企業は豊富なデータを保有していますが、多くの場合、それらは複数のシステムに分散しています。そのため、ビジネスで何が起こっているかを明確に把握することが困難になっています。
参照:雇用主が ETL およびデータ ウェアハウス開発者に求めているものは次のとおりです。
そこで、データ統合とETLがデータの可視性と使いやすさを向上させるために役立ちます。これら2つの概念は密接に関連していますが、データ管理ライフサイクルにおいては、データ統合とETLはそれぞれ異なる目的を果たします。
ジャンプ先:
- データ統合とは何ですか?
- ETLとは何ですか?
- データ統合と ETL はどのように似ていますか?
- データ統合と ETL の違いは何ですか?
- データ統合、ETL、ELTの未来
データ統合とは何ですか?
データ統合とは、複数の異なるソースから得られるデータを統合的にユーザーに提供するプロセスです。アプリケーションによってプロセスは異なりますが、全体的な目標は、複数のソースからのデータを組み合わせて、企業に360度の情報ビューを提供することです。これは、複数のソーシャルメディアサイトからの顧客データであれ、科学的研究の研究結果であれ変わりません。
データ統合を成功させるには、必要なデータとその保存場所を把握することが不可欠です。これらの情報を収集したら、次のステップは、様々なデータセットをどのように統合するかを決定することです。これには、ETLツールの使用、あるいは手動データ入力やCSVファイルのインポートといった手動プロセスが含まれる場合があります。
データ統合のユースケース
データ統合はさまざまなシナリオで適用され、それぞれに固有の要件と課題があります。
エンタープライズデータ統合
大規模組織では、複数の部門にまたがるデータのサイロ化に悩まされることがよくあります。各部門が独自のシステムやデータベースを運用している場合、データが断片化され、一貫性が失われることがあります。
このような状況では、データ統合が救いの手となります。データ統合は、これらのデータを統合することで、企業の業務に関する包括的かつ統一されたビューを提供します。企業は、データの異質性に対処し、組織全体でデータの一貫性を確保する必要があります。
ヘルスケアデータ統合
医療分野では、医療提供者は電子カルテ、検査システム、保険データベースなど、様々なソースから患者データを統合することがよくあります。この統合により、患者の病歴を包括的に把握することができ、これは診断と治療の改善に不可欠です。これには、機密データの取り扱い、データプライバシーの確保、そしてHIPAAなどの規制へのコンプライアンス維持が含まれます。
財務データ統合
金融機関は、顧客に包括的な財務概要を提供するために、社内外の様々な情報源からデータを統合することがよくあります。これには、当座預金口座、普通預金口座、クレジットカード、ローン、投資口座などのデータが含まれる場合があります。金融機関は複雑な財務データを管理し、データの正確性とセキュリティを確保する必要があります。
ソーシャルメディアデータ統合
ブランドは、自社のオンラインプレゼンスと顧客感情を包括的に把握するために、複数のソーシャルメディアプラットフォームからデータを統合することがよくあります。このユースケースでは、非構造化データと大量のデータの処理が求められます。
データ統合の例
データ統合の概念をさらに説明するために、いくつかの具体的な例を考えてみましょう。
- ヘルスケア:ヘルスケア提供者は、電子医療記録、検査システム、保険データベースからの患者データを中央システムに統合して、完全な患者履歴を提供できるため、診断と治療の質が向上します。
- 財務:銀行は、当座預金口座、普通預金口座、クレジットカード、ローン、投資口座からのデータを統合して、顧客に完全な財務概要を提供することで、信用評価、財務計画、およびアドバイスを改善できます。
- 小売:小売企業は、さまざまな店舗の販売データ、在庫データ、顧客データを統合し、ビジネス インテリジェンスと分析に使用して、意思決定と戦略を改善できます。
ETLとは何ですか?
ETL（抽出、変換、ロード）は、データ統合のよりシンプルな形式の一つです。これは、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）、eコマース・プラットフォーム、レガシーシステム、顧客関係管理システム（CRM）などの複数のソースからデータを収集するために使用される3段階のプロセスです。
ETL はこれらのソースからデータを中央システムが使用できる形式に変換し、データ ウェアハウスにロードします。
ETLのユースケース
データ統合の特定の形式である ETL は、次のようなさまざまなシナリオで使用されます。
データウェアハウス
ETLの最も一般的なユースケースの一つは、ビジネスインテリジェンスを目的として、様々なソースからデータウェアハウスにデータをロードすることです。これには、ソースシステムからのデータの抽出、一貫した形式への変換、そしてデータウェアハウスへのロードが含まれます。
データ移行
ETLは、レガシーシステムの置き換えなど、あるシステムから別のシステムへのデータ移行に使用できます。データは古いシステムから抽出され、新しいシステムのスキーマに合わせて変換され、新しいシステムにロードされます。
合併・買収後のデータ統合
企業が他の企業を買収または合併する際には、両社の異なるシステムからデータを統合するためにETLがよく使用されます。このプロセスでは、両システムからデータを抽出し、一貫した形式に変換して、新規または既存のシステムにロードします。
ETLの例
ETL の概念を説明するために、いくつかの具体的な例を見てみましょう。
- 小売データ ウェアハウス:小売企業は ETL を使用して、さまざまな店舗からの販売データ、在庫データ、顧客データを中央データ ウェアハウスにロードし、そこで分析を行って販売傾向、在庫管理、顧客行動に関する洞察を得ることができます。
- 顧客関係管理データの移行:企業は ETL を利用して、従来の CRM システムから新しい CRM システムに顧客データを移行できます。これには、従来のシステムから顧客データを抽出し、新しいシステムのスキーマに合わせて変換し、新しい CRM システムにロードすることが含まれます。
- 医療データの統合:医療提供者は、ETL を使用して、さまざまなソースから患者データを抽出し、一貫した形式に変換して、中央の電子医療記録システムにロードすることで、患者データを統合する場合があります。
データ統合と ETL はどのように似ていますか?
上記のユースケースと例から、データ統合とETLは密接に関連した概念であることが明らかです。実際、ETLはデータ統合のサブセットと考えることができます。これは、どちらのプロセスも複数のソースからのデータを単一のリポジトリに統合するプロセスであるためです。
参照:データ移行とデータ統合の違いについて説明します。
ただし、すべてのデータ統合ソリューションがETLツールやETLコンセプトを採用しているわけではないことに注意が必要です。場合によっては、データレプリケーション、データ仮想化、アプリケーションプログラミングインターフェース、Webサービスといった代替手段を用いて、複数のソースからデータを統合することも可能です。ETLが最も効果的なデータ統合方法となるかどうかは、組織の具体的なニーズ次第です。
データ統合と ETL の違いは何ですか?
データ統合とETLの主な違いは、データ統合の方がより広範なプロセスであるということです。データ統合は、あるシステムから別のシステムへのデータの移動だけでなく、さまざまな用途に使用できます。多くの場合、次のような処理が含まれます。
- データ品質:データが正確、完全、かつタイムリーであることを確認します。
- マスター参照データの定義:製品名やコード、顧客 ID などの単一の信頼できるソースを作成し、ビジネス トランザクションにコンテキストを提供します。
ETLとデータ統合の実践
ETL とデータ統合の違いをわかりやすく説明するために、次のシナリオを見てみましょう。大規模な食品・飲料複合企業では、マーケティング キャンペーンを区別するために、商品と消費者を多数分類する必要がある場合があります。
同じ会社の子会社は、単純な製品階層と顧客分類体系でこれを実現するかもしれません。この場合、コングロマリットはレッドブルの缶をエナジードリンクとして分類するかもしれません。これは、より大規模な食品・飲料販売カテゴリーの中のノンアルコール飲料カテゴリーに属する飲料です。一方、子会社は、レッドブルの販売を、より広範なノンアルコール飲料カテゴリーに一括して分類するかもしれません。なぜなら、自社は数種類の製品しか提供していないからです。
この例は、データ統合がビジネス上の意思決定の明確化にどのように貢献するかを示していますが、同時に、データ統合を効果的に行うためにはデータの品質が不可欠であることも示しています。整理されたクリーンなデータがなければ、企業は不完全または不正確な情報に基づいて意思決定を行うリスクがあります。
ETL はこのような問題に対処するための初期の試みでしたが、有効な変換を決定するビジネス ルールが適切に規定されていない場合は特に、変換手順が問題になることがあります。
特定のデータの集計方法を定義する明確なルールが必要です。例えば、販売取引の記録や、同じフィールドを表すのに異なる単語が使われているデータベースフィールドのマッピングなどが挙げられます。例えば、あるデータベースでは「女性」という単語が使われているのに対し、別のデータベースでは単に「f」という文字が使われているなどです。こうした問題を解決するために、データ統合ツールやテクノロジーが開発されました。
データ統合、ETL、ELTの未来
かつては、データ統合は主にETLツールを用いて行われていました。しかし近年、ビッグデータの台頭により、ELT（抽出、ロード、変換）ツールへの移行が進んでいます。ELTは、よりアナリスト中心のワークフローを短縮し、スケーラブルなマルチクラウド・データ統合ソリューションを用いて実装できます。
これらのソリューションは、ETLツールに比べて明確な利点があります。サードパーティプロバイダーは、すべてのユーザー向けの汎用的な抽出・読み込みソリューションを提供できます。データエンジニアは、時間がかかり、複雑で問題の多いプロジェクトから解放されます。また、ETLを他のクラウドベースのビジネスアプリケーションと組み合わせることで、組織全体で共通の分析セットへのアクセスが広がります。
ビッグデータ時代において、データ統合は拡張性とマルチクラウド対応が求められます。マネージドサービスも、ビッグデータのユースケースの変化に対応するための柔軟性と拡張性を提供するため、データ統合の標準となりつつあります。データ統合戦略へのアプローチ方法に関わらず、データ統合およびETLツールを効果的に活用できる有能なETLおよびデータウェアハウス開発者、その他のデータ専門家をスタッフに確保することが重要です。
