リモートワークやオンラインワークの普及は、企業の人材ポテンシャルを最大限に引き出す一方で、プラットフォーム間でデータが分散し、希薄化を招いています。顧客関係管理ソフトウェアからクラウドサービスに至るまで、ビジネスデータは複数の場所に分散している可能性があり、整理整頓の乱れ、データセットのエラー、そして意思決定の失敗につながります。
企業は、異種データプラットフォームに伴う問題への認識を深め、データ統合ソリューションの導入を進めています。この記事では、現在注目されているデータ統合の主要トレンドと、それらが将来どのような影響を与える可能性があるかについて解説します。
ジャンプ先:
- データ統合とは何ですか?
- 2022年の最も興味深いデータ統合トレンド
- データ統合の次のステップは何でしょうか?
データ統合とは何ですか?
データ統合とは、企業がデータの種類や形式を問わず、データを一箇所に収集することです。これにより、企業はより効率的に分析を行い、問題解決のための視点を獲得できます。データウェアハウスは、データサイロと呼ばれる様々なデータソースから継続的に提供されるマスターデータセットを保存するためによく使用されます。
すべてのデータ サイロがマスター データの保存場所に統合され、そこにデータが取り込まれると、企業は繰り返しのデータ入力に時間や費用を浪費することなく、データ主導の進歩をより簡単に達成できるようになります。
2022年の最も興味深いデータ統合トレンド
以下の統合トレンドは、企業をより組織的で安定した未来へと導きます。これらのデータ統合戦略とトレンドが、データタッチポイントを最適化しながら、ユーザーの収益向上にどのように貢献しているかをご覧ください。
統合プラットフォームをサービスとして活用するソリューションの開始
クラウドが提供するあらゆるメリットを活用すること自体がトレンドになり得ます。しかし、このトレンドは特にiPaaS（Integration Platform as a Service）に焦点を当てています。iPaaSはクラウドサービスを利用して、アクセスを必要とする個人や企業間のクラウド情報とアプリケーションを管理します。これには、オンサイトリソースとの通信も含まれます。
参照: Boomi vs MuleSoft: iPaaS 比較 (TechRepublic)
iPaaSは、あらゆる業種・業態の組織間でリソースを標準化し、ユーザー間の一貫性を確保することで、正しくフォーマットされた統合性の高いデータ統合を実現します。また、個別のチームがデータストリームを修正する際のオーバーヘッドを削減し、新しいアプリケーションやアップデートが実装された場合でも、組織全体で安定した期待値を実現します。
iPaaS導入のトレンドに投資することは、特にヘルスケアのような複雑な業界において、ベンダーやプロバイダーからのデータを統合するための最善の選択肢となる可能性があります。iPaaSのメリットの一つは、カスタマーエクスペリエンスの取り組みやプラットフォームとシームレスに連携し、データストリームを最大限に活用し、最新のデータを提供する手段を提供することです。
リアルタイム統合を活用する
リアルタイムのデータ統合は、あらゆる業界、あらゆるデータ量において不可欠です。これにより、企業は迅速に対応し、プロジェクトやイベントへの投資収益率（ROI）を最大限に高めることができます。ソーシャルメディアチームはフィードをより正確に調整でき、経営陣は投資家に最新の指標を提供できるようになります。
以下は、リアルタイム統合がデータ駆動型の運用にどのようなメリットをもたらすかを示す業界横断的な例です。
- 航空会社は、フライトの過剰販売を防ぐために、リアルタイムのデータを業務に取り入れる必要があります。
- 配送サービス会社は、顧客満足度を維持するために追跡番号の最新情報を提供する必要があります。
- ある企業がバーチャル イベントを主催しており、イベント前の広告キャンペーンのパフォーマンスと、登録者数が時間の経過とともにどのように変化しているかを知りたいと考えています。
これらすべてのケースにおいて、リアルタイムデータ統合はリアルタイムのデータ知識と行動を可能にします。リアルタイムデータは、企業が市場ニーズに基づいて、企業や消費者とより正確にコミュニケーションをとることをサポートします。
機械学習とAIの実現
自動化は多くの企業や業界にとって未来です。機械学習とAIによって日常的なタスクが自動化されるにつれて、人間はより価値の高いビジネス目標に費やす時間が増えます。機械学習は、継続的なデータ入力によって機械学習モデルの精度と有用性が向上するため、データ統合の取り組みに組み込む上で特に有用な戦略です。
AI をデータ統合フローに統合すると、データ パターンの検出が容易になり、データ統合操作で次の操作が可能になります。
- 詐欺の検出や情報操作を支援する
- サイバーセキュリティの取り組みを強化する
- 市場の変動に基づいて価格を調整する
- サプライチェーンの混乱を特定する
参照: 完全なビッグデータと機械学習バンドル (TechRepublic Academy)
AI統合は、より効率的な処理を提供することで、データ統合を簡素化することもできます。ビッグデータをより高速に分析できるAIが、2022年のデータ統合における主要なトレンドの一つであることは当然のことです。AIは自律的であるため、AIモデルがシンプルなデータ統合の判断を自ら行うことが可能になります。
データサイロの排除
今日、データ統合プロセスを統合する上で最大のハードルの一つは、現在存在するすべてのデータサイロを特定することです。特に、データサイロは特定の部門や組織に分散している可能性があるため、これは大きな課題です。こうしたデータサイロは、経営陣が会社全体の分析状況を詳細に把握することを妨げ、排他的な企業文化を助長する傾向があります。
データ統合戦略は、これらの問題の多くを間接的に緩和します。しかし、データサイロの問題を解消する方法は他にもあります。まず、最も明白なのは、新たなサイロの発生を防ぐことです。多くの企業がこのシンプルな解決策に気づき、新たなデータサイロの発生を防ぐため、組織全体に新たなデータ利用・保存ポリシーを導入し始めています。
メタデータ管理戦略の確立
長年にわたり、IT部門はデータ目標を達成するために無数のソフトウェアプラットフォームを購入・活用してきました。そして、これらのテクノロジースタックを連携させる方法を見つけなければなりませんでした。しかし、企業はこのプロセスを逆転させる必要があることに気づき始めています。
参照: メタデータ: 非構造化データ管理の課題 (TechRepublic)
データチームは、直感的に連携しない間に合わせの製品スイートの構築に時間を浪費する代わりに、統合基盤を提供するメタデータ管理戦略を活用し始めています。メタデータ管理は、あらゆるデータ収集イニシアチブを補完するより正確なインサイトを提供し、コンプライアンスの自動化によってITリソースを解放することもできます。
このトレンドは、特に現在データセットを効果的に説明できない組織にとって必須です。図書館であれば、データセットに書籍目録が含まれていることを確認することが不可欠ですが、データには出版年やジャンルの情報が含まれていますか？これらは、コレクション全体を理解する上で重要なメタデータです。
データ統合の次のステップは何でしょうか?
データ管理ほどのスピードで進歩している分野はほとんどありません。データへのアクセス性と部門横断的なデータ活用の取り組みが飛躍的に拡大する中、シームレスなデータ連携戦略の確立は事業開発にとって不可欠です。組織は、利益率と生産性を最高水準に維持するために、こうしたデータ統合のトレンドに追随し、最先端のデータ統合ツールに投資する必要があります。
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