複数のデータソースを一元管理する際に注意すべき3つのポイント
昨今、組織においてデータ分析が重視される傾向が強まった結果、データを統合し一元管理したいという強いニーズが生まれています。
しかし、企業内に複数あるデータソースを一元管理していくためには、どのような点に注意しながら進めていくべきかわからないと悩む企業様も多いでしょう。
そこで今回は、データ統合の目的や複数のデータソースの一元管理をする方法について詳しく解説します。
目次
データ統合の目的
データ統合には、主に以下3つの目的があります。
- データのサイロ化の改善
- データ分析の基盤形成
- データドリブンな組織の形成
データのサイロ化の改善
データのサイロ化とは、企業内のデータが散在してしまい、データ同士の連携ができていない状況を意味します。例えば、製造における開発本部と製造部がそれぞれで製品のマスタ情報や顧客を保有しており、互いの情報の閲覧や連携ができていない状況です。
データ統合は、散財するデータを一つの場所に集約できるため、こうしたデータのサイロ化を改善できます。サイロ化の改善により、同じ基盤の上にデータが集約されるため、データの活用がしやすくなります。もし、複数の基盤にデータが存在すると、バッチ連携等を使って同じ基盤に集約する作業が必要となり、無駄な工数がかかってしまう恐れがあります。
データ分析の基盤形成
データ統合の実現により、データ分析をするための基盤が作られます。逆にいえば、データ統合されていないと、基盤が整っていない状況といえるでしょう。
例えば、企業で運用している基幹システムがそれぞれ独自のシステムだったとします。それぞれのシステム同士は独立した関係であるため、他のデータを利用するためにはCSVのインポートなどによるデータ連携が必要となるのです。しかも、データが多ければ多いほど連携の処理が必要となるため、管理するのに多くの時間を要します。またデータを加工をして取り込みたい場合や、データ形式をあわせてから取り込むといった作業を含む場合、作業のたびに人的ミスが起こる可能性もあり、あまり望ましい状態でないことは明白でしょう。
データドリブンな組織の形成
データドリブンとは、データに基づいて経営上の判断を下していくことです。データ統合は、データ活用の基盤が整うため、データドリブンな組織形成にもつながります。
データ活用をしない企業では、今までの経験や勘に頼って判断するケースが多いです。しかし、判断する人物のさじ加減によって基準が変わってしまうため、予想されない外部要因などによって大きな失敗につながる恐れがあります。また個人の勘や経験は属人化しやすいという点においても避けるべきです。
データドリブンな組織を目指すことで、顧客活動の把握やWebマーケティング施策の正確性の向上につながり、今まで以上に企業利益を拡大していけるでしょう。
複数のデータソースを一元管理する方法
データ統合をするときには、複数のデータソースを一元的に管理する必要があります。複数のデータソースを一元管理するためには、以下の手順を踏むのが一般的です。
- データソースの選定
- データ統合の方法を考える
- データ統合票の作成とデータ量の見積もり
- マルチデータソースの接続
データソースの選定
まずは、データ統合をすべきデータソースの選定です。データ統合するためには、統合の対象となるデータソースを明確にする必要があります。データソースとしては、salesforce、kintoneなどのCRMや、EC CUBEやShopifyなどのEC、企業が独自開発をした販売系のシステムなどさまざまです。
データ統合の方法を考える
データ統合時には、主に以下の方法が考えられます。
- ETL
- リバースETL
- ELT
ETLはデータソースの抽出後に加工をしていき、最終的にはDWHなどの大規模データベースへ格納する手法です。最近では、GUI上で開発ができるETLツールを多くの企業が提供しています。
- 参考記事: ETLとは何か: 5つのポイントから理解する
リバースETLは、ETLと逆の手順で進められる手法です。具体的には、DWHに格納したデータを各システムへ取り込みます。普段使用しているツールやシステム上でデータを全て管理したい場合に使う手法です。
- 参考記事: データをSaaSで活用する「リバースETL」とは何か？
ELTは、データソースの抽出後にそのままDWHへデータを格納する手法です。格納後に、DWH内でデータの加工をするのが特徴です。ELTはETLと違って加工処理を同一のデータベース内で実施できるため、SQLの知識があれば比較的容易に実施できます。
データ統合票の作成とデータ量の見積もり
データ統合の方法が決まったら、抽出するデータをまとめたデータ統合票の作成とデータ量の見積もりを行います。データ統合票とは、各システムのデータの紐づけ情報、データの加工をどのように行うかを管理する表になります。
データ統合の種類や課金形態にもよりますが、データ量に見合った適切なプランを選択するのが重要です。データ量によっては、DWHの中でも大容量のものを選択する必要があり、逆にそこまで容量が大きくないときには比較的小規模なデータベースでも実現できるでしょう。
見積もりをするときには、事前にデータ統合票でおおよそのデータ量を把握しておくのが効果的です。
マルチデータソースの接続
最後は、それぞれのデータソースに接続し、データ抽出をしていきます。データソースは、システムごとに異なる基盤で運用されていることが多いでしょう。そのため、接続時には、データ統合をするためのコネクタやAPIによる実装が必要となります。
コネクタとは、データ統合を実施するツール側で提供されているもので、システム間の連携を効率的に行えるものです。例えば、ERP製品などを導入している場合には、ETLツールにERPへ接続するためのコネクタが用意されているなどです。
一方でAPIは、システム間を接続するための機能です。例えば、特定のシステムからETLツールへ接続するときに、APIを経由することでデータの送受信が可能となります。
データソースへの接続時には、既存で利用しているシステムや採用するデータ統合手法により、コネクタやAPIのどちらが効率的なのかを判断するのが重要です。
ただし多くの場合、ETLやELTツール側で接続コネクタが用意されているケースが多いため、APIやコネクタを独自で考えて実装するケースが少ないと言えるでしょう。
複数のデータソースを統合する際に注意すべき3つのポイント
複数のデータソースを統合するときには、以下3つのポイントに注意しましょう。
- データ統合のゴールをどのように達成するか
- レガシーシステムのデータの取り扱い
- 新たなニーズにこたえるデータの取り扱い
データ統合のゴールをどのように達成するか
データ統合時には、目的を明確にした上で進めるのが大切です。なぜなら、データ統合の目的によっては、必要となるデータのタイプが異なり、その結果データソースや対象となるシステム、その後の分析手法なども変わるためです。まずは目的を明確にし、達成に向けて必要となるデータ統合の方法を定めていきましょう。
レガシーシステムのデータの取り扱い
レガシーシステムとは、企業で古くから運用され続けているシステムのことです。レガシーシステムは、データ統合の妨げとなってしまいます。
例えば、API経由でデータ連携をするときに、レガシーシステムの場合には提供されていないために、自作で構築が必要となります。また、データ形式がシステム内でだけ利用される形で構築されているケースが多いため、データ統合時に不足している情報が多くあるのです。データ統合時には、レガシーシステムの脱却も合わせて検討する必要性が出てくることもあるでしょう。
新たなニーズにこたえるデータの取り扱い
最近ではデータの種類が多様になってきており、新たなニーズにこたえるための設計が必要になってきています。例えば、機械学習に取り込むための学習用データ、リアルタイムなデータ、そしてデータベースのような形式以外にも動画やIoTデバイスからの取得など、データソースも幅広くなっています。
データ統合時には、こうしたさまざまなデータの種類やデータソースも検討しながら進めていかなければなりません。
まとめ
データ統合をするときには、複数のデータソースを一元管理する必要があります。しかし、企業によって多種多様なデータやデータソースが運用されているため、一元管理するためには専門的なスキルが求められます。
弊社では、データ統合を効率的に実現できるクラウド型ETLツール「Reckoner（レコナー）」を提供しています。Reckonerは、多数のデータベースやアプリケーションとの連携が可能であるため、データソースの一元管理が可能です。さらに、プログラミングが不要でETLを実装できるため、人的コストを抑えながら運用できます。
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ETLツールについて詳しく知りたい、ETLツールの選び方を知りたいという方はこちらの「ETLツールとは？選び方やメリットを解説」をぜひご覧ください。
