兆候をAIで分析

製造業では、機器にセンサーを装着してIoTデータに変換し、得られた膨大なデータをAIによって学習しています。機械の異常検知が可能となり、故障をあらかじめ可視化して検証することができる。

データ統合ツールを選ぶポイント

データ統合ツールの選定には、対応するデータ形式の確認、必要な機能に対するコストの評価、担当者のスキルレベルの確認が必要です。

データの形式が対応しているものを選ぶ

適切なデータ統合ツールを探すには、テキスト形式、動画、画像など、使用するデータや文書フォーマットの種類に対応しているかどうかを確認します。
数多くのオプションが用意されているので、サポートされている形式を必ず確認しましょう。
さらに、要件を明確にして適切な機能を選択できるようにし、使用しないものに無駄な費用をかけないようにしましょう。

求める機能が搭載されているものを選ぶ

複雑なノウハウが必要なツールは、その恩恵を受けられるユーザーが限られるため、担当者個人のスキルレベルに合ったプログラムかどうかの確認も欠かせません。
使いこなせれば正確な分析ができるのに、誰も使いこなせなければ、せっかくかけた導入コストも無駄になってしまいます。

ツールの使いやすさで選ぶ

アプリケーションによっては、複雑なものではなく、非常にわかりやすいものもあるので、あらゆるツールの特徴をよく理解しておくことが必要です。
使いやすいプログラムであれば、長期間採用することも、人事異動があってもそのまま引き継ぎもでき、効率的です。

予算に合ったツールを選ぶ

クラウド型のサービスでは数百円から数十万円、オンプレミス型では数千円から数百万円と、予想される出費は大きく変動するのが特徴です。
さらに、正確な費用は、含まれる機能、総ユーザー数、データの範囲、およびその他のさまざまな決定要素によって異なります。予算にあった候補をいくつか絞って比較検討するようにしましょう。

データ分析で高い効果を得るならUMWELT！

近年、ビッグデータは世界中の企業が直面する問題を解決するために使用されています。
しかし、データ分析の効果を最大限に引き出すためには新しい手法と戦略が必要です。
たとえば、UMWELTというシステムを用いたビッグデータ分析により、顧客がどの製品やサービスに最も関心を持ち、どのような広告に反応するかを理解することができます。これにより、企業はターゲット層に最適なマーケティング戦略を実行することができます。
また、UMWELTは、企業内の従業員の動きを分析することにも役立ちます。社員の行動パターンを把握することで、生産性を向上させるために必要な調整を行うことができます。UMWELTは、ビッグデータ分析における新しい手法として、企業にとって非常に有用な戦略です。データ分析で高い効果を得るならUMWELTの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

まとめ

現代において、ビジネスの成功にはデータの活用が不可欠であり、データを検証せずにマーケティングを成功させることは不可能とも言えます。
逆に言えば、データを正確に検証し、活用することができれば、効果的なマーケティングを実施し、ビジネスを成功に導くことができるのです。
この記事を参考に、データを統合し、データを効果的に活用した上でビジネスに反映させ、PDCAサイクルを回してみてはいかがでしょうか。