みなさまの社内では生産/在庫/販売管理などの基幹システムデータやCRM(顧客管理システム)の顧客データなど、さまざまなデータを扱っていることと思います。
社内に存在するすべてのデータをビジネスに活用するためには、各システムに散在するデータをデータ連携によって、1つにすることが必要ですが、
「データ連携ってなんだか難しそう」
「自社に合っているデータ連携の方法ってなんだろう？」
といった方も多いのではないでしょうか。
本記事では、実際にBIツールでのデータ可視化・分析や業務効率化を行い、その他データ活用に関する多くの知見のある株式会社KUIXがこれまでの経験をもとにデータ連携の概要やメリットに加え、データ連携基盤構築の方法やポイントを解説いたします。
データ連携とは？
データ連携とは、社内外のさまざまなシステムやアプリケーションのデータをつなぐための仕組みやプロセスです。
生産/在庫/販売管理などの基幹システムデータとCRM(顧客管理システム)の顧客データは、異なるシステムで管理されていますが、顧客の年代別購入傾向を確認する際は、それぞれのシステムのデータを組み合わせる必要がありますよね？
データ連携は、そのような異なるシステムに蓄積されているデータを一元管理し、効率的に管理・活用するための仕組みやプロセスです。
後述のデータ連携ツールやサービスの基本的な機能は、主に4つあります。
1.データの抽出
基幹システムやCRMなどのデータ連携元から連携対象となるデータを抽出する機能
2.データの変換
抽出したデータを一定のルールやロジックによって、データ変換をする機能
※ETLツールのみが持つ機能になります。
3.データの取り込み
DWH(データウェアハウス)などにデータを取り込む(格納する)機能で、抽出したデータの内容に応じて、データの新規追加・更新・削除を行う
4.データ連携の実行管理
データ連携を日次などでのスケジュール実行やトリガー(ファイルが更新時など)実行するための機能
その他にも、ある処理が完了した後に別の処理を実行するなどデータ連携の実行条件を詳細に設定することができます。
データ連携のメリット
前述の通り、データ連携の目的は、異なるシステムに蓄積されているデータを一元管理し、効率的に管理・活用することですが、データ連携をすることで大きく3つのメリットがあります。
データを一元管理できる
給与システムと経費計算システムは、どちらも社員の口座情報が必要となりますが、それぞれのシステムで全く同じ情報を保持しているにも関わらずデータ連携していない場合、どうなるでしょう。
ある社員の給与振り込み先口座が変更になった場合にそれぞれのシステムで登録内容の変更が必要になりますよね？
ここで、社員ID、入社年度、職責ランク、給与振り込み先の口座情報などが登録されている社員マスタがあり、社員マスタが給与システムと経費計算システムにデータ連携されていればどうなるでしょう。
社員マスタを更新するだけで、給与システムと経費計算システムのデータ更新は不要になります。
給与システムと経費計算システムを例にしましたが、商品マスタのような多数のシステムで利用されるデータを各システムごとに更新しなければならないとすると、データ管理が煩雑になったり、コスト増加にもなります。
このように、データを一元管理することによって、データ管理コストを削減することができます。
データの整合性を担保できる
前述の給与システムと経費計算システムの例で、データ連携をしていない場合、それぞれのシステムで登録内容の変更が必要になります。
この場合、どちらかのシステムで登録内容の変更漏れがあったらどうなるでしょう。
どちらのシステムのデータが正しいのか分かりませんよね？
データに矛盾がある場合、なぜ矛盾しているのか確認をする必要もあり、また確認後に修正する必要もあります。
社員マスタが給与システムと経費計算システムにデータ連携されていれば、このような矛盾も発生しないため、データの整合性も担保できます。
異なるシステムのデータを組み合わせて活用できる
最後にデータ連携をすることで、異なるシステムのデータを組み合わせて活用することができます。
生産/在庫/販売管理などの基幹システムデータとCRM(顧客管理システム)の顧客データは、異なるシステムで管理されていますが、データ連携することによって、それぞれのシステムのデータを組み合わせ、顧客の年代別購入傾向などを確認することができます。
このように、ビジネスに必要なデータをデータ連携することによって、データ活用の幅が広がります。
データ連携の方法
データ連携を行うためには、1からプログラミングを行い開発する方法もありますが、ツールを用いる方法もあります。
データ連携の方法によっては、ツール導入・運用に伴うコストや専門の知識が必要となるため、みなさまの企業に合った方法でデータ連携することが重要です。
ETLツール
ETLは、Extract Transform Loadの略称で、データの抽出・変換・出力することができるツールです。
主にDWH(データウェアハウス)へ出力を行います。
EAIツール
EAIは、Enterprise Application Integrationの略称で、ノンプログラミングでデータ連携の処理を作成することができるツールです。
ETLとの違いは、扱えるデータ量と処理スピードです。EAIは扱えるデータ量は、ETLと比べると多くありませんが、リアルタイムで連携することができます。
対して、ETLは扱えるデータ量は多いですが、リアルタイムでの連携はできません。
RPAツール
RPAは、Robotic Process Automationの略称で、人が手作業で行う作業をロボット(プログラム)で自動処理させることができるツールです。
PC画面上で操作できることは、ほとんどすべて自動化することができますが、定型化されていない(=毎回異なる処理をする必要がある)場合や大量データの処理には向いていません。
レシピ型iPaaS
iPaaS(アイパース)は、integration Platform as a Serviceの略称で、データ連携サービスです。
iPaaSの中でもレシピ型と呼ばれるツールは、よく使われるデータ連携処理がテンプレートとして用意されており、他のiPaaSよりもデータ連携処理を作成することができます。
スクラッチ開発
スクラッチ開発は、上記のようなツールやサービスを利用せずに、要件に応じて1から開発する方法です。
既存のツールやサービスにはない機能を実装したり、業務に応じてフレキシブルに修正・開発できますが、開発者のスキルに依存してしまったり、機能追加や改修時にコストがかかってしまう点には注意が必要です。
ハイブリット開発
ハイブリッド開発は、ツールやサービスの良い部分と、スクラッチ開発を組み合わせる方法です。
開発者がツールの特徴や機能に熟知した上で、開発のスキルも必要となるため、属人化しやすい点には注意が必要です。
まとめ
データ連携の概要やメリット、データ連携基盤構築の方法やポイントについてお話ししました。
新しい技術やシステム、ツールは、常に登場してきますが、各システムでどんなデータを扱っているか？、各ツールの役割は何か？を理解することは今後は今まで以上に求められます。
各システムやツールの特性や役割を理解した上で、しっかりと使いこなしていきましょう。
株式会社KUIXではただ導入・開発するだけでなく、導入後の利活用を実現することに着眼した、データレイク・DWH・データマート・BIツールの選定・導入からレポート作成、運用、啓蒙・展開までトータルのコンサルテーションなどを行っています。
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