データ連携に基盤は必要？メリットや構築方法を紹介

複数のシステムからデータ連携を行う場合、形式やフォーマットの違いを効率的に統一するために連携基盤の構築が必要です。企業内の属人化解消や業務効率化のためにデータ連携を検討していても、基盤構築の方法が分からない方もいるのではないでしょうか。

この記事では、データ連携に基盤が必要な理由と基盤の構築方法、基盤構築で得られるメリットを紹介します。最後まで読めば、データ連携の基本とおすすめのツールが分かるでしょう。

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データ連携における基盤構築の必要性

複数のシステムのデータを連携する場合、異なる形式やフォーマットを統一する工数とコストがかかります。データ連携基盤を構築すれば、効率的かつスムーズなデータ連携が可能で、属人化の解消や業務効率化も図れるでしょう。

ここでは、データ連携とは何か、データ連携の課題、データ連携基盤が必要な理由を紹介します。

データ連携とは

データ連携とは、複数のシステムデータをつなぐことです。気象情報や株価、ゲームにも使われ、ビジネスでは部門間の連携や業務工程の削減に役立ちます。

データ分析に基づいた経営体制の構築は、迅速で正確性の高い業務を遂行するのに欠かせません。データ連携は、企業の信頼度と利益率の向上につながる重要なプロセスです。

データ連携の課題点

データ連携は業務効率の向上に役立ちますが、容易ではありません。

データ連携が難しい原因のひとつは「データ形式の相違」です。複数のシステムで収集したデータは異なる形式で保存している場合があり、データ形式を統一しなければ連携できません。

また、システム同士が連携できないケースもあります。例えば、クラウドサービスやオンプレミスなど異なるシステムを使用している場合、連携プログラムの開発が必要です。

手入力しているデータがあっても連携が難しくなります。連携できないときは全てのデータを手入力で修正する必要があるため、手間と時間がかかるでしょう。

データ連携基盤が必要な理由

データ連携の課題を解決するために必要なのが、データ連携基盤です。データ連携基盤は、複数のシステムに蓄積したデータをスムーズに連携する役割があります。基盤を挟むことで、システムの作り替えとデータ形式の統一が不要となり、効率的な連携が可能です。

データ連携基盤の導入は、データ連携にかかる時間やコスト、従業員の負担削減につながるでしょう。

データ連携の基盤構築に必要な要素は？

データ連携基盤には、複数のシステムに蓄積した大量のデータを迅速かつ正確にまとめ、最適な形式に加工・編集する仕組みが必要です。基盤を構築する際は、最新のAI技術やIoT技術を用いるとよいでしょう。

ここでは、データ連携基盤を構築するときに必要な要素を紹介します。

データの収集・抽出

データ連携基盤を構築するには、各システムが蓄積するデータを収集・抽出する必要があります。自動でスムーズにデータ収集・抽出ができる機能を基盤に組み込めば、データ連携にかかる時間を減らせるでしょう。

手動の場合、データソースからCSVを抽出し、連携基盤にインポートする作業が必要です。ヒューマンエラーが起きるリスクもあるため、避けたほうがよいでしょう。

データの変換・加工

収集・抽出したデータは、システムによって形式が異なる場合があります。また、形式が同じデータでもデータソースによっては違うデータとして認識されることがあるため、データ変換と加工機能が必要です。

形式が異なるデータを同じデータと認識させるには、定めたルールに従って加工しなくてはなりません。手動では時間がかかるため、自動でスムーズに変換・加工できる機能を搭載しましょう。

データの出力・集計

必要なデータを抽出・加工した後は、企業全体とデータを必要とするユーザーに共有します。ただし、データのままでは専門知識がある人しか理解できません。そのため、共有前にデータを集計・ロードして、プラットフォーム上で閲覧できるようにする必要があります。

データを閲覧するプラットフォームとしてよく使われるのは、BIツールです。クラウドやオンプレミスで、ビジネスデータを分析・可視化できます。

データ連携の基盤を構築する3つのメリット

データ連携基盤の構築は、データ連携に関する課題の解決に不可欠です。データ連携は手作業でもできますが、基盤を構築すれば効率的でスムーズに作業が進みます。また、コストの削減や業務負担の軽減など、さまざまなメリットも得られるでしょう。

ここでは、データ連携の基盤を構築するメリットを紹介します。

コストの削減

データ連携基盤を構築し、データ収集・抽出・加工などを自動化すれば、データ処理にかかる時間や必要な人材を減らせます。時間と人材を最適化すれば、人件費や時間外労働にかかる費用を大幅に削減できるでしょう。

また、複数のシステムを使用している場合、それぞれのシステムに管理者が必要です。データを共有することで管理者を減らせるため、システムの保守・管理にかかるコストも削減できます。

業務負担の軽減

データ連携基盤によって、あらゆる部署でデータを共有できます。必要なデータをすぐに確認できるため、部署間でのデータ確認やスケジュールの調整がスムーズです。国内外の事業所との連携も可能で、機会の損失も防げるでしょう。

また、データ処理にかかっていた時間も減ります。業務効率化によって残業が減り、労働環境も改善します。従業員の労働意欲にもつながるため、業績向上も期待できるでしょう。

信頼性の向上

データ連携基盤には、ルールやロジックに従って正しく加工する機能が組み込まれています。更新したデータも迅速に処理できるため、システムやアプリケーションを変更しても正確なデータが得られます。

自動のデータ変換・加工技術を組み込めば、手入力のようなヒューマンエラーもありません。正確なデータを連携できるため、信頼度の高いデータをリアルタイムで閲覧できます。

データ連携の基盤を構築する5つの方法

データ連携の基盤構築には、いくつかの方法があります。連携の仕組みから開発する「スクラッチ開発」「ハイブリッド開発」、ツールを使う「EAIツール」「ELTツール」「RPAツール」の5つです。

ここでは、それぞれの特徴とメリット・デメリットを紹介します。

スクラッチ開発

スクラッチ開発は、自社の既存システムから最適なデータ管理方法とフォーマットを選んで、開発・構築する方法です。要件に合わせてシステムやアプリケーションを変更できる柔軟性の高さが魅力です。

ただし、専任のエンジニアによる開発が必要で、開発コストと構築工数がかかります。システム・アプリケーションの変更時は基盤の設定変更も必要なため、長期的な運営には向いていません。

ハイブリッド開発

ハイブリッド開発は、スクラッチ開発の柔軟性に、スムーズに連携ができるツールを組み合わせた方法です。ツールを活用しつつ、自社の要件に合わせてカスタマイズしたデータ連携基盤を構築します。

自由度が高いデータ基盤を構築できますが、スクラッチ開発と同様、多くの開発コストと構築工数が必要です。また、スクラッチ開発のスキルとツールを使いこなす専門知識が必要なため、難易度が高いといえます。

EAIツール

EAIツールは、複数のシステムデータをリアルタイムで処理するツールです。「Enterprise Application Integrator（企業アプリケーション統合）」の頭文字をつなげてEAIと呼ばれています。

社内だけでなく、外部のクラウドシステムとのデータ連携も可能です。ノンプログラミングでの開発生産性が高くスムーズに連携できるので、IoT連携にも向いています。

ETLツール

ETLツールは、各システムに蓄積した大量のデータを処理するツールです。「Extract（抽出）」「Transform（加工）」「Load（書き出し）」の頭文字をつなげてETLツールと呼ばれています。

ビッグデータや大規模なシステムのデータ処理に優れているのがメリットです。一方、リアルタイムでの処理や高頻度の処理には不向きで、データを一括で処理するバッチ処理を得意とします。

RPAツール

RPAツールは、社内のシステムだけでなく、メール・スプレッドシートなどのアプリケーションやWebサイトと連携し、ロボットで自動化できるツールです。RPAとは、「Robotic Process Automation（ロボットによる業務の自動化）」の頭文字です。

EAIツールとETLツールがデータ収集・抽出に向いているのに対し、RPAツールはデータの加工・記録に向いています。

TRYETINGの『UMWELT』でデータ連携基盤を構築しよう！

自社に合うデータ連携基盤を一から開発すると、自由度は高いものの、コストや時間がかかります。そのため、データ連携が可能なツールを活用した構築がおすすめです。

TRYETINGの『UMWELT』は、データ連携基盤を構築するのに最適なノーコード予測AIプラットフォームです。ここでは、UMWELTの魅力を紹介します。

データ収集・結合・変換が自動処理できる

UMWELTは、RPA機能を使ってデータの収集・処理を自動化します。データクレンジングに必要なアルゴリズムを搭載しているため、構築工数を大幅に削減できることもメリットです。

また、企業内で利用しているExcelやスプレッドシートなどのCSVデータをAPIで連携し、RPAで結合・変換を自動化できます。解析したデータはBIとの連携で可視化できるため、業務効率向上にもつながるでしょう。

『UMWELT』の導入事例

ゴム・樹脂技術を応用した自動車部品や高分子・LEDを応用した製品を開発する豊田合成株式会社様は、UMWELTを導入している企業の一社です。

自社にAIやIoT、MI（マテリアル・インフォマティクス）が必要と考え、UMWELTを導入しました。高分子材料の部門において過去のデータ・画像・文字情報を元に開発の方向性を絞り込むため、データ処理・要因解析などにUMWELTを活用しています。

（参考： 『【豊田合成様】UMWELT活用事例｜社内のデータ解析や先行開発にUMWELTを活用』）

まとめ

社内の各種システムから効率的にデータ連携するには、基盤の構築は欠かせません。手作業でも可能ですが、かかる時間やヒューマンエラーのリスクを考慮すると、基盤構築は大きなメリットとなるでしょう。

効率的でスピーディーな連携には、ツールの活用がおすすめです。UMWELTはさまざまなアルゴリズムを搭載し、AIによる正確なデータ処理や連携、可視化ができます。導入を検討している企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。

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