生成されるデータ量が増加するにつれ、企業は収集した情報をより適切に処理・活用する方法を必要としています。データ統合とデータ取り込みは、データ戦略を成功させる上で不可欠な要素であり、組織がデータ資産を最大限に活用するのに役立ちます。
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データ統合とデータ取り込みは、データ管理における2つの重要な概念であり、しばしば同じ意味で使われますが、実際にはそれぞれ異なるプロセスであり、特定のビジネス目的に使用されます。データ統合とデータ取り込みの違いを理解することで、組織は各プロジェクトやビジネスデータのユースケースに最適なデータ管理ソリューションを確実に活用できるようになります。
ジャンプ先:
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- データ統合とは何ですか?
- データ取り込みとは何ですか?
- データ統合と取り込みにおける一般的な課題
- データ統合および取り込みツール
データ統合とは何ですか?
データ統合とは、異なるソースからのデータを統合し、統一されたビューに変換することで、アクセスと分析を容易にすることです。このプロセスでは、データベース、API、アプリケーション、ファイル、スプレッドシート、ウェブサイトなど、異なるソースからのデータが統合されます。
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データ統合は通常、抽出、変換、ロードのプロセスによって実現されます。ETLプロセスは、さまざまなソースからデータを抽出し、標準形式に変換してデータウェアハウスにロードします。これにより、データはクエリ、分析、および他のアプリケーションでの使用が可能になります。
データ統合はどのように機能しますか?
データ統合プロセスは、データベース、フラットファイル、Webサービス、その他のアプリケーションなど、異なるソースからデータを抽出することから始まります。抽出されたデータは、一貫性を保つために変換されます。この変換には、フィルタリング、ソート、重複排除、さらには必要なスキーマへのデータのフォーマット設定などが含まれます。
変換されたデータは、データウェアハウスや単一ファイルなどの統合されたターゲットシステムにロードされます。データが統合・処理されると、データ担当者はダッシュボードの構築、トレンドの視覚化、結果の予測、レポートの生成などに活用できます。
データ統合により、企業はデータガバナンスの改善とプロセスの自動化により、より迅速な意思決定能力を身につけることができます。また、俊敏性を高め、変化する顧客ニーズへの迅速な対応も可能になります。
データ統合の種類
企業が利用できるデータ統合には、以下のような様々な種類があります。
手動データ統合
このタイプの統合では、通常、あるシステムから別のシステムへのデータの手動入力、またはスクリプトやプログラムを使用して2つのシステム間でデータを移動する必要があります。手動によるデータ統合は、小規模なデータ統合プロジェクトや、2つのシステム間のデータ整合性を維持するために行われることが多いです。
ミドルウェアデータ統合
ミドルウェア データ統合では、2 つ以上のアプリケーション間の仲介役として機能するソフトウェアを使用して、従来のシステムから最新のアプリケーションへのデータ交換を容易にします。
アプリケーションベースの統合
アプリケーションベースの統合ソフトウェアは、異なるソースからデータを検索、取得し、目的のシステムに統合します。これには、データ統合用に設計されたカスタムビルドまたはパッケージ済みのアプリケーションの使用が含まれます。
統一されたアクセス統合
このデータ統合方法により、ユーザーは複数のソースから一貫した形式でデータにアクセスでき、ソースデータの完全性と安全性を確保できます。この戦略により、ユーザーは元の場所からデータを複製または転送することなく、異なるソースのデータを表示および操作できます。
共通ストレージデータ統合
このタイプのデータ統合により、ソースシステムから新しいシステムへのデータのコピーが可能になります。この手法により、異なるソースからのデータが統合され、より包括的な分析と洞察が得られます。
データ取り込みとは何ですか?
データ取り込みとは、あるソースまたは場所から別のソースまたは場所へデータを移動し、データレイク、データマート、データベース、またはデータウェアハウスに保存することです。これは、元の形式からデータを抽出し、保存に適した形式に変換してから、宛先システムにロードすることから成ります。データは、CSV、Excel、JSON、XMLファイルから抽出されることがよくあります。
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データ取り込みは、データを宛先システムにロードする前に処理を行わないという点で、データ統合とは異なります。データ取り込みは、あるシステムから別のシステムへデータを転送するだけです。つまり、データは変更やフィルタリングが施されることなく、生の状態で転送されます。
データの取り込みはどのように機能しますか?
データ取り込みは、複数のソースからデータを収集し、データリポジトリまたはデータウェアハウスにロードします。データはリアルタイムまたはバッチで収集できます。
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その後、ETLプロセスを用いてデータが処理・変換され、分析の準備が整います。あるいは、ETLプロセスを用いて、変換前に生データを可能な限り迅速にロードすることも可能です。データ変換が完了すると、データはデータベース、クラウドストレージプラットフォーム、分析エンジンなどのターゲットシステムにロードされます。
データ取り込みの種類
利用できるデータ取り込み方法には、次のようないくつかの種類があります。
バッチ取り込み
これには、定期的にデータをチャンクまたはバッチで収集して処理することが含まれます。
ストリーミング取り込み
このタイプのデータ取り込みでは、リアルタイムでデータを収集・処理します。ストリーム取り込みは、リアルタイム分析、不正検出、株式市場分析などのタスクに重点を置く低レイテンシのアプリケーションでよく使用されます。
ハイブリッドデータ取り込み
ハイブリッドデータインジェストは、バッチインジェストとストリーミングインジェストを組み合わせた手法です。このアプローチは、完全なデータインジェストのためにバッチレイヤーとストリーミングレイヤーを必要とするデータに使用されます。
データ統合と取り込みにおける一般的な課題
データの統合と取り込みは複雑なプロセスであり、特有の課題を伴うことがあります。ここでは、組織がこれら2つのデータ管理タスクに取り組む際に直面する一般的な課題をいくつかご紹介します。
データ品質
データ品質の問題は、様々なソースから様々な形式のデータが混在することで発生する可能性があります。これにより、データの不一致、データ統合の遅延、そして誤った結果が生じる可能性があります。不適切なフォーマット、入力、コーディングによってデータ品質が低下し、不正確な洞察や誤った意思決定につながる可能性があります。
データ量
処理する必要があるデータの量が従来のプラットフォームでは大きすぎる場合があり、データを迅速に処理することが困難になります。
セキュリティ上の課題
組織は、データの統合と取り込み中にデータの安全性を確保するために、特別な予防措置を講じる必要があります。これには、クラウドベースのシステムに送信する前や保存する前にデータを暗号化することや、アクセス制御措置を設定して閲覧できるユーザーを制限することが含まれます。
スケーラビリティの課題
企業が成長するにつれて、データ統合・取り込みプロセスを拡張するためのツールやリソースへの投資が必要になります。そうしないと、データ処理の遅延や古さが原因で、貴重なインサイトや機会を逃してしまうリスクがあります。
料金
データの統合と取り込みには、時間と費用の両方の投資が必要です。プロジェクトの複雑さに応じてコストは大きく異なる可能性があるため、プロジェクトに必要なリソースと、それが予算にどの程度影響するかを検討することが重要です。
データ統合および取り込みツール
大量のデータを収集、保存、管理する組織には、データ統合および取り込みツールが不可欠です。これらのツールは、複数のソースからのデータを効率的に取得、操作、分析することを可能にします。
データ統合ツール
スナップロジック
SnapLogicは、オンプレミスとクラウドベースのシステム間でデータ、アプリケーション、APIを統合できるエンタープライズ統合プラットフォーム（PaaS）です。視覚的なドラッグアンドドロップインターフェースにより、クラウドとオンプレミスのアプリケーションやデータソースを迅速に接続し、プロセスを自動化し、複数のシステムにまたがる堅牢なデータパイプラインを構築できます。
SnapLogic の iPaaS には、Snaps とも呼ばれる 500 個を超える構築済みコネクタのライブラリと、ユーザーが適切なアプリケーションとデータ ソースをすばやく見つけて接続できるようにする AI 搭載アシスタントが含まれています。
Oracle データ インテグレーター 12C
Oracle Data Integrator 12cは、複数のデータベースやその他のソース間でデータを移動および変換するELTプラットフォームです。データ統合プロセスを自動化するように設計されており、効率的なデータ管理ソリューションの構築と維持に使用されます。
ODI 12cは、プラットフォームに依存しない標準ベースのデータ統合製品であり、あらゆるデータ統合要件をサポートします。これには、バッチおよびリアルタイムデータ統合、そしてビッグデータ統合が含まれます。
IBM Cloud Pak for Data
IBM Cloud Pak for Dataは、組織がより迅速かつ的確な意思決定を行うための統合データ・AIプラットフォームです。オープンソース・テクノロジーを基盤とし、企業のデータ統合、洞察の獲得、プロセスの自動化を支援する強力なツールを提供します。これにより、組織は複数のクラウド環境やオンプレミス環境にわたって、データを安全に管理、分析、共有できるようになります。
データ取り込みツール
アパッチ・ニフィ
Apache NiFiは、異なるシステム間のデータ移動を管理および自動化するためのデータフロープラットフォームを提供するオープンソースソフトウェアプロジェクトです。システム間のデータフローを自動化し、ソースから宛先までのデータの収集、ルーティング、処理を容易にするように設計されています。低レイテンシ、高スループット、動的な優先順位付け、ロス耐性、そして配信保証を提供します。
タレンド
Talendは、様々なソースやシステムにわたるデータ統合と整合性を実現する統合プラットフォームです。オンプレミスとクラウドベースの両方のソースからデータにアクセスし、統合し、クレンジングとガバナンスを行い、意思決定者に信頼できるデータを提供できます。また、リアルタイムでデータを処理するためのデータパイプラインを構築、展開、管理することも可能です。
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