データ統合戦略では、企業で使用しているデータの種類、統合のユースケースと対処すべき問題点、プラットフォームやアプリケーション間でデータを統合するための最適なソリューションを総合的に検討します。

最良の戦略を導き出すためには、企業がデータをどのように使用しているか、データ統合プロジェクトの短期的・長期的な目標、利用可能なリソース、統合ニーズの範囲など、いくつかの質問に答えなければなりません。これらすべての要素を考慮すると、どこから手をつけてよいかわからないことがあります。しかし、データ統合戦略を策定する際には、無視できない10の要素があります。まずは、これらの基本的な考え方と、市場に出回っているソリューション、そしてこの戦略を導入することで得られるメリットを確認することから始めることをお勧めします。

Table of Contents

  1. データ統合戦略における10の基本的な考え方
  2. 企業内のデータ統合戦略の長期目標の設定方法
  3. データ戦略と統合によるメリット
  4. データ統合ツールとソフトウェア

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データ統合戦略における10の基本的な考え方

データ統合戦略を策定する際には、10 の基本的な考え方を心に留めておく必要があります。計画を策定する際にこれらの要素を考慮しなければ、データ統合プロジェクトから最大限の価値を引き出すことが出来ないかもしれません。

1. スケーラビリティ

シーゲイトの報告によると、2025年までに163ゼタバイトのデータが生成され、企業のワークロードは5年と10年のスパンで大きく変化する可能性があります。データ統合戦略には、将来のデータ負荷や現在の日常的なニーズに対応できるスケーラブルなアプローチが必要です。スケーリングに対処するための1つの方法は、リアルタイムのイベントに紐付け、統合タスクに基づいてリソースの割り当てを自動化することです。

2. いつでも、どこからでもアクセス

2020年のパンデミックによるリモートワークポリシーの急速な導入により、よりアクセスしやすいデータ統合リソースを作成する必要性がさらに高まっています。アドホックなデータリクエスト、日常的な統合、その他数え切れないほどのユースケースが、リモートの従業員、出張中の従業員、フィールドワーカー、その他の物理的なビジネスロケーション以外のビジネス関係者によって発生する可能性があります。

リモートアクセスをどのようにサポートするか、インフラから必要なセキュリティまで考慮する必要があります。ユーザーエクスペリエンスは、接続の両側からシームレスでなければなりません。在宅勤務のスタッフは、この計画の一環としてホームオフィスの機器をアップグレードする必要があるかもしれません。これにより、不十分なインターネット速度、安全性の低いホームネットワーク、時代遅れのハードウェアに関連したアクセシビリティの落とし穴を避けることができます。

3. エンタープライズソリューションによる相互接続性

自社のエンタープライズ・ソリューションを考慮に入れていないデータ統合戦略では、成功することはありません。データがどこから来てどこへ行くのか、現在使用しているストレージ・オプション、新しいタイプのデータ・ストレージ、活用できるアプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)を検討してください。あなたの戦略は、大規模なデータの移動と変換をサポートするサイロのないエンタープライズ環境の構築に近づけるはずです。

4. 採用可能なフレームワーク

データ統合の俊敏性はどの程度でしょうか?新しいテクノロジーの採用を促進し、新しいデータソース、API、フォーマットと連携し、常に変化する企業環境に適応するための、将来性のある方法を手に入れていますか?

柔軟なデータ統合戦略では、多額のリソースを費やすことなく新しいテクノロジーに対応できるフレームワークを使用します。競合他社に先駆けて新しいソリューションを迅速に導入し、データ統合プロセスに対応させるために必要な開発作業量を削減することができます。

5. インフラストラクチャの場所

多くのアプリケーションやソリューションがクラウドに移行したり、クラウドネイティブなアプローチで開発されたりしていますが、オンプレミスのインフラストラクチャにもエンタープライズでの強みがあります。将来的に選択肢が制限されないように、あらゆるデプロイオプションに対応しましょう。クラウドオンリーやオンプレミスオンリーの箱に無理やり入れようとするのではなく、特定のソリューションに何が最適なのかに基づいて判断することができます。こうしたソリューション間でのデータ送信も、このアプローチで合理化されます。

6. データタイプとユーザーサクセス

社内では、どのようなデータタイプやソースを使用していますか?これらすべてを統合する必要がありますか、それとも特定のデータだけを統合する必要がありますか?将来的に使用する可能性のあるデータタイプで、現在社内で使用されていないものはありますか?統合を目的とした正確なデータを定義することで、特定のフォーマットでの作業に課題があるソリューションや、将来の要件に対応できないソリューションを選択することを避けることができます。

この要因に対処する最も簡単な方法は、データ監査を実施することです。説明されていないデータタイプや、置き換えが必要なデータタイプが発見されるかもしれません。このプロセスの次のステップは、誰がデータへのアクセスを必要としているかを理解することです。ほとんどのユーザーは、企業のデータのごく一部にしかアクセスできないので、そうしたアクセス権を制御することはセキュリティの観点から非常に重要です。

7. 規制遵守

データ規制は進化し続けており、コンプライアンスを守らなければコストがかさむ可能性があります。データ管理とプライバシーは、多くの利害関係者にとって最重要課題であり、後から大幅な変更に対応することは、多額の開発コストとビジネスの混乱を招く可能性があります。

データ統合と管理をきめ細かく制御することで、企業は新たな規制や要件に対応することができます。将来のコンプライアンスはすでにデータガバナンスポリシーでカバーしているかもしれませんが、データガバナンスポリシーを見直すことで、データ統合に特有の課題に対応することができます。

8. データセキュリティ

複数のソースから抽出され、さまざまな方法で変換されているデータをどのように保護すればよいでしょうか?データ漏洩や損失は、企業にとってもコストのかかる問題ですが、適切な戦略を立てることでリスクを管理することができます。

企業が直面している典型的な攻撃、保護する必要のあるデータの種類、および従わなければならない業界の規制のすべてが、統合時のデータセキュリティのための方法を教えてくれます。多くの業界でよく見られる脆弱性としては、データがあるソリューションから別のソリューションへと移動する際の攻撃機会、内部の悪意ある実行者、フィッシング、ソーシャルエンジニアリングなどが挙げられます。先を見越した多層的なセキュリティアプローチは、既存の脅威や新たな脅威を先取りすることができます。 

9. 利用可能なリソースとスキル

データ統合戦略を導入するには、十分なリソースと専門家への相談が必要です。企業全体でデータ統合を成功させるために必要なサポートと、そうしたソリューションの採用を促進する方法について考えてみましょう。

初期開発や導入など、データ統合の主要な部分を処理するために、社内スタッフと外注スタッフの組み合わせが必要になるかもしれませんが、それは方程式の一部にすぎません。企業からデータのサイロを取り除くには、強力な変更管理計画が必要であり、それが自分たちにとって何を意味し、どのようなメリットをもたらすのかを利害関係者が理解できるようにする必要があります。エンドユーザーのトレーニングと利害関係者からの継続的なフィードバックが、データ統合の組織内における推進と使用するソリューションを形作っていきます。

10. ビジネスバリュー

企業は、大規模なデータ統合戦略からどのような利益を得ているでしょうか?ソリューションを導入した後、どのような結果を期待していますか?主要な測定基準と、それが組織にどのような影響を与えるかを特定することで、戦略への賛同を高めることができます。効率性と生産性の向上、企業のデータ可視性の向上、データ統合によってもたらされるボトムラインへの潜在的な影響を指摘することができます。

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企業内のデータ統合戦略の長期目標の設定方法

長期的な視点は、企業に適したデータ統合オプションを選択する上で不可欠な要素です。現在の要件やインフラだけに焦点を当てていると、数年後には統合プロセスやソリューションを完全に変更する必要があるかもしれません。前のセクションで述べた要素を確認した上で、来年、5 年後、10 年後の企業の姿を考えてみてください。データ統合ツールによっては、企業の長期的なニーズをサポートするのに適したものがあり、他の将来的に切り替えが必要になるものより、今すぐに導入することができます。

データ戦略と統合によるメリット

  • 利害関係者とデータ統合について同じ認識をもつ:このプロジェクトの目標は何か?データ統合によって解決したい課題は何か?このプロセスの範囲は?包括的な戦略を作成すると、これらの質問にすべて答えることができ、想像力に委ねることはありません。

  • ツールやソフトウェアの選択プロセスをより分かりやすく共有する:データ統合の要件は、これらのニーズに最も適したソフトウェアやプラットフォームに大きく影響します。戦略が確立されていなければ、ソリューションのミスマッチが発生し、修正に多大な時間とリソースがかかる可能性があります。

  • データ統合に関する現在および将来の課題に対処する:組織内のデータ統合の妨げになっている問題と、それを解決するために何を変更する必要があるかをカバーします。

  • 無駄なリソースを削減する:データ統合の青写真を提供し、このプロセスの非効率性によって無駄になる可能性のあるリソースを削減します。

  • 影響を受ける部門間のコミュニケーションチャネルを開設する:企業全体のデータ統合プロセスでは、統合チーム以外の利害関係者からのインプットが必要です。新しいユースケース、サポートが必要なソリューション、その部門以外では知られていなかったデータフォーマットを発見することができます。

  • データ統合のためのセキュリティ中心の基盤を作成する:データ統合ツールを使用してソリューション間を移動する際に、データを安全に保ちます。このプロセスがもたらすセキュリティ上の課題と、そのリスクをどのように軽減するかを考慮する必要があります。

  • データ統合の潜在的な問題点を特定する:データ統合により、組織内でのデータの使用方法をどのように改善することができるでしょうか?問題点には、あるソリューションから別のソリューションにデータを手動で入力する必要があるなど、さまざまな形があります。組織全体のエンドユーザーと会話をして、どこに最もサポートが必要なのか、現在使用しているソフトウェアの限界やアクセスしたいデータを見つけましょう。

  • 企業がデータドリブン型になるように支援する:組織全体のデータへのアクセスを改善すると、データの可視性も向上します。アドホックなデータ要求やリアルタイムの更新は、ビジネス上の意思決定に大きな影響を与えます。

  • 企業内のデータのサイロを取り除く:部門間のコラボレーションを促進する環境を構築することができます。

  • データの価値を最大化する:多くのソリューションやユースケースでデータを活用できるので、より多くの情報を引き出すことができます。

  • データマネジメントの改善:包括的なデータ統合戦略には、組織全体のデータの移動方法を制御するための多くの規定が用意されています。

データ統合ツールとソフトウェア

強力なデータ統合戦略は、ビジネス目標を最もよくサポートするツールとソフトウェアの明確なイメージを提供します。比較的シンプルな統合ソリューションを必要とする組織もあれば、企業全体を対象とした堅牢なプラットフォームを必要とする組織もあります。ここでは、市場に出回っているツールの主なカテゴリーを紹介します。

  • 抽出、変換、ロード(ETL):このソフトウェア・カテゴリーには、簡単な名前が付いています。一度アプリケーションからデータを引き出すと、それを目的のアプリケーションに適したフォーマットに変更することができます。例えば、Xplentyは、シンプルで視覚的なデータパイプラインで構成する自動化されたデータロード機能を提供しています。さまざまな変換に加えて、データを正規化したり、クリーン化して品質を向上させたり、コンプライアンス要件を維持したりすることができます。コーディング不要のアプローチを採用したクラウドベースのプラットフォームなので、ビジネスユニットは独自の統合ニーズのほとんどを処理することができます。開発者は、より複雑なデータ統合のユースケースに集中することができます。クラウドベースなので、ビッグデータ分析をサポートするために多額のリソースを投資する必要はありません。Xplentyを使ってデータをデータウェアハウスに集中させ、異なる種類のデータベース間でデータを移動させたり、大量のデータをSalesforceに取り込むことができます。

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  • データの移行:これらのツールは比較的シンプルで、あるソリューションから別のソリューションへのデータ移行に焦点を当てています。すでに使用しているプラットフォームに組み込まれている場合もあり、新しいサービスの採用や、より多くのデータを使用して機能を向上させることができます。サードパーティ製ソリューションとのネイティブ統合を提供するプラットフォームは、データ移行ツールの一つです。また、一般的なソフトウェアやデータベース技術のためのスタンドアロンのサードパーティ製ツールがあります。
  • データガバナンス・プラットフォーム:データガバナンスプラットフォームは、統合を超えて、完全な管理ソリューションへと移行します。企業に流入、通過、流出するデータを強固に管理したい場合は、このカテゴリーの製品を検討するとよいでしょう。しかし、すでに導入しているプラットフォームとの重複が多かったり、データ統合戦略に実際に必要な機能よりも十分すぎる可能性があります。また、このリソースの過多なオプションをサポートするためのハードウェア、ソフトウェア、人材も必要となります。
  • データの可視化:分析ツールは、ビジネスインテリジェンスのために組織内のデータのアクセスに関わるプロセスを合理化してくれます。自動化されたプロセスは、この情報を取り込み、ダッシュボード、レポート、チャート、その他の形式で可視化します。通常、データサイエンティストやビジネス部門がこれらのソリューションを使用します。
  • API:多くのプラットフォームは、ソース間のデータ統合を容易にしてくれる様々な使い勝手のAPIを提供しています。しかし、APIを最大限に活用するには開発者のリソースが必要であり、APIへのアクセスがすでに組み込まれているデータ統合プラットフォームを使用した方が良い場合もあります。

データ統合戦略は、ビジネス要件に応じてさまざまな形をとることができます。データ統合における選択肢を導くこれらの10の要素を参考に強力な基盤を形成してください。もしETLソリューションがあなたのニーズに最も適しているならば、自社にとって有用かどうかを確認するために、オンラインデモにお申し込みいただき、14日間のトライアルをお試しください。