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企業が持っている多くのデータは、それぞれを組み合わせて活用することで、マーケティングの取り組みに役立てることができます。そのためには、データを連携させることがとても重要です。しかし、データ連携の方法や問題がわからない人もいるかもしれませんね。
この記事では、データ連携の方法やメリットを紹介します。最後まで読んでいただければ、データ連携の知識が深まるでしょう。
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データ連携の概要
社内のあらゆる部署や部門が管理するデータを取りまとめ、有効活用するのがデータ連携の役割です。適切なデータ連携が実現すれば、顧客のニーズに対応できます。まずは、データ連携の概要や取り組む目的を整理しましょう。
データ連携とはデータをつないで活用する仕組みを作ること
企業はたくさんのデータを持っています。例えば、売り上げや顧客情報、収支などです。しかし、それぞれのデータが各部署ごとに管理されている場合、企業にとって本当に価値のあるデータを最大限に活用することができません。データ連携の役割は、企業のシステムを統合して、データを共有し、有効に活用する仕組みを作ることです。
また、近年はクラウドを利用する企業が増えています。それに伴い扱うシステムも増え、複雑化している状況です。システムが増えても適切なデータ連携によってスムーズにデータを活用できます。
データ連携の必要性
データ連携を行うのは、部署や部門の垣根を越えて効率的にデータを活用するためです。したがって、古いシステムから新しいシステムに移行する際もデータ連携が必要です。
データ連携をしないと、同じデータをそれぞれの部署ごとに入力する手間がかかります。データ入力時のヒューマンエラーを防ぐためにも、データ連携は欠かせません。
データ連携を行う方法は4つ
データ連携には特徴の異なる複数の方法が存在します。従来型の1対1で行う方法の他、ツールの使用も可能です。ここでは、従来型のデータ連携方法に加えて、ETLツール・EAIツール・RPAについて解説します。それぞれの特徴を比べてみましょう。
1対1で行う従来型
これまでのデータ連携は、1対1で行うのが一般的でした。接続するシステムやサーバーが増えるほど複雑化するのがデメリットですが、機能を実装する高い拡張性が必要ないのであれば、低コストで運用が可能です。
ETLツール
ETLとは、Extract（データの抽出）・Transform（データの変換）・Load（データの書き出し）、それぞれの頭文字を取った言葉です。
システムごとにデータ形式が異なると、スムーズなデータ連携ができません。そこで、システムから抽出したデータを扱いやすいように変換した上で、データウェアハウスにまとめます。大量のデータを転送できる特徴もあることから、ファイル転送ツールとも呼ばれています。
EAIツール
EAIとは、Enterprise Application Integrationの略です。EAIツールは、n対nのデータ連携を一元管理できるのが特徴で、複数のシステムを複雑に組み合わせた状態を解消できます。
以前はコストパフォーマンスの低さから導入障壁が高いツールでした。近年は拡張性が高くなり、コーディング不要でデータ連携プロセスの開発も可能となったため、専門スキルのある人材がいなくとも導入できます。
RPA
RPAとは、Robotic Process Automationの略で、ロボットによる自動化を意味します。RPAを利用した方法は、各システムやアプリケーションのデータを自動的に連携する仕組みです。
複雑なデータ処理には対応できないこともありますが、シンプルな連携作業であれば効率化を図れます。勤怠管理システムに活用することで、1か月に150時間の工数削減を果たした企業もあります。
データ連携を行うとどのようなメリットと課題がある？
データ連携を利用すれば、社内に点在するさまざまなデータを一元管理できます。まとめてデータを管理することで、コスト削減といったメリットを享受できるでしょう。ここでは、データ連携の代表的なメリットと課題を紹介します。
メリット1：さまざまなデータを一元管理できる
企業内に分散しているデータをデータ連携によって一元管理すると、新たな課題や改善の機会を見つけることができます。例えば、新しく取得したデータを組み合わせることで、顧客の新たなニーズを発見し、それをマーケティングの施策に生かすことができます。
メリット2：システムの運用コストを抑えられる
部門ごとに異なるシステムを使用している場合、それぞれのシステムに保守費用や人的リソースといった運用コストが必要です。データ連携で社内システムを一括管理することで、コストを削減し、浮いた保守費用や人的リソースを別の業務に有効活用できます。
メリット3：データの整合性を保てる
複数のシステムで同じデータを扱う場合、データが正確に一致しないと、誤差が生じるリスクがあります。しかし、データ連携を行うことで、データの整合性を確保できます。
例えば、在庫管理システムのデータが販売システムに正しく反映されていないと、実際の在庫数と販売可能な数が一致せず、商品を販売することができないかもしれません。しかし、データ連携を行うと、在庫管理システムと販売システムのデータを正しく同期させることができるでしょう。
課題1：異なるシステム同士の連携が困難
企業によっては、オンプレミス型とクラウド型両方のシステムが混在し、データが点在しているケースがあります。
近年はシステムと幅広く連携できるツールもありますが、新たな連携プログラムを開発しなくてはならない場合もあるでしょう。また、導入したシステムがデータ連携に対応していないケースも考えられます。
課題2：加工などデータ連携までに手間と時間が求められる
手作業でデータを入力する場合、入力ミスのリスクがあります。部門ごとに異なるシステムを使用し、異なるフォーマットで管理しているケースも考えられるでしょう。
このような統一性に欠けたデータを連携するには、加工し直さなくてはなりません。データ連携までには、加工に費やす手間と時間が求められます。
データ連携ツールを選ぶ3つの基準
データ連携ツールにはさまざまな種類があり、それぞれ使い勝手やサポート体制、機能性が異なります。価格だけでツールを選んだ場合、うまく活用できないかもしれません。ここで紹介する3つの基準をチェックした上で、データ連携ツールを選びましょう。
専門知識がなくとも使えるか
データ連携ツールの利用に専門知識が必要な場合、うまく使いこなせない可能性があります。事前にデータ連携ツールを扱う担当者のITスキルを確認し、それに合わせたツールを選ぶことが重要です。
また、特別なITスキルを必要としないツールを選ぶこともおすすめです。無料トライアルを提供しているデータ連携ツールもあるため、トライアルを通じて担当者のITスキルや使いやすさを考慮し、適切なツールを選ぶことが大切です。
自社が利用しているデータを活用できるか
データ連携ツールがどのようなデータ形式に対応しているかを確認する必要があります。なぜなら、データ連携ツールによって、対応可能なデータ形式が異なる場合があるからです。
普段ExcelやCSVデータを使っている場合、それらの形式がデータ連携ツールでサポートされているか事前にチェックすることで、スムーズにデータ連携を行うことができます。
運用サポートがあるか
データ連携ツールの導入時には、既存システムやアプリケーションとの連携が必要です。導入後に何らかの問題が起きて、スムーズに運用できないことも考えられるでしょう。そのような場合に備えて、サポート体制が整っているデータ連携ツールを選ぶと安心です。
ETL機能も搭載した『UMWELT』をご紹介！
データ連携ツールをお探しの企業には、TRYETINGの『UMWELT』をおすすめします。UMWELTは、簡単な操作でデータウェアハウスにデータをまとめる機能を備えたツールです。ここでは、UMWELTの特徴を紹介します。
データ連携の手間がかからない
UMWELTは、プログラミング言語を使わないノーコードAIツールです。データの前処理やデータウェアハウスにまとめるETL機能、RPAを備えています。
社内で普段利用しているデータをまとめる際は前処理が必要ですが、UMWELTはその手間をかける必要がありません。搭載しているアルゴリズムを設定する操作だけで利用できます。
導入後のサポート体制も魅力
UMWELTは、導入後のサポート体制も整っています。AIの基本的な知識を学べる講習会を開催しているため、社内にデジタル技術に詳しい人材がおらず、導入に不安がある企業も安心です。
講習会では、実際のデータを用いてUMWELTの使い方を学べます。運用中に「思ったような処理ができない」「結果の精度が出ない」といった問題が起きても、カスタマーサクセスが解決までサポートします。
まとめ
これまでのデータ連携は、1対1で行うのが主流でした。現在はETLツールやEAIツール、RPAを使う方法があります。データ連携ツールを導入する際は、「専門知識は必要か」「導入後のサポートは万全か」といった点をしっかりとチェックしましょう。
UMWELTは、データ連携に手間をかけたくない方におすすめのノーコードAIツールです。データ入力後、簡単な操作でデータウェアハウスにデータをまとめられます。UMWELT導入後は、講習会や伴走サポートの利用も可能です。ぜひお気軽にお問い合わせください。
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