データ統合とは何ですか
データ統合とは何ですか
企業が提供する莫大なメリットを認識するにつれて、データ統合の人気が高まっています。データ統合のための単一のアプローチはありませんが、共通の定義があります。データ統合は、データを包括的に表示するために、異なるソースからのデータを組み合わせるための技術的およびビジネスプロセスです。さらに簡単に言うと、データ統合は、異なるデータソースを 1 つの統一されたビューに統合します。データ統合により、分析ツールはビジネスインテリジェンスと実用的な洞察を生み出すことができます。
しかし、その幅を考慮すると、データ統合が威圧的であると認識される理由を理解することは容易です。クラウドデータから収集された情報センサーまで、さまざまなデータソースを評価できます。データウェアハウスやデータレイクなどの異なるデータストレージタイプを区別する必要があります。また、速度、ボリューム、多様性を特徴とするビッグデータや小さなデータもあります。
さらに、考慮すべきさまざまなデータ管理と統合技術があります。たとえば、データの仮想化やデータ変換、または抽出変換ロード技術などです。次に、データのサイロからデータ品質まで、データ統合がもたらす共通の課題があります。当然のことながら、データ統合には非常に多くのバリエーションがあり、利用可能な統合ソリューションは1つありません。ただし、レビューに有益な共通の側面と顧客事例があります。
データ統合の一般的な側面には、マスターデータサーバー、異なるデータのソース、マスターサーバーからのデータアクセスなどがあります。統合プロセスに関するお客様の事例を確認することで、ビジネスにおけるデータ統合に関心のある他のプロフェッショナルを導くことができます。標準的なデータ統合プロセスには、最初にマスターデータサーバー要求が含まれます。マスターデータサーバーは、内部および外部ソースの両方から必要なデータを取り入れます。次に、データを単一のソースにロードするために、内部または外部のデータソース抽出が行われます。最後に、単一のデータセットが元のリクエスタに提供されます。
データ統合の重要性データ統合は、強力なビジネスインテリジェンスとデータ管理コンポーネントです。データ統合のメリットは、企業にとって優れています。そのため、データ統合は重要であるだけでなく、ビジネスの最優先事項としても考慮する必要があります。
データ統合は、データ分析やデータサイエンスの専門家だけに利益をもたらすものではありません。コラボレーションの増加により、顧客サービスリソースセンターから国際的なサプライチェーン管理に至るまで、ビジネス部門が利益を得ています。同様に、共同作業機能の向上により、全社的なビジネスプロセスが強化されます。複数のビジネス・プロセスが同時に発生することが多いことを考慮すると、データをリアルタイムで表示できることは非常に重要です。リアルタイムでデータにアクセスできることは、地理的に異なる場所にあるリモートワーカーやチームにとっても重要です。
データ統合により、データ関連のプロセスに必要な時間が短縮されます。以前は、データを処理する作業はほとんど手作業で行われていました。手動でデータを収集すると、従業員の貴重な時間を浪費し、士気を低下させる可能性があります。たとえば、新しいデータウェアハウスの取り組みに気づいていない従業員は、データ分析の取り組みを再実行する必要がある可能性があります。代わりに、以前に必要だった時間データ関連のプロセスは、ビジネスの生産性を向上させるために使用することができます。さらに、従業員のエクスペリエンスが向上すると、顧客サービスも改善する可能性が高くなります。
非常に時間がかかるだけでなく、手動でデータを処理する必要も人為的ミスが生じやすいです。従業員のエラーベースのデータ問題は、データ管理とデータガバナンスの重大な問題を引き起こす可能性があります。価値データが企業に提供されることを考慮すると、リアルタイムのデータアクセスと高品質データの両方が不可欠です。ありがたいことに、企業が投資できるデータ管理ツールやデータ統合ツールが多数あります。さらに、機械学習の進歩とデータ統合ツールの開発は、データ分析と管理をさらに最適化するだけです。
データ統合ツールが提供するメリットの一般的な例は、自動レポートです。レポート作成の自動化により、企業は必要なときにいつでもリアルタイムでデータレポートを読み込むことができます。実際、さまざまなビジネスプロセスは、統合技術やツールの恩恵を受けています。開発者にとって、データ統合がビジネスプロセスにどのようなメリットをもたらすかを示す別の例です。コードを手作業で手渡しする代わりに、データ統合ツールが役立ちます。あるいは、サプライチェーンの意思決定の取り組みは、多くの場合、データ統合を通じて支援されます。
データ統合の一般的なユースケースデータ統合の一般的なユースケースを評価することで、自社のビジネスにおける統合ソリューションを追求するユーザーを支援することができます。データ統合の一般的なユースケースは、ビッグデータの活用からビジネスインテリジェンスのシンプル化まで、多岐にわたります。ビッグデータの活用は、テクノロジー企業にとって特に一般的なユースケースです。たとえば、ソーシャルメディアサイトは、世界中の数十億のユーザーからリアルタイムの顧客データを受け取ります。これらの企業にとって、ビッグデータ統合は最優先事項と考えられています。
データレイクとデータウェアハウスは、多くの場合、ビッグデータとビジネスインテリジェンスのユースケースでの会話の中で議論されます。データ統合イニシアチブは、データ・ウェアハウスを生成するために頻繁に使用されます。データウェアハウスは、特定の目的のために互換性のあるデータベースに構造化データの異なるソースを組み合わせます。データレイクは、目的がまだ指定されていない生のデータで構成されます。例えば、ソーシャルメディアサイトが受信する一定のリアルタイムビッグデータデータデータデータは、データレイクです。データインテグレーションの使用には、データウェアハウスとデータレイクの理解が不可欠です。
ビジネスインテリジェンスのシンプル化は、データ統合の一般的なユースケースです。ビジネスインテリジェンスは、戦略的意思決定を目的として、履歴データとリアルタイムデータの両方に焦点を当てています。そのため、さまざまなデータソースからのデータの包括的で統一されたビューにより、ビジネスインテリジェンスが大幅に簡素化されます。データの表示とデータのリアルタイム分析機能により、ビジネスインテリジェンスと実用的な洞察が強化されます。データ可視化の可能性のため、ビジネスインテリジェンスのユースケースではデータウェアハウスが推奨されることがよくあります。ビジネスインテリジェンスのユースケースは、データ統合ソリューションが提供する高いデータ品質と統合の恩恵を受けています。
- データ統合について重要なポイントデータ統合は、企業が高いパフォーマンスと収益性を達成するために不可欠です。
- データ統合の一般的なユースケースには、ビッグデータの活用とビジネスインテリジェンスの簡素化が含まれます。
