データ統合とは、可用性を強化し、処理を容易にするためにさまざまなソースのデータを統合するプロセスです。
データ統合では、多数の場所からデータが自動的に収集され、統合ビューが作成されます。組織はこの統合ビューからさらに、有意義なインサイトや実用的な知識を引き出します。 正しく管理されたデータ統合であれば、コストを削減し、データ品質を向上させ、また既存のデータ構造を大きく変えることなく IT イノベーションを促進できます。
データ統合は、「アプリケーション統合」や ETL (抽出、変換、格納) の概念と混同されることがあります。 これらのアプローチにはいくつか類似する点がありますが、認識しておくべき重要な相違点があります。
アプリケーション統合は、複数のアプリケーション間でデータが自由に移動できるようにすることで、複数のアプリケーションを同期するプロセスです。 たとえば、顧客レコードを共有する複数のシステムでは、レコード間に相違がなく、あるシステムで行われた変更が即時に他のシステムに反映されるようにするために、アプリケーション統合を利用することができます。
ETL は、アプリケーション統合とデータ統合の両方を網羅した総称です。 ETL はデータをソースシステムから収集し、別の形式に変換して、新しい保管先に格納するプロセスを指します。
本来、データ統合とはデータの「透明性」と「可用性」のためのものです。 データが個々のシステムとツールでサイロ化する代わりに、組織ネットワーク全体ですべての関連データにアクセスでき、システムと部門間で情報をシームレスに共有できるようになります。 データ統合ではさらに、すべてのレベルのユーザーが容易に利用でき、業務に活用できる有用性の高い形式にデータを変換します。
データ統合ソリューションを適切に適用する組織にとっては、次のようなさまざまなメリットがあります。
多くのビジネスシステムは孤立した状態で運用される傾向にあり、システム間でデータを共有するための効果的な統合が行われていません。 他の部門やシステムは、サイロ化されたデータにアクセスすることが難しく、ネットワーク上のすべてのシステムの有効性が低下します。 データ統合によってこのような障壁が解消され、データが自由に移動できるようになり、個々のシステムの投資利益率 (ROI) が増加します。
手作業でのデータの検出、変換、移動に依存しているデータ統合では、データ品質が低下します。 自動化されたデータ統合では、事前に定義されているビジネスルールによって管理される自動化されたデータ変換を適用することで、システム間を移動するデータの品質が維持されます。
信頼性の高いデータを常に確保できることで、組織には情報と事実に基づく意思決定のための確固とした基盤がもたらされます。 データが正確かつ最新であるという確信のもとで、社内のチームは意思決定能力を強化できます。
手作業でのデータの収集、変換、結合は、不正確なだけでなく、時間が非常にかかります。 データ統合によって従業員はこのような責任から解放され、より戦略的な事項に専念して会社により高い価値を貢献できるようになります。
営業担当者の場合、データの全体像を把握できない状態では、顧客やパートナーとやり取りするために必要なリソースがありません。 データ統合によって、非常に重要な事業関係を構築して、保護し、強化する上で必要な情報が、これらの担当者に提供されます。
データ統合を成功に導く上で生じる可能性がある障壁と、このような障壁を認識する方法を説明します。
現代の多くの組織は、アカウントを管理し、意思決定を導くためにさまざまなシステム、アプリケーション、ツールを利用しています。 例えば請求処理、マーケティング、リード獲得、カスタマーサービスなどがあり、各システムでデータが作成されます。 多くの場合、これらのシステムはそれぞれ異なるチームによって保守されており、データを管理するための共通のプロセスはありません。 データが標準化されていない場合には、重複、不適切な形式、見落としのリスクがあります。
情報サイロは、データの透明性にとって大きな脅威です。 部門がデータを収集し、部門ごとの独自のシステムに保管すると、他の部門がその情報に関連するインサイトを探すときに、必要なデータが既に収集されていることを知る手段がありませんでした。 データの出所に関係なく、権限のある部門がデータを必要とするときに、そのデータを容易に利用できるようにする必要があります。
多くの組織はデータ収集において「多いほど良い」という考え方を取っています。 ただし、データが多すぎるのは必ずしも良いことであるとは限りません。データが多すぎることで、隠れている価値の高いデータを特定し、抽出することが難しくなる可能性があります。 データを適切に管理していないと、複数のチャネルからデータを収集することで「データの溜め込み」が生じる可能性があります。これにより、実用的なビジネスインサイトとなる可能性がある貴重なデータが隠れてしまいます。
すべてのデータ統合ソフトウェアがあらゆる用途に適しているわけではありません。 組織が適切なソフトウェアを使用している場合でも、正しく使用していないために問題が発生することがあります。 データ統合ソリューションの内容と、最適な利用方法を理解することで、データが然るべき場所に正しい形式で確実に保管されるようになります。
データの可用性と透明性は非常に重要であるため、さまざまな種類のデータ統合ツールがあるのは当然のことです。 最も普及しているデータ統合の種類を次に示します。
- オンプレミスデータ統合
- クラウドベースのデータ統合
- オープンソースデータ統合
- 独自のデータ統合
データ統合のニーズは会社によって異なりますが、人気の高いデータ統合ツールの機能にはいくつかの共通点があります。 データ統合ソリューションを選定するときには以下の点を検討してください。
現代のほとんどの組織では、ビジネスプロセスを合理化するためにさまざまなシステムが使用されています。 効果的なデータ統合ソリューションは、ビジネスネットワーク上ですべてのデータソースをサポートできる必要があります。サポートできない場合には、組織でデータサイロが発生するリスクが生じます。
ビジネスに変化はつきものです。変化するニーズ、目標、市場に対応するためにビジネスも成長し、変化します。 同様に、適切なデータ統合ソリューションもまた、サポートするビジネスに合わせてスケーリングできる動的なものでなければなりません。
組織が機密データを取り扱う際には常に多くの危険をはらんでいます。 どのデータ統合ソリューションに決定する場合でも、その前にそのソリューションでセキュリティとコンプライアンスにどのように対応しているかを詳しく調べることが重要です。 この調査を怠ると、今後組織とその顧客に対して問題が発生する可能性があります。
複数ソースのデータにアクセスできることにメリットがあるのは、そのデータが完全に最新である場合に限られます。 データ統合ツールは、意思決定者が確信を持って対応策を取ることができるように、リアルタイムデータソリューションを提供できる必要があります。
データ統合の重要な側面の 1 つが、収集されたデータが正しい形式で示されることです。 単にデータを収集して移動するだけでは十分ではありません。権限のあるすべてのユーザーがデータを容易に解釈して適用できるように、データを標準化する必要があります。
ますます情報中心となっている世界で競争力を維持するには、あらゆる業界のビジネスにおいて、透明性があり、実用的で利用可能なデータが不可欠です。 しかし、データサイロを解消し、システムと部門が重要なデータをリアルタイムで利用できるようにするには困難を要する場合があります。 データ統合ツールを使用すればこのプロセスを最適化できますが、これは適切な機能がツールに含まれていることが前提となります。 IT 管理ソリューションのリーダーである ServiceNow では、その答えとなるIntegration Hub を提供しています。
ServiceNow Integration Hub は、ServiceNow 製品を連携し、あらゆるシステムでデータの可用性とワークフローの接続を迅速に実現します。 スケーラブルであり、安全で、使いやすく、カスタマイズが容易な Integration Hub は、すぐに利用可能なスポークを採用しており、特別な統合リソースを必要とせず、比類のない価値実現までの時間を実現します。 最終的には、 統合コストが減少し、IT 生産性が向上して、開発者、IT ゼネラリスト、ノーコード開発者に対する障壁が減少します。
Integration Hub を実際にどのように使用するかご覧ください。デモをご覧になり、ServiceNow で真のデータ透明性を体験してください。