データ統合-定義、テクニック、その他の

データ統合 October 31, 2020

企業がこの情報を 1 つの場所に格納することによってデータタイプを統合しない場合、重要な情報を抽出して傾向やパターンを分析することが困難になります。

データ統合とは、企業がデータのコアレコードを作成できるプロセスであり、この履歴情報が将来の意思決定を導くための洞察を調べるために、事業運営のために作る。

データ統合とは

what is data consolidation 1604010122 5965

データ統合は、さまざまなデータポイントを収集し、結合し、データウェアハウスなどの単一の場所に格納するプロセスです。このプロセスでは、冗長性が削除され、エラーはクリアされ、精度が保証されます。

この重要なプロセスにより、管理部門は、複数の異なるデータ・ポイントから抽出するのではなく、データ・ソースを合理化し、パターンを特定して調査し、重要なビジネス・オペレーションに関する洞察を広範なビューから得ることができます。

これは、生のファイルを操作して実用的な洞察にすることで、将来の財務および運用上の意思決定に基づいて実現されます。データの統合は、情報の品質と正確性を保証し、必要に応じてデータにアクセスし、操作し、調査するより効果的なプロセスを可能にすることで、企業にメリットをもたらします。

3 主なデータ統合テクニ

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ック ETL、データ仮想化、およびデータウェアハウジングは、最も一般的なデータ統合方法です。

1.抽出、変換、ロード（
ETL）ETLは、（ソート、クレンジング、または集約の方法によって）情報を変換し、ソース・システムからデータを抽出し、ターゲット・システムにロードするプロセスです。これには 2 つの主な方法があります。

リアルタイムETL- 変更データキャプチャ (CDC) を使用して、リアルタイムでターゲットシステムにデータを転送します。

バッチ処理- 大量の、反復的なデータセット用。

2.データの仮想化

この手法は、データソースを移動または複製することなく統合します。仮想の統合ビューは、データオペレータが見て操作するビューです。データは元の場所に保存されますが、フロントエンド・アプリケーション、ポータル、ダッシュボードから仮想的にデータを取り出すことができます。

3.データウェアハウジング

この方法では、複数の場所とソースからのデータを統合して、アドホッククエリ、レポート作成、およびその他のビジネス運営と洞察を効果的に促進します。

すべてのデータ資産の統合ビューを提供し、関連情報をまとめて分類し、より整理された分析を実現します。すべてのデータを 1 か所に配置することで、傾向を特定し、事業運営を強化するための戦略を作成しやすくなります。

データ統合

the challenges of data consolidation 1604010123 1937

の課題既存のチームや社内管理において、社内でデータ統合を実施することは、従来のオンサイトでのデータ統合が行われているときに発生する可能性がある課題があるため、最も効果的なソリューションではない場合があります。

時間

一般的に、社内ITチームは、オンサイト機器やハードウェアの構成、評価、保守、および日常業務の検証において、すでに限られた時間しか持たないことになります。チームには、データ統合の管理に時間を費やす時間が増えない場合があります。

リソース

データの統合には、専門的なデータサイエンティストから適切な種類のソフトウェアまで、多くのリソースが必要です。一部の企業では、社内の統合作業のためにこれらの専門家を調達する予算がない場合があります。

場所

リモートオフィス、倉庫、支店がある複数の場所から事業を展開する多くの企業では、データを格納する単一の場所はありません。代わりに、複数の場所にわたって管理されます。

データソースを取得してまとめるには、多くの時間とリソースが必要です。このタスクに時間がかかりすぎると、ロケーションのコンパイルが完了する前に、新しい関連性の高いデータでデータが冗長になることがあります。

セキュリティ

データを格納すると、常に侵害やハッキングのリスクがあり、この情報を別の場所に移動すると、これらのリスクが高くなります。企業は業界の規制を遵守する必要がある場合もあるので、データセットが散在している場合はセキュリティポリシーを遵守することが困難な場合があります。

データ統合のベスト・プラクティス

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データ統合は、データのタイプとビジネス・モデル全体に対して最も効率的なプロセスを採用できるように、戦略的に計画する必要があります。次の点には、企業のベストプラクティスのいくつかが含まれます。

互換性を確認- データのタイプと連結ターゲットは互換性がありますか?そうでない場合は、違いを修正するためにデータを変換する必要があることを意味します。

コピーを保持- データ系統という用語は、データのソースと履歴、データの変換、統合を追跡および参照する方法を示します。この情報は、企業が規制への準拠を証明したり、これらの分析を理解する上での将来の意思決定のための洞察を得るためのステップを追跡するために使用できます。

文字セット変換の標準化- シングルバイト文字格納を許可するアプリケーションを使用する場合、アプリケーションは文字タイプを変換できます。ただし、処理ツールでは、データが異なる形式であることを把握できず、変換中にエラーが発生する可能性があります。文字セット変換を標準化することで、データを統合する際に、より正確で信頼性の高い結果が得られます。

大量のデータを管理するすべての企業は、データ管理のための効果的な戦略を持っている必要があります。統合プロセスは、組織が、運用および販売の傾向をより明確に把握し、将来的に情報に基づいた意思決定を行うことができる手法の 1 つです。