データ統合基盤とは、複数のデータソースから収集したデータを蓄積し、活用するための仕組みです。データ統合基盤を構築することで、ビッグデータ活用の精度や効率が向上します。ただし、データをただ蓄積するだけでは、大きな効果は見込めません。また、構築には時間とコストが必要です。ここでは、これらデータ統合基盤の課題解決のために、基礎知識や解決方法を紹介します。
データ統合基盤とは
まず、データ統合基盤の概要と背景についておさらいしておきましょう。
データ統合基盤とは
データ統合基盤とは、端的に言えば「データ活用の拠点」です。具体的には、社内外に点在する複数のデータソースから得られるデータを一か所に集約し、適切に処理・分析して活用しやすくするための仕組みを指します。ここで言うデータソースには、ERPやCRM、SFA、MAといった企業向けITシステムに加え、店舗のPOSデータ、IoTデバイスからのセンサー情報なども含まれます。
データ統合基盤の実現方法
一般的にデータ統合基盤を実現する方法としては、次のようなものが挙げられます。
データレイク
大量のデータを加工や編集することなく生データとして保存する方法です。容量あたりのコストが小さいことがメリットです。
データウェアハウス
ERPやCRMといった業務システムからデータを集積する方法です。内容に応じてデータが分類・整理されるため、データ活用につなげやすい点が強みです。
DMP
DMP（データマネジメントプラットフォーム）は、主にマーケティングのために使用される蓄積方法です。社内外からマーケティングに役立つ情報を集め、一元的に管理します。
CDP
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）は、主に顧客データの蓄積を主軸とする方法です。ファーストパーティーデータを中心に顧客情報を集積し、デジタルマーケティングや製品・サービスの開発に活用します。
PIM
PIM（プロダクトインフォメーションマネジメント）は、主に商品の情報を蓄積します。製品の仕様や価格に加え、商品説明やキャッチコピーといった販促のためのデータも管理します。主にブランディングやプロモーションに活用されることが多いです。
データ統合基盤を構築するメリット
データ統合基盤の構築では、経営の効率化をはじめとして複数のメリットが期待できます。具体的には以下のようなものです。
データドリブン経営の促進
データ統合基盤によってさまざまなデータがリアルタイムに可視化されれば、データドリブン経営における意思決定の精度が向上します。前述のようにデータ統合基盤には、社内の業務データ（営業・マーケティング・製造・物流など）や、製品やサービスの情報、顧客に関する情報が集約されます。これらはすべて経営資源であり、意思決定のための材料だからです。
分析作業の効率化と精度向上
データ統合基盤を構築することでデータクレンジングの労力を低減することができます。例えば、データプレパレーションツールやETLを組み込むことで、データクレンジング作業の大半を自動化することが可能です。
また、データクレンジングを経た質の高いデータは、AIやBIによる分析作業の効率や精度を向上させます。誤値や欠損がなく、IDやコードでまとめられている最新のデータが確保できれば、分析作業がスムーズに進み、新たな知見を獲得できる可能性も高まります。
データ管理コストの低減
データ管理コストには、「データの状態や場所を管理するコスト」や「データを見つけるためのコスト」が含まれます。例えば、産業データ（製品・サービスの情報や産業機器、システムから得られるデータ）と、パーソナルデータ（顧客の行動履歴や購買履歴など）を同時に活用したい場合を考えてみましょう。産業データはERPシステムや社内のファイルサーバーに、パーソナルデータはCRMやECシステムに保存される場合が多いです。また、各情報は、同一の時間軸で更新されていない可能性もあります。このような状態では、データを見つけ出すためのコストが増大してしまいます。データ統合基盤の構築によって点在するデータが一元化されれば、データの場所・状態が明確になり、データ管理コストの大幅な削減が見込まれます。
データ統合基盤を構築する際の課題
このように企業活動に複数のメリットをもたらすデータ統合基盤ですが、規模や内容によってはさまざまな課題が発生します。データ統合基盤の構築で発生しがちな課題を紹介します。
肥大化しがちなプロジェクト
データ統合基盤の構築は、DXを見据えた全社的なプロジェクトとされることが多いだけに、肥大化しやすいというリスクがあります。データ統合基盤は「構想策定とデータ統合対象の決定」「実現方法の決定」「設計と構築」「データ集積」という4つのフェーズで構築されます。一般的には、データ統合の対象が増えるごとに、各フェーズのコストも大きくなっていきます。
差異を吸収するコストの大きさ
データ統合基盤の構築では、異種データ間のフォーマット統一作業が必要になることがあります。近年のデータ活用には、構造化データのみならず、手書き文字や音声データなどの非構造化データも含まれます。しかし、構造化データと非構造化データはフォーマットが異なるため、まずはフォーマットの統一を行う必要があります。
個別最適からの脱出が難しい
長年にわたって個別最適が進んだシステムで問題になりがちなのが「サイロ化」です。サイロ化とは、端的に言えば「独立と分断が進んだ状態」を指し、部門・部署間の情報連携を難しくしてしまいます。また、従業員もサイロ化したシステムに慣れ親しんでいます。こうした状況でデータ統合を強引に進めると、現場からの反発にあうかもしれません。また、サイロ化を解決しようにも、個別最適が進んだ業務システム群を把握・整理するための人材が確保できない場合もあります。
「Azure Synapse Analytics」でデータ統合基盤構築の課題を解決
これらデータ統合基盤構築の課題を解決するためには、サイロ化が進んでいない部分から少しずつデータ統合を進め、実績を積みながら徐々に統合範囲を拡大する方法がおすすめです。また、データ統合基盤の構築コストを少しでも小さくするために、クラウドプラットフォームを活用していきましょう。
Azureのデータ分析ツール「Azure Synapse Analytics」は、データ統合、エンタープライズ データ ウェアハウス、ビッグ データ分析をワンストップで提供するサービスです。
Azure Synapse Analyticsには、小売・消費財・銀行・資金管理・損害保険など各業界固有のデータベーステンプレートが用意されています。このデータテンプレートを活用し、データ結合や整形を効率よく行いつつ、取り込み・集積・管理・分析までを一貫して実行できます。また、独自にデータ統合基盤を構築する場合に比べて、時間とコストを圧縮できる可能性が高いことも強みです。
まとめ
ここでは、データ統合基盤の概要や実現方法、メリット、構築時の課題などを解説してきました。データ統合基盤の構築では、個別システムに分散されていた情報資産を集約し、付加価値を高められる可能性があります。クラウドプラットフォームの活用で、時間・人材・コストを節約しながら構築を進めてみてはいかがでしょうか。
