【特別企画】

時代を一歩リードするための、データ統合戦略徹底ガイド

[2019/09/30 09:50] ブックマーク ブックマーク

データ分析

時代は情報経済の時代となり、データはすべての企業にとって最も重要な資産となっている。業界やビジネスを問わず、競争に勝つためにはデータ駆動型の戦略が不可欠だ。売上増加、収益性、顧客満足度などの事業目標を達成するための意思決定における、データへの依存度が高まっている。

また、今日、組織はデジタルリーダーとなるための膨大なチャンスに取り囲まれている。しかし、ほとんどの企業は、クラウド、機械学習、IoT、ビッグデータのようなテクノロジーがもたらそうとしている世界と現実が異なっていることも実感しており、「McKinsey Global Institute」が発表したレポートでは、以下のような報告が挙げられている。

  • 企業データの55%が、意思決定に活用されていない。
  • 企業の構造化データのうち、ビジネスインテリジェンスにアクティブに活用されているのはわずか45%、さらに、分析またはなんらかの形で使用されている非構造化データの割合は1%以下。
  • 70%以上の従業員が、アクセスすべきでないデータにアクセスしている。
  • アナリストの作業時間の80%が、データ検出と準備に充てられている。
  • 低品質なデータがもたらす経済的な影響は、平均年間1,500万ドルに及ぶ。
  • ナレッジワーカーは、作業時間の50%をデータの取得、エラーの検出と修正、そして信頼できないデータの正確なソースの裏付けの調査に費やしている。
  • データサイエンティストは、作業時間の60%をデータのクリーニングおよび整理に費やしている。

データ統合とその重要性

データ駆動型企業におけるデータチーム編成

⇒ PDFのダウンロードはこちら

これらの状況を改善するために有効なのが「データ統合」だ。これは、さまざまな異なるソースのデータを統一されたビューに結合し、データをより実用的で価値のあるものとして利用者に提供するプロセスを指す。

統一されたデータがない場合、1つのレポートを作成するためのデータ分析を開始する前に、まず複数サイトの複数アカウントにログインし、アプリケーション内のデータにアクセスし、データをコピーし、フォーマットを変更し、クレンジングしたうえで、ようやくデータ分析を実行できる。このような作業は非常に時間と労力がかかるため、データ統合は非常に重要だ。ハンドコーディングの代わりにデータ統合ツールを導入した企業の86%が、2倍の生産性を実現している。

最適なデータ統合戦略の選び方

自社のニーズに合う最適なデータ統合手法を選ぶことは、企業がデータ駆動型になるために超えなくてはならない課題の一部だ。顧客により良いサービスを提供し、業務を改善するうえで考慮すべき要素は、インフラストラクチャーをどこでホストするのか、どのようなテクノロジーを使用して、顧客と対話していくのか、組織の誰がデータへのアクセスを求めているのか、もし「全員」であるならば、彼らが分析に正しいデータを使用していることをどのように確認するのか、現在のデータ保護規制だけでなく、新たにオンラインにも適用される規制にどのように対応すべきかなど、多岐にわたる。

正しいソフトウェアやプロジェクトを選択することが、データ統合の本質ではないということ。データ統合は、企業がこれから革新し成長できるかどうかを左右する、包括的なビジネス戦略なのだ。データ駆動型企業になるためには、企業のビジネスゴール、ニーズ、および利用可能なリソースだけでなく、データ管理市場全体の動向を把握し、成功へと導く、将来を見据えた戦略を構築することが不可欠になる。


本稿で提供するPDFでは、データ統合に関連する変更や課題を詳しく検討し、データ統合戦略を導入するための具体的な手順を説明している。さらに、データ統合ツールの選び方や、データ専門チームを編成して、データへの投資を最大限に活用する方法についても解説。使用するテクノロジー、プラットフォーム、システムにかかわらず、データから迅速に真の価値を得る方法を紹介している。

データ統合の実現を目指す、企業のご担当、経営層の方には、ぜひダウンロードして、その内容をチェックしていただきたい。

提供レポートのご案内

DATA INTEGRATION データ統合 徹底解説

≪目次≫

  • 第1章:データ革命の波に乗り遅れる理由
  • 第2章:高まるデータ依存に変化を強いられるITチーム
  • 第3章:データ統合とその重要性
  • 第4章:クラウドデータ統合:効率性向上への道と新しいイノベーション
  • 第5章:最適なデータ統合戦略の選び方
  • 第6章:ハンドコーディングとデータ統合ツールのどちらを採用すべきか
  • 第7章: データ駆動型企業におけるデータチーム編成の違い
  • 第8章:統一されたデータ管理機能でデータ統合戦略を構築する
  • 第9章:API、アプリケーション統合、およびData as a Service(DaaS)
  • 第10章:データ統合チェックリスト
  • 第11章:重要ポイント
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