データ統合とは？目的・メリット・デメリット・手順・ツールを詳しく解説！

データ統合について知りたい
データ統合のメリット・デメリットについて知りたい
データ統合の具体的な手順・ツールについて知りたい

 

データ統合が注目される背景には、現代のビジネス環境で蓄積される膨大なデータ量と多様なデータソースがあります。この膨大なデータを活用するためには、これらを分散して保持していてもビジネスに応用することができないため、データを統合する必要があります。

また、統合されたデータはビジネス分析や予測モデルの構築に活用され、競争力の向上につながります。

そこで本記事では、データ統合の概要・メリット・デメリットやデータ統合の手順・ツールを詳しく解説していきます。これからデータ統合を行う各企業の担当者の方は必見の内容になっておりますので、是非ご一読ください。

 

 

データ統合とは？

データ統合は、異なるソースから収集されたデータを統合し、一つの統一されたデータセットを作成するプロセスです。

異なるソースからのデータは、形式や構造が異なることがありますが、データ統合はこれらのデータを統一的な形式に変換し、統一されたデータモデルで結合します。これにより、データの一貫性や信頼性が向上し、より価値の高い情報を得ることができます。

データ統合は、ビジネスが迅速かつ適切な判断を下すために必要な情報を提供します。例えば、異なる部門やシステムからのデータを統合することで、組織全体のビジョンや全体像を把握しやすくなります。さらに、データ統合によって相関関係やパターンを発見し、データ駆動型の意思決定を支援することができます。データ統合はデータ品質の向上や効率化にも寄与し、ビジネスの競争力を高める重要なプロセスとなっています。

 

データ統合の目的

ここでは、データ統合の目的について解説します。

• データ分析に役立てるため
• データの一元管理
• 業務効率化

それでは、1つずつ解説します。

 

データ分析に役立てるため

データ統合の目的の1つ目は、データ分析に役立てるためです。

データ統合の主な目的は、データ分析をより効果的に行うためにデータを統合することです。異なるソースからのデータは、形式や構造が異なる場合がありますが、データ統合によってこれらのデータを統一的な形式に変換し、統一されたデータセットを作成します。これにより、データ分析に役立てるための準備が整います。

データ統合によって統一されたデータセットを使用することで、データ分析の品質と信頼性が向上します。異なるデータソースの統合により、データの一貫性や完全性が確保され、偏りや欠落を減らすことができます。また、統合されたデータはより緻密な分析が可能であり、相関関係やパターンの発見が容易になります。

 

データの一元管理

データ統合の目的の2つ目は、データの一元管理です。

データ統合は、異なるソースから収集されたデータを一つの場所で統一的に管理するプロセスです。これにより、データの重複や矛盾を排除し、データの一貫性と信頼性を確保します。一元管理されたデータは、組織全体で利用可能であり、各部門やチームが共有しやすくなります。さらに、データの一元管理によってデータの更新や変更も容易になり、最新の情報を迅速に反映させることができます。

これにより、データの重要な要素や関係性を把握しやすくなり、組織全体の意思決定や戦略策定に役立つ情報を提供することができます。データの一元管理によって、データの一貫性と可用性を確保し、ビジネスの効率性と正確性を向上させることができます。

 

業務効率化

データ統合の目的の3つ目は、業務効率化です。

データ統合により、異なるソースから収集されたデータを一つの統一されたデータセットに統合することで、業務プロセスの効率化を実現します。データ統合によって、データの一貫性と信頼性が向上し、データの重複や矛盾が減少します。これにより、データをより迅速かつ正確にアクセスできるようになり、業務のスピードと正確性が向上します。

また、統合されたデータセットは、複数の部門やチームで共有されるため、情報共有とコラボレーションが円滑に行われます。さらに、データ統合によってデータの更新や変更も容易になり、組織全体で最新の情報を迅速に利用できます。

 

データ統合のメリット

ここでは、データ統合のメリットについて解説します。

• 情報のサイロ化の解消
• データ分析の効率化を実現
• AIを活用した分析が可能

それでは、1つずつ解説します。

 

情報のサイロ化の解消

データ統合のメリットの1つ目は、情報のサイロ化の解消です。データ統合による情報サイロ化の解消は、異なる部門やシステム間での情報共有をスムーズに行えるようにすることです。

従来は各部門やシステムごとにデータが分断され、他の部門が持つ情報にアクセスすることが難しかったため、情報が隔離された状態になっていました。しかし、データ統合により、これらの情報サイロ化を解消することができます。

統合されたデータは一元的な場所に保管され、必要な人が容易にアクセスできるようになります。これにより、情報の二重化や不整合が減り、組織内での情報の正確性と一貫性が向上します。さらに、全体的な情報の可視性も高まり、迅速な意思決定や効率的な業務プロセスが可能となります。情報がサイロ化せずに統合されることで、組織はより一体感を持ち、より効果的な意思決定が可能となるのです。

 

データ分析の効率化を実現

データ統合のメリットの2つ目は、データ分析の効率化を実現できることです。データ統合により、異なるソースや形式のデータを一つの統合されたデータセットにまとめることが可能となります。これにより、データの収集や前処理の手間が削減され、分析の準備にかかる時間や労力が大幅に軽減されます。

また、統合されたデータは一貫性があり、重複や不整合が少ないため、分析結果の信頼性も向上します。さらに、データが統合された状態では、複数のデータソースや変数を組み合わせて総合的な分析が行えます。

これにより、より広範な視点からの洞察が得られ、新たなパターンや関係性が発見される可能性が高まります。

 

AIを活用した分析が可能

データ統合のメリットの3つ目は、AIを活用した分析が可能になることです。データ統合によって異なるソースや形式のデータが一つのデータセットにまとめられるため、AIモデルはより包括的な情報に基づいて学習や予測を行うことができます。

また、データ統合によって異なるデータソースの情報を組み合わせることで、より広範な特徴や関係性を捉えることができます。これによって、AIによる分析はより洞察力の高い結果を提供し、新たなビジネスチャンスや効率化の機会を生み出します。

 

データ統合のデメリット

ここでは、データ統合のデメリットについて解説します。

• システムが複雑化する可能性がある
• コストがかかる

それでは、1つずつ解説します。

 

システムが複雑化する可能性がある

データ統合のデメリットの1つ目は、システムが複雑化する可能性があることです。データ統合は、異なるソースや形式のデータを一つのシステムやデータベースに統合する必要があります。これに伴い、データの整合性や一貫性を保つための複雑なデータマッピングや変換の手続きが必要になります。

また、統合されたデータの管理や保守も複雑化します。さらに、複数のシステムや部門とのインターフェースの設計や調整も必要になるため、プロジェクトの管理や実装の難易度も上がる可能性があります。

システムの複雑化は、専門知識や技術的なスキルが必要となるため、組織内でのリソースや専門家の配置にも課題が生じるかもしれません。また、システムの複雑化はエラーや障害の発生リスクを高めることもあります。

 

コストがかかる

データ統合のデメリットの2つ目は、コストがかかることです。データ統合は、異なるソースや形式のデータを一つにまとめるためのデータ変換や整合性の確保、システムの改修やアップグレードなど、多くの作業や手続きを必要とします。

これには専門知識や技術の投入が必要であり、それに伴う人件費やコンサルティング費用がかかる場合があります。また、データ統合に伴う新たなシステムやインフラストラクチャの導入や拡張も必要となることがあります。これらの投資や費用は組織の予算やリソースに影響を与える可能性があります。

さらに、データ統合プロジェクトは時間と労力を要するため、プロジェクトの管理や運営にかかる費用も考慮する必要があります。ただし、データ統合による効果や利益を総合的に評価すると、コストに対するリターンがある場合もあります。組織の戦略やビジネスニーズに基づいて、データ統合のコストと利益をバランス良く考慮することが重要です。

 

ここでは、データ統合の手順について解説します。

• 統合したいデータの精査
• データを整形
• データをまとめる

それでは、1つずつ解説します。

 

統合したいデータの精査

データ統合の手順の1つ目のステップは、統合したいデータを精査することです。この段階では、統合するデータの品質や内容、形式などを詳しく検討します。

まず、統合するデータのソースや形式を特定し、データの範囲と規模を把握します。どのデータが統合の対象となるのか、それらのデータがどのような形式で存在しているのかを明確にします。

次に、データの品質を評価します。データの正確性、完全性、一貫性などを確認し、必要な修正やクリーニングがある場合は修正作業を行います。データ品質の向上に向けた対策を検討し、適切なデータクリーニング手法や規則を適用します。

 

データを整形

データ統合の手順の2つ目のステップは、データを整形することです。データの整形は、異なるソースや形式のデータを一つの統合されたデータセットに適した形式に変換するプロセスです。

まず、異なるデータソースから取得したデータを統合する前に、データの形式や構造を分析します。データのカラムや属性の名称、データ型、欠損値の処理方法などを確認します。

次に、データの統合にあたって、統一的なデータ形式や構造に変換します。例えば、データのカラム名を統一し、データ型を整えるなどの操作が含まれます。また、データの欠損値や異常値を処理し、一貫性のあるデータセットを作成します。

さらに、必要に応じてデータの加工や集約を行います。例えば、日付データのフォーマットを統一したり、数値データを集計したりするなど、データの整合性と解析のための適切な形式に変換します。

最後に、データ整形の際に行った変換や加工の手順を文書化し、可逆性と再現性を確保します。これにより、データ整形のプロセスや操作が透明であり、将来的なデータの変更や更新に対応できるようになります。

データの整形は、統合されたデータセットの品質と一貫性を確保し、分析やビジネス上の意思決定に有用なデータを提供するために重要です。

 

データをまとめる

データ統合の手順の3つ目のステップは、データをまとめることです。異なるデータソースから収集したデータには、構造や形式の違いがあるかもしれません。データのマッピングと変換を行い、異なるデータソースのデータを1つの統合された形式に変換します。

マッピングと変換が完了したら、データを1つのプラットフォームに統合します。統合プラットフォームは、データベースやデータウェアハウスなどであることが一般的です。データの統合には、ETLツールやデータ統合ソフトウェアを使用することがあります。

 

データ統合を行うためのツール

ここでは、データ統合を行うためのツールについて解説します。

• エクセル
• ETLツール

それでは、1つずつ解説します。

 

エクセル

データ統合を行うためのツールの1つ目は、エクセルです。エクセルは、表計算ソフトウェアとして広く使われており、データの整理や加工、集計などに便利です。

エクセルは使いやすく広く普及しているツールですが、大規模なデータや複雑な統合作業には限界があります。より高度なデータ統合作業を行う場合には、ETLツールやデータ統合ソフトウェアを検討することもおすすめです。

 

ETLツール

データ統合を行うためのツールの2つ目は、ETLツールです。ETLツールは、データ統合のために使用されるツールで、データを抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）する機能を提供します。異なるデータソースからのデータを一貫性のある形式に変換し、目的のデータストアに統合することができます。

ETLツールは大量のデータや複数のデータソースからのデータ統合を効率的に行うために利用され、データの抽出、変換、ロードのプロセスを柔軟に設定できます。

 

まとめ

ここまで、データ統合の目的・メリット・デメリットやデータ統合を行うための具体的な手順・ツールに関して紹介してきました。データ統合はビジネスにおいて重要な要素です。企業が複数のデータソースから得られるデータを統合することで、一貫性のある情報を得ることができます。これにより、意思決定の質が向上し、効率的な業務プロセスが実現されます。データ統合はビジネスにおいて戦略的な意味を持ち、競争力を高めるために欠かせない要素と言えます。