データは組織の最も重要な資産です。 企業の 66% は、重要なビジネス上の選択を行う上で不可欠であるという事実にもかかわらず、データ品質のための一貫した一元化された戦略をまだ持っていません。 データ サイロの問題は、データが複数のシステムに分散していることです。 その結果、部門、手順、およびシステム間のコラボレーションが損なわれます。 データを統合せずに XNUMX つのアクティビティまたはレポートにアクセスするには、さまざまなプラットフォームにまたがるさまざまなアカウントまたは場所にログインする必要があります。 さらに、不適切なデータ処理は、組織に壊滅的な結果をもたらす可能性があります。
データ統合とは
データ統合とは、さまざまなソースからのデータを XNUMX つのデータセットに結合することであり、最終的な目標は、ユーザーに幅広い主題と構造タイプにわたってデータへの一貫したアクセスと配信を提供し、すべてのアプリケーションおよびアプリケーションの情報要件を満たすことです。ビジネスプロセス。
データ統合プロセスは、データ管理プロセス全体の最も重要なコンポーネントの XNUMX つであり、ビッグ データ統合と既存データの共有の必要性がより一般的になるにつれて、より頻繁に使用されるようになっています。
データ統合アーキテクトは、ソース システムからターゲット システムにデータをリンクおよびルーティングするための自動化されたデータ統合プロセスを可能にするデータ統合ツールおよびプラットフォームを作成します。 これは、次のようなさまざまなデータ統合手法を使用して実現できます。
- 抽出、変換、ロード: さまざまなソースからのデータセットのコピーが収集され、調和され、データ ウェアハウスまたはデータベースに読み込まれます。 データは、特定の分析目的で変更される前に、抽出、ロード、ビッグ データ システムへの変換が行われます。
- 変更データキャプチャ: データベース内のリアルタイムのデータ変更を検出し、データ ウェアハウスやその他のリポジトリに適用します。
- データ仮想化： データを新しいリポジトリにロードするのではなく、異なるシステムからのデータを仮想的に統合して、統一された視点を生み出します。
- データレプリケーション： XNUMX つのデータベースのデータが他のデータベースにレプリケートされ、運用およびバックアップの目的で同期された情報が維持されます。
- ストリーミング データの統合: 複数のデータ ストリームを継続的に統合し、分析システムとデータ リポジトリにフィードするリアルタイムのデータ統合方法。
ビッグデータ統合とは?
ビッグデータ統合とは、Web データ、ソーシャル メディア、機械生成データ、モノのインターネット (IoT) からのデータなどのソースからのデータを XNUMX つのフレームワークに組み合わせて、膨大な量と多様性を管理する高度なデータ統合プロセスを指します。 、ビッグデータの速度。
ビッグデータ分析ソリューションにはスケーラビリティと高性能が必要であり、プロファイリングとデータ品質を可能にし、組織の最も完全で最新の視点をユーザーに提示することで洞察を促進する標準データ統合プラットフォームの必要性を強調しています。
ビッグデータ統合サービスではリアルタイム統合技術が使用され、従来の ETL 技術を補完し、継続的にストリーミングされるデータに動的なコンテキストを提供します。 リアルタイム データ統合のベスト プラクティスは、より多くの刺激とテストを前もって要求し、リアルタイム システムとアプリケーションを採用し、ユーザーが並行して調整された取り込みエンジンを実装し、パイプラインの各フェーズでレジリエンスを確立することにより、そのダーティで、流動的で、一時的な性質に対処します。コンポーネントの障害を予測し、API を使用してデータ ソースを標準化して、より優れた洞察を得ることができます。
データ統合とアプリケーション統合
データ統合ソリューションは、リレーショナル データベースの広範な使用と、多くの場合、保存されているデータを含む、リレーショナル データベース間で情報を効果的に送信するという要件の高まりに対応して開発されました。 一方、アプリケーション統合は、XNUMX つ以上のアプリケーション間の実際の運用データのリアルタイム統合を制御します。
アプリケーション統合の最終的な目標は、独立して設計されたアプリケーションが連携できるようにすることです。これには、データの個別のコピー間のデータの一貫性、異種のアプリケーションによって実行される複数のタスクの統合されたフローの管理、およびデータ統合の要件と同様に単一のユーザーが必要です。独自に設計されたアプリケーションからデータや機能にアクセスするためのインターフェイスまたはサービス。
クラウド データ統合は、アプリケーション統合を実現するための典型的な手法です。 これは、リアルタイムのデータとプロセス交換のために多数のアプリケーションを統合し、ネットワークまたはインターネットを介して複数のデバイスからのアクセスを提供するツールとテクノロジのシステムを指します。
データ統合が重要な理由
競争力と関連性を維持したい企業は、ビッグデータを採用しており、そのすべての利点と落とし穴があります。 データ統合により、これらの大規模なデータベースでの検索が可能になり、企業のインテリジェンスや消費者データの分析から、データの強化やリアルタイムの情報配信まで、さまざまなメリットがもたらされます。
企業データと消費者データの管理は、データ統合サービスとソリューションの重要なユース ケースです。 エンタープライズ レポート、ビジネス インテリジェンス (BI データ統合)、および高度なエンタープライズ アナリティクスを提供するために、エンタープライズ データ統合は、統合されたデータをデータ ウェアハウスまたは仮想データ統合アーキテクチャにフィードします。
顧客データ統合は、重要業績評価指標 (KPI)、財務リスク、顧客、製造およびサプライ チェーンの運用、規制順守活動、およびビジネス プロセスのその他の側面をビジネス マネージャーやデータ アナリストに提供します。
ヘルスケア業界では、データ統合が特に重要です。 さまざまなシステムからのデータを、有用な洞察を引き出すことができる関連情報の単一の視点に整理することにより、さまざまな患者の記録や診療所からの統合されたデータは、臨床医が医学的な病気や病気を特定するのに役立ちます。 また、効果的なデータ収集と統合により、医療保険請求処理の精度が向上し、患者の名前と連絡先情報の一貫した正確な記録が提供されます。 相互運用性とは、異なるシステム間で情報を共有することです。
データ統合のための XNUMX つの方法
データ統合を実装します。ETL、ELT、ストリーミング、アプリケーション統合 (API)、およびデータ仮想化の XNUMX つの異なる方法またはパターンがあります。 データ エンジニア、アーキテクト、および開発者は、これらの手順を実行するために SQL を使用してアーキテクチャを手動で設計するか、データ統合ツールをセットアップおよび管理して、開発を加速し、システムを自動化することができます。
下の図は、これらが最新のデータ管理プロセスに適合する場所を示しており、生データをクリーンでビジネス対応のデータに変換します。
以下は、データ統合の XNUMX つの基本的な方法です。
＃1。 ETL
ETL パイプラインは、抽出、変換、ロードの XNUMX つのプロセスを使用して生データをターゲット システムに合わせて変換する、従来の種類のデータ パイプラインです。 データは、宛先リポジトリ (通常はデータ ウェアハウス) に配置される前に、ステージング領域に変換されます。 これにより、ターゲット システムでの迅速かつ正確なデータ処理が可能になり、高度な変更を必要とする小規模なデータセットに最適です。
変更データ キャプチャ (CDC) は、データベースの変更を特定して収集するためのプロセスまたはテクノロジを指す ETL アプローチです。 これらの変更は、後で別のデータ リポジトリに展開したり、ETL、EAI、またはその他の種類のデータ統合ツールが使用できる形式で利用したりできます。
＃2。 ELT
データはすぐにロードされ、ターゲット システム内で変換されます。ターゲット システムは通常、最新の ELT パイプラインのクラウドベースのデータ レイク、データ ウェアハウス、またはデータ レイクハウスです。 多くの場合、読み込みは高速であるため、データセットが巨大で適時性が重要な場合は、この戦略がより適切です。 ELT は、マイクロバッチまたは変更データ キャプチャ (CDC) 期間で動作します。 「デルタ ロード」とも呼ばれるマイクロバッチは、最後に正常にロードされてから変更されたデータのみをロードします。 一方、CDC は、ソースのデータが変更されるたびに継続的にロードします。
＃3。 データストリーミング
データをバッチで新しいリポジトリに入れるのではなく、ストリーミング データ統合では、データをソースからターゲットにリアルタイムで転送します。 最新のデータ統合 (DI) ソリューションは、分析に対応したデータをストリーミングおよびクラウド プラットフォーム、データ ウェアハウス、およびデータ レイクに転送できます。
＃4。 アプリケーション統合
アプリケーション統合 (API) を使用すると、異なるプログラム間でデータを移動および同期することにより、異なるプログラムが相互に通信できます。 最も一般的なユース ケースは、人事システムと財務システムが同じデータを持つようにするなど、運用上のニーズをサポートすることです。 その結果、アプリケーションの統合では、データ セット間の一貫性を確保する必要があります。
さらに、これらの多様なアプリケーションには通常、データを送受信するための独自の API があるため、SaaS アプリケーション自動化ツールは、ネイティブ API 統合を簡単かつ大規模に作成および維持するのに役立ちます。
＃5。 データの仮想化
ストリーミングのようなデータ仮想化は、リアルタイムでデータを提供しますが、それはユーザーまたはアプリケーションが要求した場合に限られます。 それにもかかわらず、複数のシステムからのデータを仮想的にマージすることにより、データの統一されたビューを生成し、データをオンデマンドで利用できるようにすることができます。 仮想化とストリーミングは、高性能の要求を処理するように設計されたトランザクション システムに最適です。
これらの XNUMX つの方法はそれぞれ、周囲のエコシステムと並行して進化しています。 データ ウェアハウスは歴史的にターゲット リポジトリであるため、ロードする前にデータを変更する必要がありました。 これは従来の ETL データ パイプライン ([抽出] > [変換] > [読み込み]) であり、大規模な変換を必要とする小規模なデータセットに適しています。
ただし、現在のクラウド アーキテクチャ、大規模なデータセット、データ ファブリック、データ メッシュの設計、およびリアルタイム分析と機械学習プロジェクトをサポートする要件が急増するにつれて、データ統合は ETL から ELT、ストリーミング、API へと進化しています。
重要なデータ統合のユースケース
このセクションでは、データの取り込み、データの複製、データ ウェアハウスの自動化、ビッグ データの統合という XNUMX つの主要なユース ケースについて説明します。
＃1。 データの取り込み
データの取り込みは、多くのソースからデータ ウェアハウスやデータ レイクなどのストレージの場所にデータを転送するプロセスです。 取り込みはリアルタイムまたはバッチで行うことができ、通常、データ分析ツールによる分析の準備ができるように、データのクリーニングと標準化が含まれます。 データをクラウドに移行したり、データ ウェアハウス、データ レイク、データ レイクハウスを構築したりすることは、データ取り込みの例です。
＃2。 データ複製
データ レプリケーションは、データ センター内のデータベースからクラウド上のデータ ウェアハウスなど、あるシステムから別のシステムにデータをコピーおよび移動するプロセスです。 これにより、適切なデータがバックアップされ、運用上のニーズに合わせて同期されることが保証されます。 レプリケーションは、データセンターやクラウド全体で、一括、スケジュールされたバッチ、またはリアルタイムで実行できます。
＃3。 データ ウェアハウスの自動化
データ モデリングとリアルタイムの取り込みからデータ マートとガバナンスまで、データ ウェアハウスのライフサイクルを自動化することで、プロセスは分析に対応したデータの可用性を高めます。 この図は、データ ウェアハウスの確立と運用における自動化された継続的な調整の主なプロセスを示しています。
＃4。 ビッグデータ統合
ビッグデータに関連する構造化データ、半構造化データ、および非構造化データの膨大な量、多様性、および速度により、高度なツールと技術の使用が必要になります。 目標は、ビジネスの完全かつ最新のビューをビッグデータ分析ツールやその他のアプリケーションに提供することです。
これは、ビッグ データ統合ソリューションには、リネージを維持しながら、さまざまなデータ ソースからのビッグ データを自律的に移動、統合、および変換できる高度なビッグ データ パイプラインが必要であることを意味します。 リアルタイムで継続的にストリーミングされるデータを処理するには、優れたスケーラビリティ、パフォーマンス、プロファイリング、およびデータ品質の特性が必要です。
データ統合の利点
最後に、データ統合により、信頼できる管理されたデータの信頼できる単一ソースを評価し、それに基づいて行動することができます。 広告プラットフォーム、CRM システム、マーケティング オートメーション、Web 分析、金融システム、パートナー データ、さらにはリアルタイム ソースや IoT など、多くの個別の接続されていないソースからの大規模で洗練されたデータセットが組織に殺到しています。 また、アナリストやデータ エンジニアが各レポートのデータ生成に何時間も費やさない限り、このすべてのデータをリンクして会社の全体像を作成することはできません。
データ統合は、さまざまなデータ サイロを接続し、完全で正確かつ最新の管理されたデータの信頼できる一元化されたソースを提供します。 これにより、アナリスト、データ サイエンティスト、およびビジネスマンは、BI および分析ツールを使用してデータセット全体の傾向を調査および分析し、パフォーマンスを向上させる実用的な洞察を得ることができます。
データ統合の主なメリットは次の XNUMX つです。
精度と信頼性の向上: どのツールの KPI が正しいか、または特定のデータが含まれているかどうかを心配する必要がなくなります。 また、エラーややり直しも大幅に少なくなります。 データ統合は、信頼できる正確で管理されたデータの信頼できる一元化されたソース、つまり「信頼できる XNUMX つのソース」を提供します。
よりデータ駆動型で協調的な意思決定: 生データとデータ サイロがアクセス可能で分析に対応した情報に変換されると、ビジネス全体のユーザーが分析に関与する可能性が大幅に高くなります。 また、会社のすべての部分からのデータがプールされ、自分の行動が互いにどのように影響するかを簡単に確認できるため、部門間でコラボレーションする可能性が高くなります。
効率の向上: アナリスト、開発、および IT チームは、手作業によるデータの収集と準備、または XNUMX 回限りの接続とカスタム レポートの作成に時間を費やしていない場合、より戦略的な目標に集中できます。
データ統合の課題
複数のデータ ソースを取得して XNUMX つの構造に結合することは、それ自体が技術的な問題です。 より多くの企業がデータ統合ソリューションを開発するにつれて、データを必要な場所に確実に転送するための事前構築されたプロセスの開発が求められています。 これにより、短期的には時間とお金を節約できますが、実装はさまざまな課題によって妨げられる可能性があります。
統合システムの開発中に組織が直面する最も一般的な問題のいくつかを次に示します。
- フィニッシュラインへの行き方 — ほとんどの企業は、データ統合に何を求めているか、つまり特定の問題の解決策を知っています。 彼らがよく見落としているのは、そこにたどり着くまでに必要な旅です。 データ統合の実装を担当する担当者は、収集および処理する必要があるデータのカテゴリ、データの取得元、データを使用するシステム、実行される分析の種類、およびデータとレポートを更新する必要がある頻度を理解する必要があります。
- レガシー システムからのデータ – 統合の取り組みには、レガシー システムからのデータの組み込みが含まれる場合があります。 ただし、そのデータには、最近のシステムに一般的に含まれているアクティビティの時間や日付などの指標が欠けていることがよくあります。
- 新たなビジネス需要からのデータ – 今日のシステムは、映画、IoT デバイス、センサー、クラウドなど、さまざまなソースからさまざまな種類のデータ (非構造化データやリアルタイム データなど) を生成します。 これらすべてのデータを統合するニーズに合わせてデータ統合インフラストラクチャを迅速に変更する方法を理解することは、ビジネスを成功させるために不可欠ですが、その量、ペース、新しいデータ形式はすべて新しい問題を引き起こしているため、非常に困難です。
また読む： 水平統合：戦略の詳細なガイド
- 外部データ – 外部ソースから取得したデータは、内部ソースから取得したデータほど詳細ではない可能性があり、同じように徹底的にレビューすることが難しくなります。 さらに、外部プロバイダーとのパートナーシップにより、会社全体でのデータ共有が困難になる可能性があります。
- 継続して — 統合システムが稼働したら、仕事は終わりではありません。 ベスト プラクティスや、企業や規制機関からの最新の要求に基づいてデータ統合の取り組みを最新の状態に保つのは、データ チームの責任です。
データ統合テクニック
データ統合手法には、主に XNUMX つのタイプがあります。 それぞれの長所と短所、およびそれらをいつ使用するかを以下に示します。
＃1。 手動データ統合
手動データ統合は、多くのデータ ソースをすべて手動で統合するプロセスです。 これは通常、カスタム コードを使用してデータ マネージャーによって行われ、XNUMX 回限りのイベントに最適な方法です。
長所：
- コスト削減策
- もっと自由に
短所：
- ミスの余地が大きい
- スケーリングが難しい。
＃2。 ミドルウェア データ統合
このタイプのデータ統合では、ミドルウェアまたはソフトウェアを使用してアプリケーションを接続し、データをデータベースに送信します。 従来のシステムと最新のシステムを組み合わせるのに非常に便利です。
長所：
- 改善されたデータ ストリーミング
- システム間のアクセスがはるかに簡単になります。
短所：
- 少ない機会
- 機能が制限されています。
＃3。 アプリケーション統合
この戦略は、多くのソースやシステムからデータを探し、取得し、統合するソフトウェア アプリケーションに完全に依存しています。 この方法は、ハイブリッド クラウド環境で運用する企業に最適です。
長所：
- 簡素化された情報交換
- プロセスの合理化
短所：
- アクセスが制限されています
- 一貫性のない結果
- セットアップは複雑です。
＃4。 統一アクセス統合
この方法では、複数のソースからのデータを組み合わせて、均一に表示します。 この方法のもう XNUMX つの利点は、この機能を実行している間、データが元の位置にとどまることができることです。 この方法は、データのコピーを作成するコストを発生させることなく、さまざまな多様なシステムにアクセスする必要がある企業にとって理想的です。
長所：
- ストレージ要件は最小限です。
- より簡単なアクセス
- データビジュアライゼーションの高速化
短所：
- システムの制約
- データ整合性の問題
＃5。 共有ストレージの統合
この方法は、データ ウェアハウスのデータのレプリカを作成する点を除いて、均一アクセス統合に似ています。 これは、データの価値を最大化しようとする企業にとって間違いなく最良の方法です。
長所：
- バージョン管理が強化されました。
- 負荷低減
- 改善されたデータ分析
- データの合理化
短所：
高価なストレージ
高い運用費
データ統合ツール
さまざまなデータ統合方法論用のさまざまなデータ統合ツールがあります。 適切な統合ツールには、移植性、シンプルさ、およびクラウド互換性という機能が必要です。 最も一般的なデータ統合ツールのいくつかを次に示します。
- ArcESB
- たっぷり
- Automate.io
- データデッキ
- Panoply
まとめ
データ統合により、企業はすべての情報を XNUMX か所にまとめることができると示唆するのは控えめな表現です。 実際、これは企業がその可能性を最大限に実現するために取らなければならない最初で最も重要なステップです。 深く掘り下げない限り、このトピックの多くの利点を想像することは困難です。
- データ管理: 効果的なデータ管理のためのツール
- 2023 年のスモール ビジネスに最適なデータ管理ソフトウェア
- データ エンジニア: スキル要件と 2023 年の給与
- マスターデータ管理ツール: 最高のデータ管理ツール
- データクレンジング: クリーニングプロセスのベストプラクティス
参考文献
