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データを統合して企業ビッグデータを得るメリットとは

昨今、ビッグデータを需要予測やシステム管理に活用する企業が増えています。データは企業にとってさまざまな示唆に富んだ貴重なもので、うまく活用すれば業績の改善もできるかもしれません。

しかし、多くの企業では、部門ごとあるいは同部門内であっても異なるソフトウェアで大量のデータが取得され、その多くは使われないまま放置されています。

データの形式などが異なるために、データ間の連携が困難な状態になっていることが主な原因です。企業の規模が大きいほどこのような問題が多くみられる傾向にあり、かつ状況はより深刻です。これらの活用されていないデータを統合してビッグデータとして活用すれば、コスト削減や業務効率の向上につながる可能性があります。この記事では、データ統合とそのメリットなどについて解説します。

データ統合とは何か

多くの組織において、部門ごとに使用しているソフトウェアやシステムが異なるために、データが分散して連携できないという課題が見受けられます。また、データのラベル名やフォーマットが部門ごとに異なっているため、データの連携ができないというケースもあります。これでは組織全体の業務効率が悪くなり、業績にも影響するでしょう。

そこで、分散された異なる種類のデータやデータベースを統合することにより、その課題を解決することができます。これは、一般的にデータ統合と呼ばれています。データ統合を行えば、必要なデータを収集しやすくなり、結果としてデータ解析のための環境が改善されます。

また、企業買収・合併(M&A)の際に、企業間で使用ソフトウェアやデータ管理手法が異なると、データ統合の必要性が生じます。


データ統合あるいはビッグデータ活用のメリットとは

多くの企業ではたくさんのデータが集積されていますが、分散しているデータをたくさん保有していても、活用できなければ意味がありません。そこで、それらのデータを統合する必要が生じます。大量の貴重なデータ(ビッグデータ)を形成すれば、それをAI(人工知能)などで解析することで、これまで気づかなかった重要なことが見つかるかもしれません。つまり、データ統合はデータの価値を高めてくれます。ここでは、データ統合のメリットについて説明していきます。


情報サイロ化問題を解決できる

さまざまな組織において、各部門での業務が完全独立で行われているために、データが社内で分散して統合できない状態が見受けられます。これでは、貴重なデータが活用されないだけでなく、業務効率の低下によって業績に悪影響を及ぼします。これは、一般的に「情報のサイロ化問題」と呼ばれています。サイロ化とは、企業のある部門が他部門と情報共有をせず独自に業務を遂行しているため、孤立している状態を指します。

組織内でバラバラになっているデータを統合できれば、情報サイロ化問題の解決につながります。


AIによる情報解析が可能になる

昨今、多くの企業では、組織運営の効率化に向けて、需要予測などの業務でAIが使われています。しかし、データがさまざまな部署で独立して管理されていれば、データが分散しAIを活用することができません。より効果的にAIにデータ解析・処理させるにはビッグデータが不可欠です。そこで、データを統合し、ビッグデータを得る必要があります。


データを整理して企業全体のシステムを可視化できる

データ統合をして整理すれば、社内の各部門を通じて会社全体のデータを把握することができます。全体の見える化で、組織における重要なものとそうでないものを仕分けて整理しやすくなります。例えば、部門間で重複していた顧客データをまとめて整理し、その統合データをもとに顧客の新たな行動パターンを明確にすることもできるかもしれません。


情報の処理や管理のコスト削減につながる

データを統合すれば、データアクセスが向上し必要なデータを収集する時間の短縮が可能で、無駄な時間やコストを削減することができます。


データ統合のデメリットと対策

ここまで、データ統合は企業にとって非常に重要であることを説明しました。一方でデメリットもあるので、そちらも認識しておく必要があります。


システムが複雑化してしまう

統合することによりかえってビッグデータの構造が複雑化してしまい、特定のデータ群にアクセスしづらくなるという問題が発生するケースがあります。その場合、統合できないデータを個別管理したり、データ統合の手法を変えてみたりといった対策が考えられます。また、すべてのデータを統合することが必ずしも正解ではなく、一部のデータについては、個別管理が適している場合もあります。


データ統合のためのコストがかかる

データ統合システムを導入する際には、IT管理者のトレーニングなどでコストがかかります。あるいは、データ統合作業を内製せず他の外部に依頼する場合、サブスクリプションライセンス費用やサポート費用のコストもかかります。


企業がデータ統合を行ううえでの課題

データ統合は優先的に進めるべきプロジェクトです。一方で、認識しておくべき課題もあります。


どのようにデータを統合してそれを活用するか検討する

データの種類によって、異なった最適なデータ統合方法があるので注意が必要です。また、データ統合は目的でなくあくまでも手段なので、データを統合した後にどのようにビッグデータを活用するのか、目的を明確にしておく必要があります。


データ統合のための技術者の確保あるいは育成

異なる種類のデータやそれに付随するセキュリティなどを統合するには、専門的な知識や技術が必要です。したがって、先述したように、データ統合作業を内製する場合IT技術者を新たにトレーニングする必要があります。その一方で、データ統合を専門的に行っている企業に外注することも一つの有効な選択肢です。適切な外注先を選べばほぼ確実にデータ統合を実現することができるでしょう。


まとめ

ここまで、データ統合のメリットなどについて解説しました。データ統合によりビッグデータを得ることができれば、AIを使った需要予測や企業全体の状況の把握が可能となり、情報のサイロ化を解決するだけでなくデータの価値を高めることになります。それらは、企業の成長へとつながるでしょう。したがって、初期にコストはかかっても長期的な投資ととらえて、データ統合について真剣に検討されることをおすすめします。


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