データ統合

データ統合とは

データ統合とは、企業が情報活用するときに、さまざまなデータから新たな情報を作成、または活用している情報にデータ項目を、追加、削除することです。

データ統合を行うことで、社内の多くの情報をまとめることができ、今の経営状況を効率よく把握できます。

本記事では、データ統合の基本的な内容をご紹介していきます。ぜひ、参考にして下さい。

データ統合とは

データ統合とは

データ統合は、企業内、企業外にあるデータおよび情報を企業の部門(総務部門、人事部門、企画部門、システム部門、営業部門、技術部門、製造部門、業務部門)が容易に活用できる情報にまとめることです。

データ統合が必要とされている背景には、データ量の増加とデータの発生場所が多くなっており、データ統合作業が難しくなってきている背景があります。

データ統合をする5つのメリット

データ統合をする5つのメリット

本項目では、データ統合するメリットをご紹介します。データ統合するメリットには、下記の5つのメリットがあります。

  • 情報の可視化ができる
  • 業務効率化につながる
  • 情報の処理や管理のコスト削減につながる
  • 流出リスクを減せる
  • データ価値の向上できる

データ統合のメリット1 情報の可視化ができる

データ統合する1つ目のメリットは、情報を可視化できることです。

データ統合では、複数のデータをまとめられるため、データの全体像が見えやすくなります。情報を可視化することで、経営状況などを把握するための時間や調査の時間の短縮にもつながります。

データ統合のメリット2 業務効率化につながる

データ統合の2つ目のメリットは、業務効率化につながることです。

データ統合を自動化すれば、手作業でデータ収集を行う必要性がなくなります。そのため、実行される度に、データ統合を全く無い状態から行う手間が省けます。

データ統合のメリット3 情報の処理や管理のコスト削減につながる

データ統合の3つ目のメリットは、情報の処理や管理コストの削減につながることです。

なぜなら、データ統合を手動で行った場合、人的にミスが発生しやすいからです。人的なミスがあった場合、改めて情報の処理コストなどがかかります。

また、手動で行っている場合は、管理コストもかかるでしょう。しかし、自動化を行えば、こうした人的ミスやコストを減らせます。

データ統合のメリット4 流出リスクを減らせる

データ統合の4つ目のメリットは流出リスクを減らせることです。

複数の場所でセキュリティーを高めるよりも、データ統合を行うことで、1つの場所に情報を格納できるため、セキュリティーを固めやすくなります。

データ統合のメリット5 データ価値が向上する

データ統合の5つ目のメリットは、データ価値の向上にもつながることです。

なぜなら、データ統合に取り組むことで、使えるデータが物理的に増えてくるからです。一元化されたシステム上で、データを保持することで、それぞれのデータの品質を管理できます。

万が一、データの品質に問題があったとしても、データ統合をしているためすぐに特定および改善ができます。

データにはさまざまな種類のデータが存在する

データにはさまざまな種類のデータが存在する

本項目では、データの種類について、ご紹介します。

各業務システムDB

データは、各業務システムDB(会計業務、人事業務、生産業務、物流業務、販売業務)を指します。

データ統合では、こうした多種多様なデータを1つにまとめれます。データをまとめることで、データ全体を見れるため、ボトルネックなどを発見しやすくなります。

IoTデータ

IoTデータ(センサ:画像、映像、音声、温度、湿度、日時)を指します。

IoTとは、Internet of Things(モノのインターネット)のことを指します。

例えば、近年では、健康アプリ等で使われています。腕につけているだけで、心拍数を測り、スマートフォンで見れるものや指輪をするだけでメンタルチェックができ、スマホで確認できるものなど、様々なものが生まれています。

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オープンデータ

オープンソースは、機械判読に適したデータ形式であり、二次利用できる利用ルールのもとで公開されたデータです。

オープンデータ(政府機関、医療・健康、 金融・経済、ビジネス・企業、ジャーナリズム・メディア、不動産・観光、文化・教育)などを指します。

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データを容易に活用する為に

データを容易に活用する為に

システム部門が情報活用推進の為、業務システムDBから必要な情報を明細(大福帳データ)で集め、DWH(Data WareHouse)を構築(テーブル構築+データ統合)して情報検索、情報抽出をしていましたが、実際に利用する部門からすると、定型処理(事前に決められた簡単な条件での検索・抽出:例えば時間軸を日単位で集計していたが、秒単位にしたい。または10分単位にしたい)があります。

また、非定型処理(柔軟性のある複雑な条件での検索・抽出)は、データ量の増大とともに、DWH構築当初は数秒で終わるものが、数時間かかるようになり、DWH再構築(テーブル構築+データ統合テーブル構築)となります。

ERP(Enterprise Resources Planning)導入をしても、情報活用の為に別途データ統合し、情報検索、抽出システムが必要になります。

業務システムDB以外のデータ、IoT、オープンデータを統合して情報活用推進の為、データレイク構築が推奨されています。

データレイクは、構造化データ(業務システムデータ)以外に非構造化データ(IoTデータ、オープンデータ)をそのまま柔軟な形式でデータ内容を付加して保存します。

データの保存場所は、物理的・仮想的なパソコン、サーバだけでなく、クラウド上のサーバ、ストレージと多様化しています。

ETLやELTの活用

ETLやELTの活用

本項目では、ETLやELTの定義と活用方法、それぞれの違いについてご紹介します。

ETLとは

ETLとは複数のデータを利用しやすい形に変え、保管するプロセスのことです。ETLは、「Extract(抽出)」「 Transform(変換)」「 Load(書き出し)」の頭文字を取ったものです。

ETLの特徴は、複数のデータを統一して管理できることです。企業では、複数の部署があり、部署から出てくるデータは多種多様です。加えて、こうしたデータは、保管先が一元管理されていないこともよくあります。

しかし、ETLを活用すれば、バラバラであるデータを1つの場所で管理できます。

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ELTとは

ELTとは、データが蓄積されたデータベース内でデータを変換することを指します。ELTは「Extract(抽出)」「 Load(書き出し)」「Transform(変換)」の頭文字を取ったものです。

ELTの特徴は、変換処理を行うための専用のエンジンは不要であることです。専用のエンジンの代わりに、データベースのリソースを使用します。

そのため、使い慣れているデータベースの処理を行えばよいため、新しく学ぶ必要があります。

ETLとELTの使い分け

ETLとELTの違いにはいくつかあるものの、ここでは必要な知識の違いと処理時の違いについて解説します。

ETLとELTの必要な知識の違いは、ETLの開発には基礎知識を習得の必要があるのに対して、ELTは開発の基礎知識を習得する必要がありません。

ELTで開発知識が必要でない理由は、使い慣れているデータベースを使いながら行うためです。対して、ETLでは自らシステムを組む必要があるため、必要に応じて新たな知識を勉強する必要が出てきます。

次に、処理時の違いについて、ETLとELTのを比較した場合、ELTの方がデータの取り込みスピードが速いです。

ただし、ELTはデータベースへの負担が大きいため、支障が出るケースがあります。対策方法として、もしあらかじめデータ容量を増やす必要がある場合には、ETLを使うとよいでしょう。

データ統合処理における課題

データ統合処理における課題

データ統合に、確立された手法、ツールは存在しません。既存の業務システム保守に手一杯のシステム部門では、対応できないうえに、対象となるデータおよび情報の数はますます増え、保存場所も多種多様ですが、最低限データが「いくつ、どこに、どんな内容、どのように利用」かを確認(データの標準化、整合性、正規化)して、統合する必要があります。

実際のデータ統合処理は、アドホック処理(処理結果が正しかどうかをすぐに確認しながら処理)と、超高速バッチ処理技術が必要で、処理作成もExcelの基本的な操作がわかる方を対象にしたノンプログラミングをコンセプトにしたツールまたはサービスが求められます。

データ統合に役立つツール「データ整備サービス」

データ整備、レポート

ここでは、日本ソフト開発株式会社が提供する「データ整備サービス」の概要について解説していきます。

データ整備サービスの3つの特徴

データ整備サービスには、3つの大きな特徴があります。

①定額料金

データ整備サービスでは、データ件数に関わらず一定の料金でサービスをご利用いただけます。

②最短2日

データ整備サービスはスピード感を大切にしており、短期間(最短2日)でデータ内容確認・データ整備を実施いたします。

③分かりやすく

データ内容の確認とデータ整備を繰り返し行うことで、データを分かりやすい情報にまとめます。

データ整備サービスの詳細

データ整備サービスでは「データ確認」と「データ整備」を繰り返し、データ活用の課題解決をお手伝いいたします。

データ整備のStep1 データ確認

CSVファイルとテーブル編集仕様をお預かりし、データ確認レポートを短期間(最短2日)で作成いたします。

テーブル編集仕様の作成をお客様で行うことが難しい場合は、弊社にて作成サポートも行っていますのでご安心ください。

データ整備のStep2 データ整備

いただいたテーブル編集仕様を元に、お預かりしているCSVファイルを整備・加工して、短期間(最短4日)でCSVファイルをお返しいたします。

データ整備のStep3 データ再確認

データ整備が終わった後のCSVファイルがテーブル編集仕様に沿ったデータであることを、データ確認レポートによって確認いたします。

もしER図をいただくことができれば、テーブル間整合性レポートの作成も合わせていたします。

データ整備サービスで企業のお悩み解決

データ整備サービスをご利用になることで、企業が持つ以下のようなお悩みを解決することができます。

デジタルトランスフォーメーション(DX)関連のお悩み

「デジタルトランスフォーメーションを進めるために今あるデータの内容を確認しているが、データ量、データ数が多くて、手に負えない」

AI関連のお悩み

「AI用の機械学習(学習データ、適用データ、テストデータ)データ整備を複数人で作成しているが、品質にばらつきがあり、AIで思うような結果が得られない」

データ移行時のお悩み

「ERPシステムをクラウドサービスに移行したいが、データ移行費が高い」

「汎用機からオープン系へのマイグレーションに伴うデータ移行の工数を削減したい」

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