各システムに散在するデータは、データ同士の連携によって有効的に活用できますが、フォーマットがバラバラな各システムのデータの連携は、決して簡単ではありません。この記事では、データ連携の目的のほか、その実装方法や連携の際の注意点について解説いたします。
データ連携とは
データ連携とは、社内の各所に散在するさまざまな形式のデータを一箇所に集約して、情報資産として活用する方法です。ビッグデータやデータ分析の重要性は広く知られている一方で、一企業が保有する膨大なデータは、統一性がなく整理されていないケースが少なくありません。
以前は、部署ごとに異なるシステムでデータ収集を進めるケースが主流だったため、部署ごとに得られたデータを一つにまとめて分析するのが非常に困難でした。結果としてタイムリーなデータ分析ができず、自社が保有している膨大な量のデータを有効に活用できずに放置されてしまうケースが多かったのです。
しかし、データの重要度が日に日に増す現代において、せっかく多くのデータを保有していても、ビジネスに有効活用できなければ全く意味を成しません。そこで重要なのがデータ連携です。データを連携することで、保有データが眠ったまま活用されない状況を打破できます。また、点在する社内のデータを一箇所に集約できれば、業務の進捗状況を網羅的に把握できるため、業務最適化に繋がる施策の検討も可能となるのです。
データ連携の実装方法
データ連携の実装方法としてまず挙げられるのが、EAIツール・ETLツールの活用です。各ツールは、それぞれは特徴が大きく異なるため、自社の状況に適した方を選択しなくてはなりません。ここからは、EAIツール・ETLツールの詳細を解説します。
EAIツール
EAIは「Enterprise Application Integration」の略で、日本語では「企業内アプリケーション統合」という意味です。
その名の通り、EAIは企業内のさまざまなシステムのデータを統合・連携する仕組みを指し、そのためのソフトウェア・システムをEAIツールと呼びます。ツールを導入するだけでデータ連携が可能で、システム開発・管理のノウハウを持たなくても簡単に管理できることから、多くの企業に導入されています。なお、EAIツールはリアルタイムに情報・データ処理を実現するツールであり、膨大な量のデータ処理には適していません。
ETLツール
ETLとはデータ処理における「抽出（Extract）」「変換（Transform）」「ロード（Load）」の頭文字を組み合わせた単語です。社内の各システムに格納されたデータを抽出（Extract）し、分析しやすいデータに変換（Transform）、一箇所に集約（Load）する仕組みを指し、この一連のフローを行うシステムをETLツールと呼びます。
ETLツールは、画面上のアイコンで直感的に操作可能なグラフィカルインターフェース（GUI）を搭載しているものが多く、EAIツール同様に、システムについてのノウハウを持たない企業でも使いやすい代物です。
EAIのようなリアルタイムな処理は難しいですが、膨大な量のデータ・ビッグデータの活用には向いている仕組みです。そのため、データ処理に時間の制約がある場合などによく使われます。
データ連携で失敗しないポイント
一口にデータ連携といっても、どの企業でも同じ方法を選べばよいわけではありません。企業ごとに導入すべきツールの種類は異なります。
それでは、データ連携に失敗しないためにはどうすればよいでしょうか。以下、そのポイントをご説明します。
データ連携の目的を明確に
システム間のデータ連携の方法は、自社の企業規模・既存システム・プロジェクト方針によって異なるため、まずは社内で解決すべき課題を洗い出し、まとめておく必要があります。
その上で、課題解決におけるデータ連携の必要性と、連携させるデータを整理し、明確化します。関係者間で「何をしたいのか」認識をあわせる必要もあるでしょう。
メリット・デメリットを理解する
データ連携を行う際は、そのメリット・デメリットに関してもしっかり理解しておく必要があります。まずデータ連携の主なメリットは、以下の通りです。
- データを統合して有効活用できる
各部門・システムが保有するデータのフォーマットなどがバラバラで統合できていないと、それぞれのデータの価値を活かしきれません。データを連携できれば、バラバラなデータを統合できるため、データ本来の価値を生かし、有効に活用できるようになります。 - リアルタイムでデータを活用できるようになる
いくらシステム間のデータを統合できても、必要なデータを欲しいときに活用できなければ意味がありません。データ連携を実現できれば、必要なデータを必要なときに取り出せるようになります。 - 効率化・コスト削減
データ連携ができていないと部門間でのデータの受け渡しや、手動でのデータを収集・加工に大幅なコストがかかります。データ連携が実現できれば、これらのコストが大きく削減され、作業の効率化が可能となります。
- 連携できない可能性もある
連携したいシステム・サービスが新たに登場した際、データ連携がうまくできないケースが考えられます。その結果、データ連携のための開発コストが増大化する可能性があります。
あらかじめ、様々なシステム・サービスとの連携を意識してデータ連携のためのプラットフォームを確保する必要があるでしょう。 - データ連携の複雑化
特にクラウド（外部の情報システム・サーバー）とオンプレミス（自社運用の情報システム・サーバー）間のデータ連携は、非常に複雑です。社内の情報システムがバラバラな状況で外部のクラウドサービスを導入してしまうと、システムやデータの整理がさらに困難になってしまいます。データ連携をする際は、自社で使用しているシステムの連携が上手く進められるかどうか、あらかじめ考慮しておかねばなりません。
データ連携を成功に導く「SAP Customer Experience」
SAP Customer Experience（SAP C/4 HANA）とは、ヨーロッパのシステムベンダー最大手「SAP社」によるCRMサービスです。本サービスにより、顧客データを1つのプラットフォームで一元管理できるようになり、顧客の全体像の把握も可能となります。また、SAP S/4HANAによって顧客データ・業務データを集約して使うこともできるため、社内のシステム・データの連携をお考えの方は、ぜひご検討してみてください。
まとめ
このように、社内のシステム・データを有効に活用するためには、データ連携が必須と言えます。データ連携の仕組みにはEAI・ETLの2つがありますが、それぞれ特徴や強みが異なるため、社内の状況や改善すべき点を考慮して、どちらの仕組みがふさわしいか、加えてどのようなツールを導入すれば良いか、充分に検討する必要があるでしょう。
