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少子高齢化などを理由とした労働人口の減少により業務負担が増え、業務効率化に取り組む企業が増えています。データ連携は、その取り組みのひとつです。自社データの連携を視野に入れていても、データ連携とはどのようなものなのか、メリット・デメリットが何か分からないという人もいるのではないでしょうか。
本記事では、データ連携の概要と代表的な手法、メリット・デメリットを解説します。最後まで読むことで、データ連携導入のポイントが分かるでしょう。
データ連携とは
データ連携とは、異なるシステムやアプリケーション間でデータを共有し、一貫性と効率性を保つためのプロセスです。
部門ごとに異なるシステムを使用している場合、データ連携を行わないとそれぞれのデータを最大限に活用することができません。しかし、データ連携を実現することで、業務の効率性を向上させることができます。
また、データ連携によって新たなビジネスチャンスを生み出すことも可能です。顧客に関するデータを一元化することで、顧客情報を基に新たなサービスを提供することができるようになります。データ連携は、ビジネスの成長と競争力向上に貢献する重要な要素です。
データ連携の課題
データ連携は、業績向上や業務効率化に有効な手段です。その一方で、異なるデータ形式やシステム同士の連携など、導入にあたっての課題もあります。ここでは、データ連携の課題について理解しましょう。
データ形式に統一性・整合性がない
部門ごとに異なるシステムを使用している場合、データ形式が異なるケースがあります。また、Excelなどにデータを手入力している場合、誤入力により整合性が取れないこともあるでしょう。
異なる形式や整合性のないデータを統一するには、データを加工しなくてはなりません。データ加工にかかる時間とコストが、データ連携を進める上での足かせとなっています。
システム同士の連携が困難
現在、多くのサービスで他システムとの連携が可能ですが、連携先が増えるほど手間とコストがかかります。
異なるシステム間でデータを共有する場合、APIを利用したプログラミング開発が必要です。専門知識とスキルが求められるだけでなく時間もかかるため、手軽ではありません。
また、データ連携によって管理業務が煩雑化する恐れもあります。セキュリティー面にも考慮が必要です。
データ連携の代表的な方法
データ連携にはいくつかの課題がありますが、ツールを使えばクリアできます。データ連携の基盤を作るのはコストや労力がかかるため、ツールの利用を検討しましょう。ここでは、データ連携の代表的な方法として、「ETL」「EAI」「RPA」「スクラッチ開発」を解説します。
ETL
ETL（Extract Transform Load）は、データウエアハウス（DWH）のような大規模なデータベースシステムにおいて、異なるデータソースからデータを抽出（Extract）・変換（Transform）・ロード（Load）するプロセスをいいます。
ETLは異なるデータも変換できるため、大量のデータを扱うシステムやデータを統合したい場合に適しています。
EAI
EAI（Enterprise Application Integration）は、企業内の異なるアプリケーション間のデータ連携を実現するための技術です。EAIを用いることで異なるシステム間でのやりとりが可能となり、企業全体の業務効率の向上が期待できます。
ETLとの大きな違いは、連携スピードの速さです。ETLは大量のデータをまとめられますが、リアルタイムの業務には向いていません。EAIは、さまざまなデータをリアルタイムで連携するのに適しています。
RPA
RPA（Robotic Process Automation）は、人が行う定型的な業務を自動化する技術です。人がパソコンで行う作業をロボットが代わりに行うため、業務効率の向上が期待できます。
RPAは、データの入力や取得、ファイル移動などの作業の自動化が可能です。また、ルールベースの作業に強く、明確なルールが存在する作業を効率的に自動化したい場合に適しています。
iPaaS
iPaaS（Integration Platform as a Service）は、クラウド上で提供する統合プラットフォームです。クラウド上の異なるアプリケーションやデータを連携・統合できるため、効率化が図れます。
iPaaSはオンプレミスとSaaS、SaaS同士の連携も可能です。さまざまなサービスを一元管理できるため、注目が集まっています。
スクラッチ開発
スクラッチ開発とは、システムやソフトウエアをゼロからオーダーメイドで開発することをいいます。スクラッチ開発は自由度が高く、オリジナリティーのあるシステムを作れます。しかし、開発期間や費用がかかるため、コストを抑えたい場合には向いていません。
スクラッチ開発で重要なのは、開発者のスキルです。高品質なシステムやソフトウエアが必要な場合、ヒアリングスキルのある開発者を選びましょう。
データ連携とはどのような流れで行うのか
データ連携は、以下のような流れで実施します。
1.データの取得
連携先のシステムやファイルからデータを取得します。ファイル経由、文字の読み取り、API経由で取得するのが一般的です。
2.データの変換
取得したデータを出力フォーマットに合わせて変換します。文字列の分割、結合、数値計算、マスターデータを参照してデータ置換を行いましょう。
3.データの登録
変換したデータをシステムに登録します。
4.データ連携のタイミングの設定
データ連携のタイミングを設定します。手動での実行、定期実行、データ更新を検知したリアルタイム実行などが可能です。
データ連携を行うメリット・デメリット
データ連携は、データの効率的な管理やビジネス成長の促進に有効な手段です。しかし、データ連携はメリットばかりではなく、デメリットもあります。機能性だけを意識して導入すると、さまざまな問題に直面するかもしれません。ここからは、データ連携のメリットとデメリットを詳しく説明します。
メリット
データ連携には、以下のようなメリットがあります。
・実装期間の短縮
データ連携ツールは必要な共通機能を提供するため、データ連携の実装に要する期間を大幅に短縮できます。
・運用の容易さ
データ連携ツールには、データ連携を制御する管理機能を備えています。条件を設定するだけで実行できるため、運用が容易になるでしょう。
・一元管理の実現
データが増えるとデータ連携の数も増え、全てを把握するのが難しくなります。データ連携ツールを使用すると一元管理が可能になり、確認や変更作業がしやすくなります。
・コスト削減
ツールを使用すればデータ連携の作成・運用・変更管理にエンジニアの工数がかからないため、コスト削減が可能です。
デメリット
データ連携には、以下のようなデメリットもあります。
・連携プログラムのスパゲティ化
スパゲティ化とは、複雑なプログラムが入り組んだ状態をいいます。独自のプログラムを開発する場合、複数のシステムを連携した結果、特定の技術者しか理解できないプログラムになるケースがあります。属人化を引き起こすだけでなく、セキュリティーリスクも高まるでしょう。
・全てのアプリケーションを連携できるわけではない
全てのアプリケーションがデータ連携に対応しているわけではありません。新規に導入したアプリケーションが既存のシステムと統合できない場合、データの管理がより複雑になるリスクがあります。
・オンプレミスとクラウド間のデータ連携の複雑化
オンプレミスのアプリケーションとクラウドアプリケーションの間でデータ連携を行うと、管理が複雑化する恐れがあります。
データ連携のポイント
データ連携は、企業の業績向上に大きく関係する要素です。しかし、適切なツールの選択や利用方法を間違うと、コストだけでなく手間も増えるため注意が必要です。ここでは、データ連携を行う上でのポイントを解説します。
必要な機能を実装しているか
データ連携ツールを選択する際、最も重要なのは自社のニーズに合った機能があるかどうかです。
連携するデータの種類や量、連携の頻度、セキュリティー要件など、自社の状況に合った機能を実装しているのかしっかりと確認しましょう。
また、自社システムとの相性も重要です。過去のシステム連携事例を確認するなど、導入前にリサーチをしておきましょう。
利用者が使いやすいツールなのか
データ連携ツールの選択においてもうひとつ重要な要素は、そのツールが利用者にとって使いやすいかどうかです。
利用者に専門知識があれば、高度な機能を持つツールでも問題ないでしょう。しかし、知識がない人も使う場合、どのような人でも使えるツールを選ばなくてはなりません。トライアル期間を設けているツールもあるため、導入する前に使用感を確かめるとよいでしょう。
データ連携はノーコード予測AIのUMWELTで業務を効率化
データ連携にはさまざまなものがあるため、どれを選べばよいか分からないという企業様もいるでしょう。手間とコストを抑えてデータ連携を進めるのであれば、TRYETINGのUMWELTがおすすめです。ここでは、UMWELTの特徴と導入事例を紹介します。
データの有効活用を実現できる
UMWELTは、専門的知識がなくても導入できるノーコード予測AIプラットフォームです。需要予測・在庫管理・自動発注など、業務効率化に役立つ多くの機能を備えています。
データ連携には前処理が必要ですが、UMWELTはPRA機能で結合・変換・取得の自動処理が可能です。また、分析結果も自社システムだけでなく、各ファイルに連携して可視化できます。
さまざまなアルゴリズムを搭載しているため、プログラミングの必要がありません。導入時には、UMWELTの使い方について実際のデータを使った講習があり、AIの基礎知識も学べます。
UMWELTの事例を紹介
春日井製菓株式会社様は、生産管理や在庫管理のために使用する需要予測の指標を、現担当の従業員しか出せないという課題がありました。属人化を解消するために、UMWELTを導入しています。
AIを使用することに不安はあったものの、カスタマーサクセスのサポートにより業務改善のPDCAを回すイメージをつかみました。新しい担当者に業務を引き継いだ後、在庫や出荷の最適化、新商品の予測などUMWELT活用の展開を検討しています。
（参考： 『【春日井製菓様】UMWELT活用事例｜ノーコードで予測業務を簡単にし、属人化を撤廃｜TRYETING』）
まとめ
データ連携によって業務効率は上がります。しかし、ファイル形式の違いや整合性といった課題をクリアしなくてはならないため、自社に合った手法を選びましょう。デメリットを最小限に抑え、メリットを最大限に引き出すには、ツールの導入がおすすめです。
ノーコードAIのUMWELTは、専門知識がなくてもデータ連携ができます。また、需要予測や自動発注などの機能を搭載しているため、業務の効率化も可能です。無料相談も受け付けていますので、ぜひお問い合わせください。
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