データ連携とは？方法やメリット、課題について解説

現在、さまざまな物事がデータ化されたことで、データを活用した経営が注目を集めています。しかし、部署ごとにシステムが異なるためにデータの連携ができず、せっかく持っているデータを有効活用できていない企業も少なくありません。そんな企業に役立つのがデータ連携という概念です。この記事ではデータ連携の基本から、メリット・課題や具体的なデータ連携の行い方まで詳しく解説しています。ぜひ参考にしてみてください。

データ連携の必要性とメリット

データ連携とは、「企業の内側や外側にたまっているデータを1つにまとめて、簡単に分析できるようにしておくこと」です。

現在、技術の進歩によって、さまざまなデータを集めることが可能になっています。例えば、ECサイトであれば、顧客の個人情報から、どんな商品を購入したかまで幅広い情報を入手可能です。このようなデータは、現在では会社を発展させていく上で不可欠になっています。

しかし、データは場所によってさまざまな形式を取っており、そのままでは一緒に活用できない場合が多いです。例えば、社内で開発に関するデータと、営業に関するデータを別のツールで取っている場合、そのままでは開発と営業で集められたデータをそのまま活用することは難しいでしょう。

手入力でこれらのデータを1つにまとめる方法もありますが、大きな手間になってしまいます。そんなときに役立つのがデータ連携という方法です。データ連携ではあらゆるデータを処理しやすいように、同じ形式で同じ場所に保管しておくことが可能です。これにより、データ分析を圧倒的に行いやすくなるのです。

そんなデータ連携のメリットは、下で解説するように主に3つあります。それぞれのメリットについて詳しく見ていきましょう。

データのサイロ化をなくす

データ連携を行うメリットとしてまず挙げられるのは、データのサイロ化をなくせることです。サイロ化とは、社内のシステムなどがほかの事業部などとの連携を取れず、それぞれ孤立している状態のことです。

データがサイロ化していると、ほかの事業部や部門で得られたデータを有効に活用できず、さまざまな損失が発生してしまいます。例えば、営業部が顧客と会ったときに得られた商品についての不満などがサイロ化により開発部に届いてないと、より質の高い商品を作ることが難しくなってしまいます。

逆に、データ連携を行い、データのサイロ化を防げれば、会社に集まったデータを十二分に活用することができ、会社をより発展させられるでしょう。

データを一元管理できる

データを一元管理できることもデータ連携のメリットの1つと言えるでしょう。データが各部門に蓄積され、サイロ化している場合、データはそれぞれの部門の担当者が管理しなければなりません。各部門で管理方法に差があると、部門によってはデータがうまく活用できない場合もあるでしょう。

一方、データ連携を行い、データを一元管理している場合、部門ごとにデータの質や管理体制に差が出ることはありません。そして、データを一元管理できると、データを手軽に活用しやすいというメリットもあります。

データがサイロ化している場合、部門にまたがるデータを使って分析するときには、それぞれの部門からデータを転記して、それを基に分析する必要があります。ここは基本的に手作業になり、かつ多くの時間がかかることで、ヒューマンエラーも起きやすくなります。

しかしデータ連携を行っていれば、データはすでに最適化された形で手元にあるため、これを分析するだけで今後に役立つ示唆を得ることが可能です。

データ分析による経営判断ができる

データ連携のメリットとしてはデータ分析によって経営判断をできることも挙げられます。部門ごとの方針を決める場合には、各部門に蓄積されたデータを基に分析するため、データ連携は必要ないかもしれません。一方で、データを使って経営判断をするためには、各区部門のデータを横断的に分析する必要があります。データがサイロ化しているとこれらを統合して経営判断に用いるのが難しいですが、データ連携がきちんと行われていれば、データを有効に活かせるのです。

もちろんデータのみでは経営判断はできません。しかし、データを持たずに経営判断する場合、その判断の妥当性が検証できず、結局、経営陣の「センス」に頼ることになります。これでは株主に納得してもらえない場合もあるでしょう。一方、データドリブンで経営判断を行えば、納得感のある経営判断が可能になるのです。また、データという事実をベースにしているため、経営判断の精度も向上することでしょう。

データ連携・システム連携が抱える課題

ここまで、データ連携にはさまざまなメリットがあることを解説してきました。しかし、データ連携やシステム連携は完璧なものではなく、もちろん課題もあります。

最初の課題は、「そもそもデータ連携をどう行うか」についてです。例えば、会社で独自にデータ連携をしていった場合、システムがたくさんあるとデータ連携をするのに大きなコストが必要になります。また、データ連携を指導したスタッフが退職した場合、「どのようにデータ連携を行っていたか」が誰もわからなくなり、変更が必要になったときにも対処不可能になることもあります。

そして、「高可用性を担保できているか」も重要な問題です。せっかくデータ連携をしても、処理が重く、必要なときに利用できなければ意味がありません。自社でデータ連携を行うにしろ、他社が提供しているツールを用いるにしろ、データを連携した結果をいつでも見られるようにしておくことが重要です。

特にクラウドを活用したデータ連携を行う場合には、セキュリティ面についてもきちんと評価する必要があるでしょう。

データ連携の方法とは

最後にデータ連携を具体的に行う方法について解説し、この記事を終わりたいと思います。データ連携を行う方法としては、主にETLツールを導入する方法と、EAIツールを導入する方法があります。それぞれの方法について詳しく見ていきましょう。

ETLツールを導入する

データ連携を行う方法としてまず挙げられるのは、ETLツールを導入することです。ETLツールは、簡単に言えば、あるシステムから抽出したデータを使いやすように加工し、ほかのシステムに入っていたデータと一緒に利用しやすくするものです。

ETLツールでは、手軽に大量のデータを加工し、利用するにあたって最適な状態に変形させることが可能です。なおETLとは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し）の頭文字を取った略語です。

EAIツールを導入する

データ連携を行う方法として、EAIツールを導入する方法も考えられます。EAIツールでは社内で使われているシステム同士を直接連携させて、システムに横断するデータ分析を気軽に行えるようにします。ただデータを集めるだけでなく、一緒に分析できるようにフォーマットを変換することも可能です。自社でシステムを開発する必要がなく、EAIツールさえ導入すればデータを連携して用いることが可能になるため、専門知識がある人材を確保できない企業を中心に利用が進められています。

EAIはEnterprise（企業）、Application（アプリ）、Integration（連携）の頭文字を組み合わせた言葉です。