データ統合についてメリットを交えて詳しく解説！
新しい商品の開発やマーケティング施策の検討でも現代ではデータをもとに考えられます。
今の時代データなしでは、企業の意思決定を行うのは非常に難しくなっています。
データ統合や一元管理という言葉を聞いたことがあると思います。
データの活用が必須の現代では、データ統合について知っていなくてはいけません。
この記事では、データ統合についてメリットなどを交えながら解説していきます！
データ統合って何？
別のデータベースと統合してデータを活用できるようにすることをデータ統合といいます。
詳しく説明すると、様々なデータベースから任意のデータベースへデータの取り込み、クレンジング、マッピング、変換を行います。
データ統合を行うことでデータの実用性と価値を高めます。
データ統合の目的は？
データ統合の目的は企業によって変わってきます。
ここでは、主な目的について説明していきます。
正確なデータ分析
データ統合を行うことで複数のシステムに点在していたデータが統合されます。
これによりデータの重複や不一致が改善され、データの質が上がります。
データの質が上がることでデータ分析の正確性が上がります。
個々のシステムのデータを分析するだけでは、欲しい情報が得られない可能性があります。
社内に点在する全てのデータを用いて分析することで新しいことがわかることもあります。
マーケティングにおいて顧客理解は、非常に重要なポイントです。
より多くの顧客の情報をもとにデータ分析する必要があります。
自社分析、市場分析、競合分析においても多くのデータを用いて分析する必要があります。
重要な情報を可視化する
データ統合によって重要な情報を可視化することができます。
近年インターネットやスマートフォンの普及などもあり、ビジネスを取り巻く環境は激しく変化しています。
企業の経営方針を決める上で経営状況を把握することは非常に重要です。
経営状況を詳しく把握するためには、自社に関するデータを細かく確認する必要があります。
経営情報を把握するために役立つ情報が各部署のシステム内に蓄積されていても整理されていない状況では正確に経営状況を把握することはできません。
データ統合によってデータを整理することで重要な情報を正確に得ることができます。
業務の効率化を図る
部署によって導入しているシステムが違う場合や他の部署のデータが必要な場合、多くの手間がかかってしまいます。
手順としては、
他部署のシステムにログイン→データ集め→形式を揃える→自分の部署のシステムにログイン→データを入れる
という流れになります。
色々な部署のデータが欲しい場合は、この手順を何度も繰り返す必要が出てきます。
データ統合を実施し、データを管理することでこの手間を減らすことができます。
システムにログイン→データ集め
この手順だけで同じ作業ができてしまいます。
データ統合を活用することで、日々の作業がスムーズに進めることができます。
情報漏えいの対策の一環
先ほどの業務効率化の部分と繋がる部分がありますが、複数のシステムが点在することで手動でデータを集め、受け渡しを行うことが多くなります。
手動の作業工程が多ければ多いほどヒューマンエラーの可能性は高まります。
このヒューマンエラーが情報漏えいにつながってしまうケースがよくあります。
機密情報や個人情報が漏えいしてしまった場合、会社として大きな損害を受けてしまいます。
この作業工程をできるだけ減らし、自動化することでヒューマンエラーのリスクをケアすることができます。
管理コストの削減
部署ごとに複数のシステムを導入し、管理している場合は先ほども説明したように手間が多くなります。
この手間が多ければ多いほどコストも多くなっていきます。
データ統合を実施し、データを一元管理することで手間が減り、コスト削減に繋がります。
データ統合の必要性
ここまでデータ統合を行う目的について解説してきました。
ここからは、なぜデータ統合が必要なのかを解説していきます。
DXの推進に向けて
そもそもDXとは、「デジタルを効果的に活用し提供ができるよう、ビジネスや組織の活動・内容・仕組みを戦略的、構造的に再構築していくこと」です。
デジタルを効率的に活用していく上でデータ活用は、必須条件といっても過言ではありません。
現代の情報過多の時代でデータは重要な経営資源のひとつです。
データがなければ新しい商品・サービスの開発は、困難になってしまいます。
したがって、データ統合はDXを推進していく上で欠かせないものだと考えられます。
活用イメージを具体化させる
活用イメージの具体化はデータ統合を検討している段階で行います。
しかし、データ統合を実施することで新たに活用イメージが具体化されることもあります。
例えば、顧客満足度向上のために顧客データの統合を実施します。
統合前の活用イメージ通り顧客満足度の向上に向けて作業を進めていくうちにデータの数も多く揃っていき、マーケティングの側面においては、RFM分析※にも活用できる可能性が出てきました。
RFM分析の結果にしたがって広告の運用を行うことで広告のコストパフォーマンスのアップが期待できるかもしれません。
このようにデータ統合を行うことで統合前には見えてこなかったものが見えるようになり、新しいビジネスチャンスが舞い降りてくるかもしれません。
※顧客分析手法のひとつ。顧客の購買行動を「最終購買日（Recency）」「購買頻度（Frequency）」「累計購買金額（Monetary）」の3つの指標から分類し、顧客の選別と格付けを行うこと。それぞれの頭文字を取って、RFM分析と呼ぶ。
データ統合のメリットは？
データ統合の必要性について理解できたところで、続いてデータ統合のメリットについて解説していきます。
情報のサイロ化の解決
サイロ化とは、システムや業務が他事業、他部署と連携を取らずに自己完結して孤立してしまうことをいいます。
複数のシステムで別々にデータを管理することで情報のサイロ化が起こりやすくなってしまいます。
データ統合を行うことで情報のサイロ化は起きません。
それぞれの部署が蓄積しているデータはどれも貴重です。
社内全てのデータを活用することで企業の発展に繋がります。
データ分析の自動化
複数のシステムのデータが点在している場合、データの分析を自動で行うことは難しくなります。
よってデータの分析を手動で行う必要が出てきます。
データ統合が実施され、データが整理されている場合、データ分析を自動化することができます。
効率的にデータ分析を行い、ビジネスに活かすことができます。
AIによる分析を可能にする
先ほどのデータ分析の自動化に繋がりますが、AIによってデータ分析を行う企業も多くなってきています。
AIにデータ分析を担わせる場合は、ビッグデータが必要になります。
それぞれのシステムに点在しているデータを集約することでビッグデータを簡単に得ることができます。
データ統合のデメリットは？
ここまでメリットについて解説してきましたが、メリットばかりではありません。
ここではデメリットについて解説していきます。
データ統合をすることでシステムが複雑になってしまいます。
機械の扱いが苦手な人にとってシステムが複雑になってしまうことで使いにくく感じることがあるかもしれません。
統合することでシステムが複雑になりすぎてしまいそうな場合は、そのデータを引き続き個別で管理するか、別のデータ統合の方法を考えるなどの対策を講じましょう。
また、統合に向けたシステム導入コスト、業務整備・変更に伴う稼働がかかってしまうこともデメリットのひとつです。
かけたコスト・稼働に対して成果を得るためにシステム部門だけでなく業務部門がデータ統合についてしっかりと理解を深めることが大切です。
データ統合の課題
データ統合を実施することで多くのメリットを得られることはわかっていただけたと思います。
しかし、データ統合には課題もあります。
例えば、たくさんの店舗を運営しているとします。
店舗ごとに顧客情報が管理されていて、それらのデータ統合をする意思決定をしたとします。
この時に顧客の属性、購買履歴のデータを統合するだけで済む場合は、それほど手間をかけずにデータ統合を行うことができます。
ところが、店舗ごとに顧客情報の入力ルールが違う場合、データ統合に多くの手間がかかってしまいます。
入力ルールが違う例をあげると、氏名が平仮名の店舗とカタカナの店舗があるというようなケースです。
他にも、顧客情報が最新になっているかどうかなど様々な課題があります。
データ統合の活用事例の紹介
データ統合は、特定の業界でしか活用できないものではありません。
多くの業界で活用することができます。
小売業では、売上と顧客情報のデータ統合を行い分析することでマーケティング施策の検討や、新しい商品・サービスの開発に役立てられています。
製造業では設備のIoT化を進め、日々の製造データを取得し、ビックデータをAIによって分析しているケースもあります。
これによって製造ミスを減らすことに役立てられています。
まとめ
ここまでデータ統合についてメリットやデメリットを交えて解説してきました。
データ統合を実施することでメリットを得ることができますが、そこまでには多くの課題も出てきます。
課題をしっかりと理解しデータ統合を進めることが非常に重要です。
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