データ統合とは？その必要性と具体的なステップ、
よくある課題と解決案をご紹介

データのサイロ化とは、異なる部門間でシステムが分断されてしまい、連携が取れていない状態のことを指します。

データ統合により、異なる部門やシステムに散在しているデータを一元的に管理できるようになるため、データのサイロ化を解消できます。サイロ化の解消を通じて、必要なデータや足りないデータなどを容易に把握できるようになることもメリットです。

データを一元化することで、データ管理担当者の負担が軽減されます。散在するデータを整理・加工するためには膨大な工数がかかり、人的ミスも起きやすくなりますが、データ統合によってそうした課題を解消でき、生産性向上に寄与します。

複数のデータソースからのデータが統合されることで、データの一貫性が保たれるようになります。これにより、データ分析を通じて信頼性の高い結果を提供しやすくなることもメリットの1つです。データの完全性が向上し、データの欠損や矛盾も減少します。
さらに、多くのデータを統合することで相関関係やパターンを発見しやすくなり、より包括的な分析が可能となります。

経済産業省のDX推進ガイドラインでは、DXを「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、～競争上の優位性を確立すること」と定義しており、DXを推進するうえでもデータの活用は必須です。

出典：経済産業省（2020年11月9日策定・2022年9月13日改訂）「デジタルガバナンス・コード2.0 」

昨今では、データ分析にAIを活用している企業も少なくありません。データ統合を行うことで組織内の多様なデータをビッグデータとして活用することができ、AIはそのビッグデータを取り込むことでより正確で示唆に富むデータ分析結果を示すことができるようにもなります。

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次章では、データ統合を実施する際の流れを解説します。

まずは社内システム等に存在するデータをリスト化し、どこにどのようなデータが存在するのか把握したうえで、統合する対象を決めます。基幹システムだけでなく、サブシステムを含め部門で個別に保有するデータも統合対象として精査することが必要です。
たとえば製品・サービスのマスタデータ、CRMシステムに集約されている顧客データ、業務アプリのトランザクションデータなどが対象となります。
データ統合の対象によって、利用するデータリポジトリがデータレイクか、データウェアハウスか、データマートかが変わってきます。

統合するデータの対象を決めたら、データを扱いやすいように処理する必要があります。そのプロセスをデータクレンジングといいます。データクレンジングはデータの重複や欠損、粒度の違いなどデータの不備を適切な形に修正することであり、システムの統合に伴うデータ移行時に不可欠です。

データクレンジングの詳細についてはこちらの記事をご覧ください。

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データクレンジングの後に行う工程が、データの変換・加工です。このステップでは、データのフォーマットを統一します。たとえば、文字コードが複数あると文字化けが発生する可能性があるので注意が必要です。日付の桁や通貨単位なども統一しておきます。
データリポジトリに移行後は、扱いやすくするためにデータ粒度の統一や結合・分割などの加工処理も行います。

変換・加工後には、データの収集方法を決定し、実際にデータを集めていきます。データ統合で使用される集積方法にはデータレイク、データウェアハウス、データマートがあり、データ活用の目的によって最適なものが異なります。

データレイク・データウェアハウス・データマートそれぞれの違いについては、こちらの記事をご覧ください。

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近年のシステムはデータの量が膨大なものになっており、大量のデータ処理に時間がかかることも課題です。特に画像や動画など容量の大きいデータを活用する際には、どのようにデータ処理をスピーディーに進めていくかが問われます。