複数のシステムやアプリを利用している方のなかには、データの整合性を取って、業務効率化を図りたいと考えている方がいらっしゃるかもしれません。保有しているデータの整合性を取って、業務を円滑に進めるには「データ連携」について詳しく知るとよいでしょう。データ連携ができれば、データを一元管理して、活用しやすくする仕組みづくりにつながります。
そこで本記事では、データ連携の概要、課題、手順、ポイント、メリット、ツールについて解説します。データ連携について詳しく把握できる内容になっているので、ぜひ最後までお読みください。
データ連携とは【異なるシステムやアプリ間のデータを共有すること】
データ連携は、異なるシステムやアプリ間のデータを共有して、活用しやすくすることです。企業では、顧客や売上などのさまざまなデータが保管されていますが、すべてが同じシステムやアプリで管理されているとは限りません。扱うデータが多いほど、保管場所がバラバラになってしまうケースは、多くあります。
データ連携は、データをまとめて管理し、常に整合性がとれている状態を維持するための重要な取り組みです。データ連携によって、さまざまなデータを一元管理でき、必要なデータにアクセスしやすくなります。データ管理と必要なデータへのアクセスがしやすくなれば、業務の効率化につながります。
データ連携を進める上での企業が抱える2つの課題
データ連携は、業務効率化につながる重要な取り組みですが、実行するには課題もあります。データ連携を進める上で、企業が抱える課題は、以下の2つです。
- データによって形式が異なる
- 複数のシステムにデータが散在している
課題を確認して、データ連携を実行する上での注意点として理解しておきましょう。
データによって形式が異なる
企業が保管しているデータには、さまざまな種類があり、データ形式が複数ある場合が多くあります。複数のデータ形式がある場合は、データ連携をするために、一度データを加工をおこないます。また、データ連携をする際には、データの整合性も重要です。
データ連携をするには、データ形式を統一し、データの整合性を取らなければなりません。もしできていない場合は、データの確認や加工に伴い、多くの手間と時間がかかります。
複数のシステムにデータが散在している
複数のシステムでデータを管理している場合、基本的には、システム同士を連携するためのプログラム開発が必要です。システム同士の連携機能がある場合は不要ですが、プログラム開発が必要になれば、専門知識や技術を持った人材の確保も求められます。加えて、プログラム開発をするためのコストや時間も必要になるため、データ連携の完了までは遠い道のりになるでしょう。
データ連携の手順4ステップ
データ連携の一般的な手順は、以下の通りです。
- STEP1:データを収集する
- STEP2:活用できるデータに加工する
- STEP3:データを連携する
- STEP4:連携のタイミングを設定する
手順を確認して、データ連携を実行する際の参考にしましょう。
STEP1:データを収集する
連携したいファイルやシステムをもとに、データ収集を行います。データ収集の方法は、目的やデータの種類などによって異なります。データ収集の方法の例は、以下の通りです。
- APIの活用
- 文字の読み取り
- ExcelファイルやCSVなどのファイルをインポート
STEP2:活用できるデータに加工する
収集したデータを、システムで活用できるように加工します。具体的には、データの文字コードやフォーマットを変換して、システムの仕様に合わせる作業が必要です。データによっては、いくつもの作業をしなければならない場合もあります。正しく加工できていないと、データの品質を劣化させる恐れもあるため、注意しながら行いましょう。
STEP3:データを連携する
加工済みのデータをメールで送信したり、システムに登録したりして、データ連携を進めていきます。データ連携の方法にはさまざまな種類があるため、状況に合わせて適切な方法を選びましょう。データ連携の方法の例は、以下の通りです。
- API経由でのデータ送信
- ファイル転送
- ディスク共有
- 手作業によるデータ入力
データ連携は、データの種類に応じて上記のような方法を組み合わせて実行する場合が多くあります。
STEP4:連携のタイミングを設定する
データを連携するタイミングを設定します。連携するタイミングを設定する際は「自動連携」にしておくと便利です。手動での実行よりも、作業を効率化できます。自動連携の場合は、毎日や毎週末といったタイミングの設定が必要です。設定のなかには、データが更新された際にリアルタイムで連携できるものもあります。
データ連携には基盤の構築が重要
一般的なデータ連携にはあらゆる課題やリスクがあるため、問題なく作業を進められるように、データ連携基盤の構築が重要です。データ連携基盤とは、各システムにあるデータを正確に収集・加工して、すばやく利用できるようにするための仕組みです。データ連携基盤の構築によって、ほかの部門や部署のデータもすばやく利用できるようになります。データ連携基盤を構築する方法は、大きく分けて以下の2つです。
- スクラッチ開発
- データ連携ツール
スクラッチ開発は、データ連携基盤のシステムを一から開発する方法です。企業のビジネス環境に合わせて、自由度の高いシステム開発ができます。データ連携ツールを活用する方法の特徴は、スクラッチ開発よりも低コストかつ短期間で構築ができる点です。目的に合わせて、自社に適した構築方法を選ぶとよいでしょう。
データ連携を推進していくためには、データの形式を整えたり、管理したりして、データ連携基盤を構築しておく方法がおすすめです。
データ連携を行う5つのメリット
データ連携を行うメリットは、以下の5つです。
- 散在したデータを一元管理できる
- 整合性が取れる
- 作業を効率化できる
- 開発工数のコストを削減できる
- システムリスクを最小化できる
メリットを確認して、データ連携によって得られる効果を把握しましょう。
散在したデータを一元管理できる
データ連携によって、さまざまなデータの一元管理が可能です。データを一元管理できれば、迅速にデータの内容を把握・確認・変更できます。また、必要なデータにアクセスしやすくなるため、データを分析してビジネスに活用する際にも、円滑に作業が可能です。
データの一元管理で得られる効果は、必要なデータにアクセスしやすくなるだけではありません。データの一元管理によってさまざまなデータを活用できれば、データを組み合わせて今までできなかったデータ活用ができるようになります。
整合性が取れる
データ連携ができれば、整合性の取れたデータ管理を実現できます。データの整合性が取れない状態では、データ活用の際に矛盾が生じたり、誤った判断を下したりする可能性があるため、放置するのは将来的にもよくありません。データ連携によってデータの整合性が取れれば、安心してデータを活用できます。
作業を効率化できる
データ連携ツールを使ってデータ連携をすれば、作業の効率化が可能です。データの入力や更新を手作業で行った場合は、長時間の作業が必要になるだけでなく、入力ミスが起きるリスクもあります。管理機能のあるデータ連携ツールを使えば、設定した条件通りに自動で連携が実行され、作業時間の短縮と入力ミスの防止につながります。
開発工数のコストを削減できる
複数のシステムやアプリ間でデータ連携を自動化できれば、手作業によるデータ移行や、連携のためのプログラム開発は必要ありません。プログラム開発そのものが必要なくなれば、大幅なコスト削減を実現できます。
システムリスクを最小化できる
データ連携基盤を構築すれば、システム改修やデータ加工を手作業で行う必要がなくなり、障害の発生リスクを最小化できます。手作業の多さは、障害が発生するリスクを高めるため、作業の自動化を積極的に行うとよいでしょう。
データ連携の4つのツール
代表的なデータ連携ツールは、以下の4つです。
- EAIツール
- ETLツール
- RPAツール
- iPaaS
各ツールの特徴を確認して、データ連携を実行する際の参考にしてください。
EAIツール
EAI（Enterprise Application Integration）ツールは、システムのデータ連携を行うためのツールです。システムの変更・追加をノーコードで実行でき、オンプレミス型システムからクラウドサービスまで連携できます。データをリアルタイムに同期でき、データ連携に多く活用されているツールです。EAIツールには、以下のような3つの特徴があります。
- 一括データ連携
- 多種多様なシステムの連携
- リアルタイム同期
ETLツール
ETL（Extract Transform Load）ツールは、データの抽出・変換・出力を行うためのツールです。データを抽出した後、DWHという膨大なデータを格納できるシステムで蓄積・管理し、ツールで分析・活用できるようにします。
ETLツールを使用する目的は、データを抽出・変換して、DWHに格納することです。ETLツールでは、バッチ処理（一定量まとまってから行う処理）が従来の基本でしたが、現在は「ストリーミングETL」というリアルタイム連携ができるものも登場しています。
RPAツール
RPA（Robotic Process Automation）ツールは、手作業で行っていた業務を自動化できるツールです。業務の自動化により、作業時間の短縮に加えて、従業員の負担軽減にも貢献します。RPAツールは、単純なデータ連携作業に対応でき、画面からしか操作できないシステムとの連携に向いているツールです。RPAツールは、多くの企業で利用されていますが、複雑で膨大な量のデータ処理には向いていません。
iPaaS
iPaaS（integration Platform as a Service）は、クラウドサービスの連携を得意とするデータ連携サービスです。APIを活用して、さまざまなシステムやサービスを簡単に連携できます。iPaaSの製品には、連携作業に専門知識が必要なものもあります。iPaaSに知見のある人材がいない場合は、連携作業を簡単にできる「レシピ型」がおすすめです。
社内データを連携させたい方は「初めてのデータ活用」がおすすめ
データ連携ができれば、活用しきれていなかったデータを使って業務に役立てたり、データ同士を組み合わせて、データ分析の精度を上げたりできます。業務の効率化を進めるためにも、データ連携の実行は重要な取り組みです。
データ連携を実行して自社にあるデータを活用するには、散在しているデータを集めて連携し、分析できるように加工する作業が必要です。データ連携を実行して効果的にデータを活用したい方は、電算システムが無料で提供している「初めてのデータ活用」という資料をぜひご覧ください。資料は、以下のページからダウンロードできます。
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データ連携を行ってスムーズな意思決定に活かそう
データ連携を行えば、整合性の取れたデータを一元管理できるため、業務効率化につながります。データ形式が異なっていたり、保管場所が散在していたりと、データ連携がなかなか進まない企業も多いですが、業務効率化を進めたい方は積極的に取り組みましょう。
データ連携によってデータを活用できるようになれば、自社の意思決定にかかる時間の短縮にもつながります。効果的にデータを活用するためにも、データ連携の実行をおすすめします。データ連携やデータの活用方法についてさらに詳しく知りたい方は「初めてのデータ活用」をぜひご覧ください。
