データ統合とは？手順や成功のポイントを解説

データ統合は、企業内外の多様なデータを一元化し、これをビジネスや日々の業務に有効活用するための重要なプロセスです。今回は、データ統合の意義と必要性に焦点を当て、その実施手順と成功のポイントを解説します。

データ統合とは？

データ統合とは、社内外に存在するさまざまな種類や形式のデータやデータベースを統合して、ビジネスや業務に活用できるようにする取り組みのことを指します。

端的にいえば、異なるソースから取得したデータを組み合わせ、一貫性のある形式で統一した上で蓄積していく活動です。データの形式や構造の統一化や、同一の意味を持つ項目を同じ値にマッピングすることなどが挙げられます。

◆データ統合の目的

企業が行うデータ統合の目的はさまざまですが、例えば次のことが挙げられます。

・データ分析による問題把握・経営意思決定
・データの一元化・効率的な管理
・データの保護・情報漏洩対策
・データウェアハウス構築
・データの信頼性および品質向上

これらの目的のために、データ統合が行われ、データを目的に応じて活用するための基盤づくりに役立てられています。

＞【コラム】データ分析とは？具体的な手法や基本ステップを解説

データ統合の必要性

なぜ企業の活動として、データ統合が必要なのでしょうか。主に次のことが挙げられます。

◆データを社内で活用するため

近年、顧客の価値観、嗜好、購買行動が多様化しているため、売上や顧客データを活用することが、個々の顧客ニーズに応える有効な手段とされています。また、近年、データドリブン経営と呼ばれる、データに基づく経営の意思決定といったデータに基づくアプローチ方法を採用する経営手法が注目されています。データ分析は、企業活動にとって不可欠なものであり、この分析の前段階としてデータ統合は非常に重要です。

◆データ品質向上のため

データ活用に際して、重要になるのがデータ品質を向上させることです。データ品質とは、データを活用するユーザーにとっての使いやすさなどの良し悪しを決めるものです。評価基準としては、正確性や完全性、一貫性、整合性、適時性、有効性、一意性などがあります。

データ統合のプロセスにおいては、データの加工工程があることから、データの品質向上が期待できます。これにより、社内のデータ活用が促進されます。

また、データ品質向上は、データ民主化も促進させます。データ民主化とは、データの専門職のみならず、社内のだれもが自由かつ柔軟にデータを活用できる環境づくりを進めることです。組織的にデータの民主化が進むことは、データドリブン経営を進めることにつながり、企業の成長に寄与します。

◆DX推進のため

多くの企業が社内でDX（Digital Transformation）を推進しており、デジタル化を促進し、業務プロセス、組織、企業文化や風土を変革することを目指しています。DXを推進するためにはデータ活用が欠かせません。データ統合はDXを進める第一歩といえます。

◆社内データの把握と可視化のため

社内のデータを統合して一元的に管理することは、社内データの全体像の把握に役立ちます。部署ごと、システムごとにデータが散在している状態と比べて、データ活用がしやすくなります。

◆情報のサイロ化を防ぐため

情報のサイロ化とは、社内でシステムやデータが部門・部署ごとなどに分断され、横断した情報共有や業務連携が滞っている状況を指します。業務品質や意思決定スピードを落とすことから、日本の多くの企業が直面している課題です。データ統合は情報のサイロ化を防ぐため、改善するためにも重要な取り組みです。

データ統合の手順

データ統合は、一般的に、次の流れで行われます。

◆データの洗い出し

社内に散在するあらゆるデータを洗い出します。部門・部署ごとに導入されている基幹システムなどに、どのようなデータが存在するかを特定し、リストアップします。

◆統合対象データの決定

洗い出したデータの中から、データ統合を行う対象データを決めます。統合する場所は、主にデータレイク・データウェアハウス・データマートなどが挙げられます。

データレイクには種類問わずあらゆるデータの蓄積を行い、データウェアハウスにはソフトウェアも人も効率的にアクセスできるように標準化された構造化データを格納し、データマートには目的や用途に応じてデータウェアハウスから抽出・加工したデータを格納します。

◆データクレンジング

データクレンジング（洗浄）の工程では、破損・不正確・無関係・重複といったデータを探し、それぞれの問題を解決します。

◆データ変換・加工

必要な形式へのデータ変換や加工を行います。加工については、ファイル形式の統一や文字コードの変換などが挙げられます。取り扱いがしやすいように処理します。

◆データ集積

処理が終わったデータは、データレイク・データウェアハウス・データマートなどの場所に蓄積されていきます。これにてデータ統合は完了です。

データ統合の成功のポイント

データ統合を成功させるには、いくつかのポイントがあります。

◆目的の明確化

データ統合を行う前に、目的の明確化を行いましょう。何を実現したいかによって、データの集積先やデータのクレンジング・加工方法は変わってくるためです。また、目的を具体的にしてはっきりさせておかなければ、データ統合そのものが目的になってしまう恐れもあります。

データ統合は、あくまでデータ活用の手段であり、データ活用もデータドリブン経営などの手段に過ぎません。目的をしっかり見据えることで、手段が目的にならず、経営やビジネス、業務改善などの成果に寄与するでしょう。

◆最適な統合先の決定

先ほどご紹介したデータレイク・データウェアハウス・データマートといった最終的な集積先については、最適なものを選択することが重要です。目的に応じて必要なデータがわかるため、それらのデータをどのように集積すれば最大限に活用できるかを検討しましょう。

◆データ活用の専門的な知識を持つ人材の確保

データ統合に際しては、データ活用の専門的な知識を持つ人材を確保したほうがスムーズかつ適切に進められます。近年は、データ統合においてAI（人工知能）がデータ品質向上やセキュリティ強化などを行うテクノロジーも出てきているため、そのような最新テクノロジーにも通じた人材を積極的に迎え入れることでデータ統合がより有意義になると考えられます。

◆継続的な改善

データ統合は、仕組みを構築すれば終わりではなく、継続的に改善していくことが大切です。定期的に社内のデータ活用状況を確認し、問題点を洗い出して解決していくことをおすすめします。データドリブン経営やデータの民主化を実現するためにも、継続を意識しましょう。

◆最適なデータ統合ツールの選択

データ統合を行う際には、最適なツールの選択が重要です。一般的にETLツールを利用します。ETLとは、「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（書き出し・格納）」 の頭文字を取ったもので、データ統合時に発生する各プロセスを意味します。これらの一連の流れを担うのがETLツールです。

ETLツールにも種類がありますが、もしデータ統合の目的が「経営の意思決定をデータに基づいて行えるようにすること」だった場合は、ETL機能が備わるBIツールを利用することで効率的に進められるでしょう。

まとめ

データ統合は、データ活用が求められる昨今において、重要な取り組みです。ぜひポイントを押さえた上で実施し、目的達成を目指しましょう。

データ統合・可視化ツールとして、BIツールの「LaKeel BI」がおすすめです。ETL機能を備えていることからデータ統合を行い、分析の上で可視化します。セルフサービス型で、誰もが簡単にデータの分析・可視化が行えることから、データ民主化の実現にも寄与します。データドリブン経営やDXの第一歩としても役立てていただけます。

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