データ移行とデータ統合は互換性があると認識されているものの、データ管理と準備のライフサイクルにおいて、この2つのデータ戦略は大きく異なる役割を果たします。両者の違い、そしてそれぞれがビッグデータにもたらす独自の価値を理解することは非常に重要です。このガイドでは、データ移行とデータ統合の違いについて詳しく解説し、最も重要なデータからより多くのインサイトを引き出すお手伝いをします。
ジャンプ先:
- データ移行とは何ですか?
- データ統合とは何ですか?
- データ移行とデータ統合の違いは何ですか?
- データ移行とデータ統合はどのように連携しますか?
データ移行とは何ですか?
データ移行の背後にあるシンプルな概念は、データをある場所から別の場所へ移動することです。これは、データベース、アプリケーション、またはストレージの変更を特徴とする、あるシステムから別のシステムへのデータの移行と説明されます。データ移行は、データベースの近代化、新しいデータウェアハウスの構築、および/またはソースからの新しいデータの統合の必要性など、さまざまな理由で発生することがあります。
データ移行の主な機能
データ移行ツールの最も重要な機能には次のようなものがあります。
- 機能性:ツールの機能には、計画、ジョブのスケジュール設定、ワークフローの編成、データのマッピングとプロファイリング、ETL ツール、移行後の監査などが含まれる必要があります。
- データ ソースとターゲット システムの処理:データ移行ツールは、ユーザーが希望するデータ ソースまたはデータ タイプと互換性がある必要があります。
- パフォーマンスと柔軟性：優れたデータ移行ツールは、データ品質を損なうことなく、短時間でデータを転送できます。オンプレミスツールはハードウェアパラメータの影響を受けるため、クラウドツールはオンプレミスツールよりも優れた柔軟性と拡張性を備えています。
- 直感性と使いやすさ：直感的で使いやすいソリューションは、ユーザーの時間を節約します。ユーザーは、直感的で使いやすいだけでなく、優れた技術サポートが提供されるソリューションを検討する必要があります。
データ移行のための主要ツール
一般的なデータ移行ツールには次のようなものがあります。
- クローバーDX
- Microsoft SQL Server 移行アシスタント
- IBMインフォミックス
- IRI ネクストフォーム
- AWS クラウドデータ移行
- Amazon ドキュメントDB
- Talend オープンスタジオ
- IBM クラウド移行サービス
データ統合とは何ですか?
データ統合とは、異種ソースからのデータを単一のデータウェアハウスまたはデータベースに統合するプロセスを指します。データ統合は通常、意思決定の支援、データ品質の向上、データ分析を目的として実装されます。
参照: トップクラウドおよびアプリケーション移行ツール (TechRepublic)
大企業では、データ統合を利用してデータウェアハウスを構築することがよくあります。これにより、ユーザーはより強力なレポート作成、クエリ、分析機能を利用することができます。また、データは統一された形式で提供されます。
データ統合の主な機能
データ統合ツールの標準機能セットには以下が含まれます。
- ターゲット システムへのデータの書き込み:この機能は、ソースからデータをコピーし、変換されたバージョンをターゲットのアプリケーション、サービス、およびシステムに保存します。
- さまざまなソースからのデータへのアクセス:データ統合により、企業はさまざまなソースからデータを収集し、標準化されたバージョンでターゲット システムに配信できるようになります。
- ソースおよびターゲットとの相互作用:ソース システムとターゲット システムは、データ統合を通じて相互に通信できます。
- データ変換:データ統合は、ターゲット システムで使用されるデータを変換する機能によって特徴付けられます。
- データフローの設計:データ統合ツールは、さまざまなターゲット、変換、ソースを使用してデータ パイプラインを作成できます。
データ統合のための主要ツール
データ統合ツールの例には次のようなものがあります。
- ヘボデータ
- インテグレート.io
- ダタド
- インフォマティカ
- Azure データファクトリー
- タレンド
- Oracle データ インテグレーター
データ移行とデータ統合の違いは何ですか?
頻度
新しいアプリケーションを実装する際、データ移行は一度だけ行われます。一度限りの作業であるため、初期ロードには膨大なデータ量が含まれます。そのため、移行後にデータの問題を修正するにはコストがかかります。そのため、移行を事前に十分に準備し、適切に処理することが重要です。
一方、データ統合は、ビジネスの日常業務をサポートする継続的なプロセスです。データの増分的な変更を管理することが含まれます。継続的なプロセスであるため、データ移行に比べて導入や変更が容易です。
使用法
データ統合により、チームは組織内のアプリケーションを統合したり、複数の組織のアプリケーションを統合したりすることが可能になります。レポート作成、分析、ビジネスインテリジェンスを簡素化し、組織の新たな効率性の向上に貢献します。
データ移行は、組織が既存のシステムをアップグレードしたり、完全に置き換えたりする際に重要な役割を果たします。システムやストレージ容量の拡張、ITサービスのクラウドへの移行、あるいはデータサイロを解消するための集中型データベースの導入など、ニーズが高まった際に実施されることが多いです。
目的
データ移行には、データの選択、準備、抽出、変換、そしてあるシステムから別のシステムへの転送が含まれます。一方、データ統合は、異なるソースからのデータを統合し、ユーザーに統一されたビューを提供します。データ統合の場合、これらのソースは必ずしも他のシステムからのものではなく、通常はデータの保存方法が異なる多様なソースからのものです。
データ移行とデータ統合はどのように連携しますか?
データ移行とデータ統合は、今日のビジネスアプリケーションの管理と実用化において、それぞれ異なるながらも重要な機能を果たします。どちらもデータの転送を中心としていますが、データの転送目的は全く異なります。
データ移行は、データ品質戦略の定義と実行の鍵となるため、その後のデータ統合イニシアチブを成功させるための基盤として活用できます。また、既存の履歴データを新しいストレージシステムに転送するという特徴もあります。
データ移行とデータ統合は、クラウドデータ移行などの状況においても密接に関連しています。適切なクラウド統合ツールは、クラウドデータ移行の取り組みを迅速化するのに役立ちます。統合プロセスによって、データ担当者は移行が必要なデータに関する可視性、整理、そして全体的な理解を向上させることができるからです。
データ統合とデータ移行を組み合わせることで、ビジネス情報を実用的なインサイトに変換できるなどのメリットが得られます。また、複数のシステム間での情報交換が促進されるため、ビジネスプロセスも最適化されます。さらに、データ統合とデータ移行を併用することで、すべてのデータリソースがより容易に利用でき、様々なシステム間の情報フローが強化されるため、組織全体の生産性向上にもつながります。
