データ連携の必要性とは？　メリットや連携方法、注意点を解説

データ利活用の促進（DX）

企業は、データを活用することで顧客ニーズの把握や新たなビジネスチャンスを見出し、競争力を高めることが求められています。特に、DX（デジタルトランスフォーメーション）が進む現代では、企業が保有する多種多様なデータを組織横断的に連携・統合し、戦略的に活用することが不可欠です。
顧客の購買傾向や市場の動向をリアルタイムで分析することにより、データに基づいた迅速な意思決定や、カスタマーエクスペリエンスの向上が可能となります。
こうした取り組みによって、企業はデータをもとにした新サービスの創出や、効率的なマーケティング活動など、DXを促進する基盤を強化できます。

データ連携における課題の解決

データ連携を進めるうえで、企業は様々な課題に直面します。ここでは、よく見られる代表的な課題とその背景について詳しく説明します。

データを組み合わせて活用できる

顧客情報、売上データ、商品データ、在庫情報など異なるデータを組み合わせることで、より精度の高い営業戦略やマーケティング施策を展開することが可能です。例えば、顧客の購買履歴と行動データを掛け合わせれば、顧客ごとにカスタマイズされた提案ができ、売上向上や顧客満足度の向上が期待できます。

データを一元管理できる

データの一元管理により、リアルタイムで必要な情報に迅速にアクセスでき、業務効率が大幅に向上します。例えば、営業チームやマーケティング部門が一元化された顧客情報にアクセスできることで、部署間の連携がスムーズになり、顧客対応の質が向上します。また、重複データやエラーを削減し、システム全体での効率化も期待できます。

データの整合性が取れる

複数のシステム間で同じデータを統一して扱うことで、データの一貫性や整合性が保たれます。例えば、商品データが常に最新であれば、顧客向けの価格設定や在庫管理も正確に行えるため、誤発注や販売機会の損失を防ぎ、信頼性の高い意思決定を可能にします。データの統一により、企業全体で情報が揃い、誤解やミスが発生しにくくなります。

開発工数やコストを削減できる

データ連携ツールを活用することで、データの接続や変換が効率化され、開発工数や運用コストの削減が期待できます。例えば、スクラッチ開発でシステム連携をゼロから設計する必要がなくなるため、開発スピードが向上し、費用を抑えられます。また、メンテナンスも容易になり、システムのアップデートや拡張もスムーズに行えるため、長期的な運用コストの削減にもつながります。

リスクを最小化できる

手作業で行っていたデータの登録や更新が自動化されるため、人的エラーが大幅に減少し、リスクが最小化されます。例えば、顧客情報や取引データの入力ミスが防げるため、顧客対応や財務データの信頼性が向上し、データに関するトラブルが少なくなります。また、システム間の連携により、データが自動的に更新されるため、セキュリティリスクも軽減され、企業全体のデータ管理体制が強化されます。

1.データを取得

各システムから必要なデータを取得します。データ取得方法は、システムのAPIを利用したり、データベースに直接アクセスしたりと、様々な方法があり、連携するシステムの要件に応じて適切な手段を選びます。また、データ取得時にはセキュリティやアクセス権限の確認が必要です。

2.データを変換

取得したデータの形式や項目を整え、他のシステムで扱えるように変換します。例えば、日付フォーマットや言語設定の違いなどを統一し、データの品質を整えます。データ変換ツールを活用することで、処理を自動化し、より正確かつ効率的に変換することが可能です。

3.データを登録

変換されたデータを目的のシステムに登録します。登録方法は、データベースのインポート機能や、システム連携ツールを介してのアップロードなど、システムの仕様に合わせて選択します。データの重複や不整合が発生しないように、エラーチェックや検証プロセスも行います。

4.データ連携のタイミングを設定

データの更新頻度や、リアルタイムでの同期が必要かなど、データ連携のタイミングを設定します。連携の頻度は業務に応じて選定しますが、リアルタイム連携ではネットワークの負荷が増すため、必要性に応じてスケジュール連携と使い分けます。こうしたタイミング設定により、最新のデータが常に反映され、リアルタイムで情報活用ができるようになります。

スクラッチ開発

ゼロから開発する方法で、自社のシステム環境や要件に完全に合わせたカスタマイズが可能です。ただし、開発には高度な技術と多くの時間やコストが必要であるため、慎重なコスト計画が求められます。

データ連携ツール

データ連携を容易にするツールは、様々なビジネスシーンで有効に活用され、効率的なデータ活用を支援します。ツールの選択は、連携目的やデータの種類、システムの構成などによって異なりますが、最適なツールを選ぶことでデータ統合がスムーズになり、企業の成長につながります。ここでは、代表的なデータ連携ツールをいくつかご紹介します。

データ連携ツールは、企業のITインフラ全体の運用効率を高め、データの信頼性と即時性を向上させます。適切なツールを活用することで、データ活用が加速し、ビジネスの競争力向上にもつながります。

データのサイロ化

データのサイロ化とは、各システムが独立して運用されることでデータが分断され、全体的な情報の活用がしにくくなる状態を指します。
例えば、営業部門とマーケティング部門がそれぞれ異なるシステムで顧客データを管理している場合、顧客の統合的な分析が難しくなり、意思決定にも影響が出る可能性があります。サイロ化を防ぐためには、組織全体でデータの流れや使用状況を統一した管理方針のもとで把握することが重要です。データガバナンスを強化し、定期的なシステム連携の見直しを行うことで、サイロ化を防ぎ、データの一貫性と整合性を保つことができます。

データのブラックボックス化

データ連携の過程で、データ変換や連携ルールが一部の担当者にしか理解されていない場合、システムのメンテナンスやトラブルシューティングに支障をきたすことがあります。これを「データのブラックボックス化」と言い、企業にとっては将来的なリスク要因となります。透明性を確保するためには、データ変換のフローや設定内容を文書化し、関係者間で共有する体制を整えることが必要です。
例えば、データ連携のプロセスをフローチャートやマニュアル化し、誰が見ても理解できるようにすることで、システムがブラックボックス化するのを防ぎます。
また、運用フローに変更が生じた場合も、常に最新情報を共有し、透明性を維持しましょう。

データのスパゲッティ化

複数のシステムが複雑に絡み合ってデータ連携されることを「データのスパゲッティ化」と言います。このような状態になると、システム間のデータフローが複雑になり、新たなデータ連携の追加や修正が難しくなるほか、トラブル発生時の原因特定にも時間がかかります。
スパゲッティ化を防ぐためには、連携するシステム同士のデータフローをできるだけシンプルに保ち、ビジュアル化ツールなどで一目で連携状況が分かるようにすることが効果的です。定期的にデータフローを見直し、不要な連携や複雑化した部分を整理することで、システムの保守管理が容易になり、トラブル時の対応もスムーズになります。

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自動処理のルールとなるジョブフロー（ワークフロー）の定義は、アイコンを並べるだけで手軽に作成できます。プログラミングなどの専門知識は必要ないため、データ連携の運用を属人化・ブラックボックス化することなく社内で運用可能です。