データ活用事例の世界的なデジタル化の加速にもかかわらず、多くの企業は依然としてデータドリブンな企業運営に苦戦しています。直感的な意思決定や従来のサイロ化されたデータ分析プロセスを放棄することは、技術的な課題ではなく、戦略、計画、そして企業文化の課題であることが証明されつつあります。
参照: 組織のデータガバナンスチェックリスト (TechRepublic Premium)
組織が効果的な移行を行うためのツールは、現在では高度に発達し、利用可能になっています。クラウドコンピューティングから機械学習、ビジネスアプリまで、企業はデータをより有効に活用することでパフォーマンスを向上させるための選択肢を数多く持っています。
しかし、データドリブンな企業を築くには、明確なデータ統合戦略と確固たるデータカルチャーが不可欠です。では、データ統合はどのように構築されるのでしょうか？経営幹部が必要なすべてのデータを1つのプラットフォームで可視化し、同時に営業、在庫、生産、ITなどの他のチームも同じデータを活用できるようにするにはどうすればよいでしょうか？本レポートでは、データ統合戦略の本質と、組織に適した戦略を構築する方法について深く掘り下げます。
ジャンプ先:
- データ統合とは何ですか?
- データ統合戦略を作成するためのヒント
- 適切なデータ統合テクノロジーの選択
- データ統合テクノロジーにはどのような機能が必要ですか?
- データ統合：究極のチェックリスト
- データ統合戦略を策定するメリット
データ統合とは何ですか?
データ統合とは、サイロ化されたソースからデータを統合し、ユーザーに統一されたビジョンを提供するフレームワークです。データ統合のメリットには、データガバナンスと品質の向上、可視化の向上、意思決定の改善、パフォーマンスの向上などがあります。データ統合を成功させるには、データの標準化が不可欠です。なぜなら、複数のチームがデータシステムにアクセスし、使用する必要があるためです。中には高度なIT技術知識やスキルを持たないチームも含まれる可能性があります。
機械学習や予測分析などのツールと組み合わせることで、統合されたデータインサイトは企業の業務に大きなインパクトを与え、リスクの事前検知、コンプライアンス遵守、売上向上、新たな成長機会の発見などを可能にします。データ統合の目的は、可用性が高く、優れた品質基準を備えたデータストレージへの単一のアクセスポイントを構築することです。しかし、あるシステムから別のシステムへデータを移動し、ビッグデータの課題に卓越した対応をするには、データ統合戦略が必要です。
データ統合戦略を作成するためのヒント
データ統合には、組織のデータシステムとその運用方法を根本的に変革することが求められます。データの移行と変換は、それ自体が困難で技術的な課題です。しかし、データ統合戦略を成功させるには、見落とされがちな他の課題も不可欠です。シームレスなデータ統合戦略を構築するためのヒントをいくつかご紹介します。
データ統合戦略はどこから始めますか?
データ統合の第一歩は、ベンダーからツールやテクノロジーを入手することではなく、企業の戦略を立案することです。データ統合は、データやテクノロジーそのものだけではありません。これらは、目的を果たすための単なるツールです。データ統合とは、人、チーム、そして全従業員間のコラボレーションです。
すべての企業には独自の目的と目標があり、それらの達成に役立つデータを把握する必要があります。データリーダーは、企業のミッション、価値観、そしてデータガバナンス戦略と連携し、データ統合戦略を主導する必要があります。
組織がデータ統合によってどのようなビジネス目標をサポートすべきかを明確にしたら、次の課題に取り組むことができます。アクセスと可用性は明確かつ透明である必要があります。経営幹部や重要なステークホルダーは統合されたすべてのデータへの完全なアクセスと可視性を必要とする一方で、他の部門はアクセスを制限したい場合があります。さらに、役割と責任も明確にする必要があります。
理想的には、組織は独立したシステムを単一のマスターデータウェアハウスに統合することを目指すべきです。この目標を達成するために、リーダーは統合する必要があるデータの種類、データ統合チームの構成員は誰か、そしてデータ統合をクラウド、オンプレミス、ハイブリッドのいずれの環境で実施するかを検討する必要があります。
どのようなデータを統合する必要がありますか?
ビジネスに統合するデータは、ビジネス目標によって異なります。また、業種や、満たすべき規制基準や競争上のベンチマークによっても異なります。しかし、具体的なデータの種類やそのデータで何を達成したいかに関わらず、ほとんどの企業は以下のカテゴリーにわたってデータを統合する必要があります。
- 財務：データに基づいたビジネス上の意思決定を可能にするには、財務計画と予算編成が不可欠です。統合すべき財務データとシステムには、買掛金、売掛金、総勘定元帳、連結会計システムなどがあります。
- 営業とマーケティング：営業システムとマーケティングシステムがサイロ化していると、顧客と業務に影響を及ぼします。顧客関連データは統合ビューに統合する必要があります。また、業務内容によっては、在庫、製造、流通に関するデータも統合する必要があるかもしれません。
- 人事： HRデータシステムは、企業が人材をより効果的に獲得・維持し、ツールやリソースを提供するのに役立ちます。統合すべきHRデータには、給与計算、休暇管理、人員計画、基本管理モジュール、スキルとトレーニング、成長機会などが含まれます。
どのようなタイプのデータ統合を使用すればよいですか?
データ統合は、様々なテクノロジーとアーキテクチャを用いて行うことができます。ITチームと協議の上、どのタイプのデータ統合システムが業務に最適かを決定することが重要です。
最も一般的なエンタープライズデータ統合戦略は、抽出、変換、ロード（ETL）として知られています。その他の一般的なデータ統合戦略には、データレプリケーション（あるデータベースから別のデータベースにデータをコピーする）やデータ仮想化（仮想データベースを既存の個別のデータセットに接続する）などがあります。
組織はデータウェアハウスをどこに構築するかも決定する必要があります。クラウドまたはハイブリッド環境であれば、新しいテクノロジーが市場に登場した際に、より柔軟に導入することができます。オンプレミスのみで運用する場合、新しいテクノロジーの導入にかかるコストの増大により、企業がイノベーションの最先端を行くことがより困難になります。
適切なデータ統合テクノロジーの選択
明確な戦略を策定したら、データ統合文化を育み、フレームワークのプロセスを定義し、目標に最適なテクノロジーを選択します。
優れたデータ統合ベンダーやソリューションは数多く存在し、それぞれが多様なサービスを提供しています。貴社のビジネスに最適なデータ統合ソリューションを決定する際には、以下の要素を考慮してください。
アクセシビリティ
データ統合はITおよびデータスペシャリストが主導しますが、データは複数の部門からアクセス可能でなければなりません。社内の全員がプラットフォームを利用できるように、ドラッグ＆ドロップ機能をサポートするコーディング不要のソリューションをお勧めします。
可視性、アクセス、パフォーマンス
選択するツールが、360度の可視性とカスタマイズ可能なアクセス機能を備えていることを確認することが重要です。管理者はユーザーごとにアクセスを許可または制限できる必要があります。また、新しいデータを即座に統合し、既存データの品質を二重チェックできるツールである必要があります。
革新
自動化を推進する新しいテクノロジーは、時間とコストを削減すると同時に、より優れた洞察と迅速な意思決定をもたらします。ビッグデータリソースのデータ移行と統合には時間がかかるため、ツールは俊敏性と高速性を備え、人間の介入をほとんど、あるいは全く必要としないものでなければなりません。
データ統合テクノロジーにはどのような機能が必要ですか?
データ統合ソリューションを探す際には、提供される機能や性能を慎重に検討する必要があります。一部のツールはデータ統合に不可欠であり、それらがなければ変革の取り組みが妨げられる可能性があります。
Microsoft は、データ統合ツールには次のものが含まれる必要があると説明しています。
- データ カタログ:組織が複数のサイロ全体でデータ資産を検索し、インベントリを作成できるようにします。
- データ ガバナンスとコンプライアンス:資産を自動的にスキャンして、規制に準拠し、データ品質を保証し、ガバナンス ポリシーに準拠することでリスクを防止します。
- データクレンジング：不正確さ、重複、誤った形式、不整合などのデータエラーを検出します。これらのツールは、データエラーを自動的に置換、修正、または削除します。
- データ移行:データ統合システムでは、データはコンピューターからストレージ システムまたはアプリケーションに継続的に移行する必要があります。
- データの取り込み:即時の使用と後の使用のために適切なデータ収集プロセスを確保します。
- マスター データ管理:分類を通じて企業が標準のデータ定義、分類、カテゴリに準拠できるようにし、単一の真実のソースを確立できるようにします。
データ統合：究極のチェックリスト
組織はデータ統合チェックリストを使用して、フレームワークとポリシーが確実に進捗し、マイルストーンに到達できるようにします。
以下は包括的なデータ統合チェックリストです。
- ビジネスケースと明確な戦略を策定する:データ統合プロセス全体をガイドする明確な戦略を用意し、目標とデータセットの変更に応じて定期的に修正します。
- 強固なデータ統合文化の構築：全従業員がデータのベストプラクティスを熟知した、強固なデータ統合文化を構築します。従業員のスキルアップを支援するため、データ統合とデータ管理に特化したトレーニングとリソースを提供します。
- チームとシステムを決定する:データ統合チームとリーダー、および統合する必要があるデータを定義します。
- 適切なアーキテクチャを選択する:データ統合システムをホストする場所 (クラウド、ハイブリッド、オンプレミス) を分析および定義します。
- データ品質とバックアップの確保：変換を開始する前に、データをクリーンアップし、適切なデータ品質基準を満たしていることを確認してください。データ操作を開始する前に、信頼性の高いバックアップを作成することが不可欠です。
- テクノロジーを選択する:データ統合戦略をサポートする適切なテクノロジーとツールを見つけます。
- 進捗状況をベンチマークし、調整と新たな目標設定を行う：データ統合は、最終ステップに到達したら再開する循環的なプロセスであるべきです。進捗状況を確認し、調整と新たな目標設定を行い、データ統合、データ品質、そしてイノベーションを継続的に促進しましょう。
データ統合戦略を策定するメリット
データ統合のメリットは無限です。質の高いデータは、コラボレーションの向上、投資収益率の向上、販売と顧客体験の向上、そしてビジネスの成熟につながります。
データが業務や潜在的なユースケース、製品、サービスを近代化するにつれ、データ戦略は世界のビジネスのあり方を変えつつあります。データドリブン企業に追いつくには、テクノロジーだけでなく、道を切り開くメンタリティと文化の変革が不可欠です。時代の先を行くためには、業種や組織の規模に関わらず、シンプルなデータ統合戦略から始め、それを継続的に構築していくことが重要です。成功の可能性を最大限に高め、データ戦略全体を強化するためには、データ統合計画と、同様に堅牢なデータガバナンスおよびデータ品質戦略を連携させることが重要です。
