情報システムの個別最適やクラウドコンピューティングの利活用により、データは複数の場所に分散管理されるようになりました。状況によっては、どのデータがどこに存在しているかも分からず、データ形式も異なっているといった状況が少なくありません。データの価値は分析してこそ発揮されます。それを重々承知していてもデータ連携に取り組めないのは、連携のためにかかる労力やコストの想像がつかないためでしょう。
しかしながら、データ分析に基づいたビジネス戦略への需要は待ったなしの状況で、今後はデータを上手く活用した企業がビジネスの勝者になる時代です。本記事では「データ連携が注目されているわけ」を紹介し、データ連携並びにデータ分析の重要性を再認識していただけたらと思います。
必要なデータ連携が散財している
日常業務に必要な資料がきちんと整理されていないことで起こる非効率は容易に想像できます。しかし、それがデータになると想像力がなかなか働かないこともあり、サービスを提供している企業でない限り、一般企業においてデータ連携の基盤が完備している企業は比較的少ないように感じます。
複数の情報システムが孤立し、分断的に稼働している状態を「サイロ化」と言います。資料があちこちに保管されていると業務に必要な資料を探すのに多大な時間がかかるのと同様に、サイロ化された情報システムでは必要なデータを探すのに時間がかかり、データ分析へ上手く取り組めません。
データ連携はこうした状況を打破するために欠かせないものであり、以下に説明するメリットから多くの企業に注目されて始めています。
1. サイロ化された情報システムのデータ統合と業務効率アップ
情報システムごとに分散しているデータが統合されると、部署やシステムごとに管理されているデータを好きに組み合わせて活用できます。簡単な例を挙げると、複数のシステムごとに設置されている製品や取引先のマスターデータを統一することで、システム全体でのデータ共有が進み、2重3重といったデータ入力作業は無くなります。
特にあらなたシステムを構築したり、クラウドサービスを利用する場合は、すでに既存のシステムに同様のデータが存在することもあり、きちんとデータの所在を確認することから始めます。
こうすることで日々の業務効率がアップし、生産性を高めて本来業務に集中するための時間を増やすことにもつながります。
2. データ統合による事業全体の可視化とリアルタイム性アップ
経営層をはじめ、各部門においても作業効率やタスクの優先順位を決める上で、KPIなど数値的な目標を使用するケースが増えてきました。つまり、今起きている事象をデータを活用して把握していくアプローチで、バックオフィスのみならず、営業部門やマーケティング部門などが行っている業務もシステム化やツールの導入が進んだことにより、活動の数値化が進んでいることが考えられます。
これにより、それぞれのシステム間でデータ連携が取れ、状況分析や経営判断などに必要となるデータの収集や分析をこれまで以上に促進されています。そして、データ分析の大きな目的である「リアルタイムな経営状況の把握」や「高速なPDCAサイクル」などが実現し始めています。
データが統合されて積極的に活用されている環境では、企業は経営にかかわる情報をリアルタイムに可視化でき、さらにビジネスの今後まで予測できるので、データに基づいた経営戦略が建てられるようになるでしょう。
3. データを集約管理することで情報資産管理のコストをダウン
経済産業省が2018年に発表した『DXレポート』では、既存の情報システム環境に何らかの改革を加えなければ、2025年にはIT予算のうち9割が保守運用に費やされることになると指摘しています。これに強い影響を与えているのが情報資産管理です。
サイロ化された情報システムごとにデータが分散管理されていると、データの収集・加工・分析に多大な時間と労力がかかることから、情報資産管理コストは増大します。逆を言えばデータを集約的に管理することで、リアルタイム性を高めながら情報資産管理のためのコストも削減していくことができると考えられます。
その中には、不要なデータも見直されることなく定期的にバックアップされていたり、複数システムが同一データをそれぞれの目的で保管することで生じている無駄を排除することも含まれます。
データの清流化は、プロセスの効率化やデータ管理資源の節約にもつながります。
データ連携の方法（EAI、ETL、ERP）
情報システムごとに分散管理されているデータを連携するにはいくつかの方法があります。ここでは、EAI、ETL、ERPという3つの代表的な方法をかんたんにご紹介します。
EAI（Enterprise Application Integration）
サイロ化された複数の情報システムにおいて、部署ごとに稼働している業務アプリケーションを1つの大きな情報システムとして使用するための仕組みや、それを実現するツールのことです。
部署ごとに個別最適化された業務アプリケーションは連携が取れておらず。サイロ化された情報システム環境を構築する原因になっています。この状況ではデータを統合するどころか、必要なデータを収集するだけでも多大な時間がかかります。EAIはそうした業務アプリケーションを1つに統合し、データとプロセスを継ぎ目なく合わせて、企業全体で利用可能な大きな情報システムを構築できます。
ETL（Extract, Transform, Load）
サイロ化された複数の情報システムにおいて、部署ごとに稼働している業務アプリケーションを接続して必要なデータの抽出と、使いやすいデータフォーマットへの変換・加工を行った後に、DWS（Data Warehouse System）などのデータ管理プラットフォームにデータを書き込むための仕組みや、それを実現するためのツールです。
EAIとの違いは、各業務アプリケーションからデータだけを抽出し、変換及び加工した後にデータの書き込みが可能なことです。そのためEAIよりもコストメリットが高く、情報システムの更なる複雑化を防ぐ効果もあります。
ERP（Enterprise Resource Planning）
サイロ化された複数の情報システムにおいて、事前統合された全社的な情報システムへと刷新するためのツールを指します。ERPには事業運営に欠かせない生産・販売・仕入・在庫・営業・ECなどの業務アプリケーションが統合されており、当然データ連携も事前に行われます。そのため、ERPを挿入するとサイロ化された情報システム環境を解消しながら、連携性の高い業務アプリケーションによって業務改革を実施できるのが大きなメリットです。
また、ERPによって情報システム管理のための運用作業も統合されるため、運用負担を大幅に軽減してIT人材の生産性を大幅に高められます。
データ連携を気軽に考えよう！
クラウドコンピューティングによって企業の情報システム環境は一層複雑になりました。しかしその一方で、クラウド型ETLやクラウド型ERPによってデータ連携の難易度が下がり、かつ導入にかかるコストも抑制しながらデータ連携を進められます。データ分析による事業経営はこれからのビジネスにおける必須事項なので、データ連携をもっと気軽に考え、自社環境にマッチした方法でデータ分析環境を整えてみてはいかがでしょうか？
電算システムでは、データの収集、統合、可視化に必要となる「プラットフォームサービス」を提供し、企業のデータ活用をご支援しています。また、豊富な経験をもつ「データサイエンティスト」「データエンジニア」が企業の皆様が内製化することが難しい「データ分析業務」をご支援いたします。
是非お気軽にご相談ください。
