社内に散在するデータ連携を実現する
DIプラットフォーム

売上データや顧客データなど日々増え続けるデータ。オンプレミスの限界などからクラウドへの移行を検討している企業も多いのではないでしょうか？　しかしここで問題となるのが、販売や顧客管理などを処理している現状のシステムやツールとの連携です。

また、社内の膨大なデータをいかに戦略的に活用できるかという観点から、データマネジメントに注目する企業が増えています。そこでデータの分析ツールを導入したものの、社内データの選択・収集に手間取り十分なデータ分析ができない、といった課題も生まれています。

既存システムとのデータ連携を含め、増え続けるデータを効率よく管理するにはどのような方法があるのでしょうか？

IoT、ビッグデータ、オムニチャネルなどを活用する販売戦略では、データマネジメントが企業成長のカギを握るといわれています。しかし実際の現場でデータマネジメントを導入する場合、社内データの効率的な収集、活用においていくつかの問題点があります。

データマネジメントは、データ分析ツールを導入すればそれですべてが解決するわけではありません。最も重要なポイントは社内に散在した分析、仮説検証の基軸となる顧客や商品、在庫などのデータを、いかに効率よく収集できるかです。どんなに高性能なデータ分析ツールであっても、その基軸となるデータを揃えられなければ効果を発揮できません。

社内に散在するデータを収集するには、まずどこにどのようなデータがあるのかを把握しておく必要があります。しかしそれらのデータが保存されているデータベースやグループウェア、アプリケーションなどは、部署によって異なっていることが多いもの。仮に散在するデータを収集できたとしても、分析に必要なデータとレガシーデータ、品質の悪いデータの選別ができなければ、的確な分析は行えません。

これらの障壁を越えられなければ、効果的なデータマネジメントは実現しないのです。

データマネジメントの課題を解決に導く有効な手段の一つが、データ統合DI（Data
Integration：データインテグレーション）のためにデータ連携ツールを導入することです。

DIとは、その言葉通り、さまざまなツールにあるデータや社内に散在するデータを統合させること。社内にある玉石混交の複雑なデータをを収集し、そこから目的に応じて必要なデータを選択して統合し、企業活動に活かそうという思想です。独自にシステムを開発しようとすれば、膨大な時間をコストを要する作業ですが、これを容易に行えるようにしたのがデータ連携ツールです。導入の際には、次のような機能が備わっているかどうかチェックすることが重要です。

データ連携ツールには、専門のプログラミング知識を必要とすることなく扱えるものがお勧めです。具体的には、変換や加工に必要な処理もアイコンのドラッグ＆ドロップで可能にするような、直感的に操作できるGUIを採用しているものが良いでしょう。誰もが必要なデータ連携を行うことができれば、進化の早いビジネスシーンにも柔軟に対応することができます。

必要と思われるデータは、企業内のさまざまなシステムで運用されています。各種データベース、グループウェア、データウェアハウス、アプリケーションなどを連携させるためのアダプタができるだけ多く用意されているかどうかも、データ連携ツール選択のポイントです。

的確な販売戦略を立てるには、できる限り迅速なデータ分析が必須です。データの鮮度が落ちれば落ちるほど、販売戦略も後手に回らざるを得なくなるからです。データ連携ツールは、大量のデータの中から必要なデータを選別し、高速に処理できることが重要なのはいうまでもありません。

データマネジメントの課題となる社内に散在するデータの収集、選別。できるだけ手間やコストをかけずに課題を解決するには、データ連携ツールをうまく活用することが決め手になります。

データ連携によるDIは、既存のシステムだけにとどまりません。スマートフォンなどのデバイス、センサー、製造機器など多様なモノとインターネットを接続するIoTでも必須です。

オンプレミスとクラウド、従来のシステムとIoTなど、環境や機器に関わらず、社内のリソースを余すことなく活用できる環境を作り出すデータ連携ツールを活用しDIを実現することで、業務効率向上はもちろん、企業活動そのものが向上するでしょう。

企業成長のカギを握るデータマネジメント。データ収集や選択を効率的に行うデータ連携ツールを活用することでDIを実現し、社内に実存するデータという有効資源を積極的に活用していきたいものです。