データ統合は、企業の成功に不可欠なものです。 企業や組織は、さまざまなデータソースを収集することができ、それらを最も効率的な方法で活用することができます。 会社の情報が他のソースと統合されていなければ、データに基づいてスマートなビジネス上の意思決定を行うことは不可能です。
これを使えば、会社の情報を必要な人全員が便利な場所と形式でアクセスできるようにすることができます。
ですから、その意味と仕組みを知ることで、企業のプロセス改善への取り組みに生かすことができます。
データインテグレーションとは？
データ統合とは、異なるソースからデータを取得し、ユーザーに統一されたビューを提供する手順である。 その背景にあるのは、人々やシステムがデータにアクセスし、理解し、利用することを容易にするという考え方です。
この統合を正しく実施することで、ITコストの削減、データ品質の向上、リソースの解放を実現し、現在のアプリケーションやデータ構造を大幅に変更することなく、イノベーションを促進することができます。
データ統合の重要性
データ統合は、企業の過去と現在のデータから重要なビジネスインサイトを導き出すために使用される、包括的な情報のセットを提供します。 経営者や管理職が今の会社の仕組みや、市場で直面する機会やリスクを深く理解することで、収益に直結することができます。
さらに、サプライヤー、商業パートナー、政府の監督官庁など、他の組織と連携する際にも、データ統合が不可欠な場合が多い。
メインフレームなどのレガシーシステムに保存されているデータへのアクセスは、今日のIT社会でデータ統合の必須アプリケーションの一例です。 優れたソリューションは、このギャップを埋め、組織の貴重なレガシーデータを現在の一般的なビジネスインテリジェンスアプリケーションで使用できるようにするものです。
このギャップを埋めるための優れたソリューションがあれば、現在普及しているビジネス・インテリジェンス・アプリケーションで使用するために、組織の重要な履歴データを利用することができます。
現代ビジネスにおけるデータ統合
ビジネスデータを統合することで、TCO（Total Cost of Ownership）を削減し、ROI（Return on Investment）を高めることが可能です。 データの統合は、そのために組織が採用しなければならない戦略である。 総所有コストは、実際にかかった費用やVOI（Value of Investment）の影響を受けることになります。 それでも、ROIの向上やTCOの削減のために、すぐに実行できるアクションを即座に把握することができるようになります。
今日の最新の統合戦略は、意思決定を改善するためのデータ統合の重要性を理解しています。 BI（ビジネスインテリジェンス）を採用することが一般的になってきています。 CRM、マーケティング、セールスは、適切なパフォーマンスを発揮するために、さまざまなシステムデータにアクセスできるBIソリューションに依存しています。
企業は、データの統合を確実に行うことで、製品やサービスを向上させることができる。 機械学習、ロボット工学、人工知能（AI）など、データ（AI）の統合によって採用できる新しいテクノロジーの数々です。
データ統合はどのように行われるのですか？
データを統合する手法には、普遍的に適用でき、どんな状況でも使えるものはありません。 独立したデータソース、クライアント、そしてすべてのデータの単一ビューを提供するプライマリサーバーのグループである。
典型的なシナリオでは、クライアントがプライマリサーバーにデータ要求を連絡します。 そして、サーバーは内部と外部のソースから必要なデータを抽出し、1つのまとまったビューに結合してクライアントに返します。 顧客データ統合の話です。
イーティーエル
ETLプロセスは、データの抽出、変換、ロードのフェーズを含み、データ統合プロセスに不可欠なコンポーネントです。 これは、データウェアハウスやデータマートの助けを借りて実現されます。 データはソースから取得され、ステージングデータリポジトリに移動し、そこでクレンジングと変換が行われ、その後ターゲットソースにロードされます。
ELT (Extract, Load, Transform)
ELTは、他の方式に比べ、データを1カ所に統合する方法として、最近注目されています。 ELTの手順はETLの手順と同じですが、実行する順序が逆になっています。 ELTは、生データをソースから抽出するのではなく、そのデータをターゲットソースにロードすることから始めます。 データレイクやクラウドデータウェアハウスは、ELTの最終目標に最も適しています。
結論
以上の話から、データの統合とその仕組みについて広く知ることができました。 多数のデータストリームを管理するというビジネス上の課題に対応しながら、一貫性、信頼性、スケーラビリティを提供することを目的としています。
データ統合の基本を理解し、それがいかに企業の競争力を維持するかを理解していただけたと思います。
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