データ統合とはどのようなものですか。また、組織に付加価値を追加するにはどうすればよいでしょうか。
データ統合の概要
現代の企業は、マーケティングからカスタマーサービスまで、すべての部門にわたって大量のデータを常に生成しています。その豊富さを活用するには情報では、企業はデータ統合を実践してきました。
異なるデータシステムのすべての指標を統合することで、管理チームは価値ある重要なインサイトにアクセスすることができます。これにより、データ駆動型戦略の策定とビジネス上の意思決定を向上させることができます。
データ統合とは何ですか
データ統合とは、ビジネスプロセスを組み合わせてデータを統合する行為です。通常、統合プロセスには、すべての形式とソースで情報を収集し、それらをデータウェアハウスにコンパイルすることが含まれます。データを統合することで、企業はビジネス・インテリジェンス・アプリケーションを使用して、実用的な洞察と機会を明らかにできます。また、データ統合技術は、組織が現在の運用と市場における地位をよりよく理解するのに役立ちます。
2020年に行われた最近の調査によると、64% の企業が、データ統合を利用して運用効率を向上させていると述べています。さらに、56% はプロセスを使用して分析を高速化し、50% はデータ統合ツールを使用してビジネス戦略を伝えます。組織のワークフローを改善するために、データソースの統合がますます重要になってきています。このプロセスにより、チームは履歴データとリアルタイムデータからパターンを見つけることができます。これにより、収益を保護し、社内のチーム、利害関係者、サプライヤーと効果的に連携できるようになります。
データ統合で解決できることは何ですか
データ統合は、さまざまなビジネステクノロジーの問題に対する多くのソリューションを提供します。
ビッグデータ
ビッグデータは、さまざまなソースから取得された、大規模で複雑なデータセットを指します。ビッグデータの管理は、大量のため、多くの場合労力と時間がかかることがあります。しかし、データ統合プラットフォームは、収集されたすべての情報を理解するのに役立ちます。このプラットフォームでは、データを自動的に取得して消化可能な洞察に変換します。
データ・サイロ
データが別々の場所に保存されると、データのサイロが発生します。これは、通常、レガシーシステムや分断されたソフトウェアを使用しているとき、または会社に非通信部門がある場合に発生します。
データ統合ツールは、古いプラットフォームから新しいプラットフォームにデータを転送し、アクセスできるようにすることで、レガシーシステム内のサイロを防止します。さらに、統合プロセスでは、チームやシステムからの情報を統合する必要があるため、機能横断性が促進されます。
セマンティックインテグレーション
複数のデータソースを使用すると、組織はセマンティクスと重複の問題に遭遇する可能性があります。たとえば、ファイルには同じ情報がありますが、一方のソースの日付が DD/MM/YY 形式で、もう 1 つのソースが MM/DD/YYY 形式である場合があります。データ統合アプリケーションは、バリエーションや重複を排除し、真実の単一のソースを保証します。
ユーザー補助機能
データ統合プロセスにより、組織は一元的なデータソースを持つことができます。これにより、すべての部門とチームは、必要なときにいつでも同じ情報にアクセスできます。また、情報の取得に伴う待ち時間を短縮し、スタッフ自身がデータを見つけることができるため、問い合わせも削減されます。
データ統合による価値の増分
データ統合は、ビジネスプロセスやアプリケーションにも役立ちます。
ビジネスインテリジェンス (BI)
ビジネスインテリジェンスは、重要なビジネスデータを評価するためのテクノロジーの使用を指します。BIプラットフォームは、会社の運営に関する重要な洞察を提供し、管理者は情報に基づいた戦略を立てるのに役立ちます。ただし、これらのツールを使用する前に、データ統合を使用してデータセットをクリーンアップ、準備、統合する必要があります。これにより、生成されたレポートは正確で信頼できる情報によってサポートされます。
意思決定
組織内のリーダーは、良い意思決定を行うために、彼らのビジネスの包括的な理解を持っている必要があります。情報を効果的に活用するには、データの構造化とサイロ化されていないことを確認する必要があります。重要なデータにアクセスすることで、チームは成功するために実装する必要がある適切なステップと戦略を特定できます。
マスターデータ管理 (MDM)
マスターデータ管理とは、主要なメトリックを管理、一元化、統合するプロセスを指します。MDMプラットフォームに入力できるデータについては、具体的なガイドラインがあります。このガイドラインでは、メトリックが正確で一意である必要があります。したがって、データ統合は、MDMを使用する前に完了する必要がある重要なステップです。
顧客との関係
購入履歴や購買行動などの主要な顧客情報を統合することで、企業は消費者基盤をより正確に把握できるようになります。これにより、経営陣は顧客サービスを改善し、買い物客の好みに合わせてカスタマイズすることができます。
主なポイント-データ統合
- データ統合とは、さまざまな異なるソースのデータを一元的に統合し、統合する方法です。
- 統合プロセスは、一般的に、すべてのフォーマットとソースで情報を収集し、その後、データウェアハウスにそれらをコンパイルすることを含みます。
- 現代の多くの企業は、効率を向上させ、情報に基づいたビジネスプランニングを促進するために、データ統合ソリューションを業務に導入しています。
- データ統合プロセスは、ビッグデータ、サイロ、セマンティック統合、アクセシビリティなど、さまざまなビジネス上の問題を解決できます。
- さらに、データセットを組み合わせることで、さまざまな組織プロセスや機能に価値を追加できます。これには、ビジネスインテリジェンス、意思決定、マスターデータ管理、顧客関係管理が含まれます。
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