現代社会ではあらゆる情報が経営資源として非常に重要な意味を持つようになっています。企業にとってもこれまで以上にデータマネジメントの重要性が高まっており、データ連携基盤とその構築についても注目されるようになっています。本記事ではデータ連携基盤を構築するメリットと具体的な方法について解説します。
データ連携とは？
データ連携とは、営業系システムや会計システムなどの企業内システムや、気象情報から株価まで世界中に存在するビッグデータまであらゆるデータを連携させて有効に活用できる状態にすることを指しています。
現代ではIoT機器などのセンサーが日々計測するデータなどもリアルタイムで集積できるようになり、いろいろなデータを統合して客観的に分析することで次々と新しい知見が得られるようになっています。勘や経験など曖昧な要素に頼るのではなく、客観的なデータ分析に基づいて経営体制を構築し、精度の高い意思決定や迅速な経営判断を行うことが求められています。こうしたデータを基点とする経営体制実現のために、各システムが保持しているデータの連携と有効活用は最重要課題となっています。
データ連携の課題
とはいっても、データ連携は簡単ではありません。データ連携の試みでしばしば挙がってくる課題として｢分散したデータに対応できない｣｢データ加工に手間がかかる｣｢手作業によるデータ登録が発生する｣などの事柄があります。
データ連携を始めようとして最初に立ちはだかるのは、複数のシステムに分散して保存されている雑多なデータをどのようにして集積して統合するかという難題です。システムにデータインポート、エクスポートなどの概念がそもそもなく、別々のシステム間でデータを受け渡しできる仕様になっていないこともあります。
また、無事にシステム間でデータの受け渡しができたとして、次に立ちはだかる難題はデータの形式統一です。元のシステムに最適化された独自フォーマットによるデータの場合、他システムでは全く使えないことも少なくありません。この場合、他システムでも使える形式にデータを変換することになりますが、このデータ加工に非常に手間がかかるという課題があります。
また、ビジネスの現場ではExcelシートに担当者が手作業で入力してデータを登録しているというケースも多々あります。手動入力はデータ入力ミスの要因になるのはもちろん、業務ワークフロー内に手作業が残っているとデータ連携のシステム化がそもそもできないということになりかねません。
課題解消に必要なデータ連携基盤の構築
データ連携に関するこうした課題を抱えているなら、｢データ連携基盤｣の構築について積極的に取り組んでいく機会が巡ってきたと言えるかもしれません。データ連携基盤とは、いわば複数システムに蓄積されたデータを連携してスムーズに活用するための｢つなぎ｣の役割を果たす存在です。データ連携基盤を間に挟めばシステム自体を新しく作り替える必要はなく、時間的なコストや人的コストを費やすことなく効率的に連携することが可能になります。
もちろん、財務会計、販売、人事など既存のシステムをすべて高性能なERPシステムに移植し置き換えるという方法もあります。しかし、企業規模にもよりますが、ERPシステムの導入は年単位の開発期間に加え、数千万〜数億円の初期費用が発生することもあります。こうした大規模投資を行わなくても、既存システムをそのまま生かし、システム間をつなぐデータ連携基盤を構築するという方法を取れば、より少ないコストでデータ連携ができるのです。
データ連携基盤を構築するメリット
では、データ連携基盤を構築することでもたらされる具体的なメリットについて見ていきましょう。分かりやすいメリットとしては「データの収集・加工コストの削減」と「従業員の負担軽減」の2つがあります。
データの収集・加工コストの削減
業務システムのデータをシステムごとの保存場所に無造作に詰め込んだままの状態、いわば“サイロ化“した状態のままでデータの検索・抽出や加工を行おうとすると多大な手間がかかります。今までは必要なデータを取り出して分析したくても、データ収集や加工、分析など一連の作業をすべて手作業で行う必要があったため、多くの人的コストや時間コストを投入しつつ限られたわずかなデータを手に入れるのが精一杯でした。しかし、データ連携基盤が確立すれば、手作業で行っていたデータの収集や加工のプロセスが一気に自動化できるため、業務効率化やコスト削減が可能になります。さらに、収集・分析を自動化することにより、少ない労力で、より多くより信頼性のあるデータやデータ分析結果を手に入れることができます。
従業員の負担軽減
データ連携基盤の構築によって、データの所在が明確になり、部門間の連携もスムーズになります。そして、データの収集や抽出、加工、分析などを全て自動化することで、従業員の業務負担の大幅な軽減が可能になります。その分の人件費を設計や開発などのコア業務に投入できれば、業績アップも見込めます。もちろん、過重労働の防止、労働環境の改善にも寄与するので、従業員の労働意欲や貢献意識の向上も期待できます。
データ連携基盤を構築する方法
データ連携基盤を構築する方法としては大きく分けて「スクラッチ開発」、｢EAIツールの導入｣、｢ETLツールの導入｣、ツール導入とスクラッチ開発を併用する｢ハイブリッド開発｣の4通りの方法が考えられます。
スクラッチ開発は連携の仕組みをすべて自社で開発する方法で、従来のシステム開発では主流となっていた手法です。スクラッチ開発では自社の経営体制や事業形態にピッタリ合わせたデータ連携基盤の構築が目指せますが、開発費用は高めで、開発のスキルがある人材をそろえる必要があります。
｢EAI（Enterprise Application Integration、企業内アプリケーション統合）ツール｣とは、企業内にすでに導入され運用されている既存システム間でデータを連携させるためのツールです。
これに対して｢ETL（Extract、Transform、Load）ツール｣は別々のシステムに存在しているデータを抽出（Extract）し、統合フォーマットに変換（Transform）した上で、格納（Load）するツールです。集めたデータを変換して専用のデータベースに集約して運用するスタイルで、大量のデータをまとめて処理したい場合に使われるツールです。
ETLツール、EAIツールのどちらを利用した場合でも、スクラッチ開発と比べれば開発費用と運用コストを抑えられます。ハイブリッド開発はスクラッチ開発とツール利用を併用する方法です。
次世代プラットフォーム「Looker」でデータドリブン基盤を構築
売上データやマーケティングデータなど各種のデータに基づいて経営判断や施策を行う姿勢を｢データドリブン（Data Driven）｣と呼び、最近注目されるようになっています。
データドリブンな経営体制を構築するためには、データ連携基盤を整備してデータを活用しやすい体制の構築とデータの分析結果を分かりやすくビジュアル化することが大切になります。
Google Cloud の提供するデータ分析ツール｢Looker｣は、各システム間をつないでデータを集積し、集めたデータを適切に分析して分かりやすく提示するBIツールの機能も備えた新世代のデータプラットフォームです。Looker ではデータの傾向やパターン、因果関係や相関関係などを自動で割り出し、グラフや表なども使って分かりやすく提示することができます。データ連携基盤の構築と収集データの効率的な分析を考えているなら、Looker の導入がおすすめです。データを起点としたロジカルな経営体制を構築するための強力なツールとなってくれるでしょう。
まとめ
データ連携基盤とは、基幹系システムや情報系システムなど、複数の業務システムに蓄積されたデータを連携してスムーズに活用するための仕組みのことです。IT技術の進歩により、膨大なデータの処理や分析が可能になった現代では、勘や経験といった曖昧な要素に依存することのない定量的なデータ分析に基づく事業戦略の策定が求められています。データ活用の重要性がいっそう高まっている今こそデータ連携基盤の構築に取り組んでみてはいかがでしょうか。
