データウェアハウジングは、多くの現代の組織にとって日常的なビジネス活動に欠かせない要素です。適切に管理されたデータウェアハウスは、アナリティクス、ビジネスインテリジェンス（BI）、レポーティングに必要な情報を集約する中心的な役割を果たします。組織の業務運営に不可欠であり、データから正確で実用的なインサイトを導き出すための鍵となります。

しかし、時間の経過とともにビジネスデータは増え続け、新しいサービスやプラットフォームが導入されるため、収集・保存すべきデータも増加していきます。しっかりとしたデータ統合戦略がなければ、サイロが発生しかねません。やがて、レポートや分析に遅延が生じ、ITチームは増大する需要に対応するためのカスタムコードの構築に追われ、散在するデータランドスケープから得られる情報の信頼性は低下していきます。

本記事では、データウェアハウス統合とそのメリットをご紹介します。あわせて、データサイロの解消、データ品質の向上、信頼性の高い最新データからの実用的なインサイト創出におけるデータウェアハウス統合の重要性を、いくつかの実際のユースケースを通じてお伝えします。

データウェアハウス統合とは？

まず、データウェアハウジングの概念を確認しましょう。物理的な倉庫や図書館をイメージしてみてください。モノ（この場合はデータ）を大規模に整理して保管するリポジトリです。データウェアハウジングとは、サービス、ビジネスシステム、データベース、データレイクなど、さまざまなソースからデータを収集・管理するプロセスを指します。

データウェアハウジングは単なるストレージにとどまりません。データを分析に活用できるよう、整理、クレンジング、構造化する工程も含まれます。適切に構造化されたデータウェアハウスは中央図書館のように機能し、組織内のさまざまな部門や機能からのデータが分類され、アクセスしやすく、すぐに利用できる状態になっています。

CDataの最近の調査によると、組織の3分の1が100以上の異なるアプリケーションとシステムを使用してデータを管理しています。そして組織が成長するにつれ、データニーズも変化します。専門的なデータや保護が必要なデータが別のシステムで生成されることもあります。他社との買収や合併が発生するかもしれません。あるいは、組織が別の地域に拡大するケースもあるでしょう。いずれの場合も、新たなデータが加わり、それぞれが独自のカタログシステムを持つ別々の「図書館」になります。データソースが増えるほど、データサイロ — つまり一部の部門からはアクセスできるものの他の部門からは見えない、データの孤立したポケット — が生まれる可能性が高まります。さらに問題なのは、あるシステムが古い情報を保持している可能性があることです。こうしたデータと、それを必要とする人々の間の「断絶」は、正確な分析を行ううえで大きな課題となります。

接続されていないデータソースは、データ管理プロセスも複雑にします。それぞれ固有の構造やフォーマットを持つ個々のデータストアが、組織のデータランドスケープの全体像を把握するためにデータを統合する難しさを増大させます。

データパイプラインはより複雑になり、データへのアクセスと処理により多くの時間がかかるようになります。ギャップを埋めるためにカスタムコードが作成されるかもしれませんが、データソースが増えればアドホックなコードも増えていきます。現時点では実用的に見えるかもしれませんが、このリアクティブなアプローチは場当たり的なソリューションが絡み合った状態を招きかねません。目の前の問題を解決するための新しいスクリプトやパッチが増えるたびに、システムの複雑さは倍増します。やがてITチームは、保守が困難でエラーが起きやすいコードとシステムのパッチワークを管理することになります。データ量が増加するにつれ、ITチームは対応に苦慮し、データ処理にボトルネックが生じます。

その結果、各部門は古い、潜在的に不正確な、あるいは矛盾するデータでレポートや分析を行うことになり、そこから得られるインサイトが歪められたり無効化されたりします。この段階では、コストの増加やデータ管理プラクティスの不統一も懸念事項となるでしょう。

ここでデータウェアハウス統合の出番です。個々のデータサイロを1つのまとまりのあるシステムに接続することでサイロを解消し、保存されたすべてのデータへの統一的なアクセスを可能にします。さまざまな図書館から集めた膨大な蔵書を、1つの整理されたカタログにまとめるようなイメージです。

データウェアハウス統合は、互換性を確保するためにデータ形式を標準化し、類似するデータポイントをマージして冗長性を削減することで機能します。たとえば、顧客データが2つの別々の場所に保存されている場合、統合はクロスチェッカーとして機能し、情報が一致していることを確認します。その結果、分析やビジネスインテリジェンスのための情報へのアクセスを容易にする、一元化されたリソースが生まれます。データ管理を簡素化し、データ品質を向上させることで、組織全体でのより正確でタイムリーなインサイトを支えます。

データウェアハウス統合の5大メリット

データ量が指数関数的に増加する中、現代の組織はデータ管理戦略に堅牢なデータウェアハウス統合を含めるべきだと認識しています。異なるデータソースを1つのシステムに統合することで、データの取り扱いと活用が容易になり、企業がその情報をどのように理解し、行動につなげるかが改善されます。

1. データアクセスが高速化。 データウェアハウス統合はデータを一貫性のあるシステムにマージし、より高速なアクセスと複雑さの軽減を実現します。

2. BI がより堅牢に。 さまざまなソースからデータを集約することで、業務のより包括的なビューを得られます。データウェアハウス統合は、レポーティング、トレンド分析、戦略立案のための、より包括的で正確なインサイトを提供します。

3. データ品質と一貫性が向上。 信頼できるデータは、データドリブンな意思決定の基盤です。データウェアハウス統合により、組織全体のすべてのデータが標準化・クレンジングされ、高品質で一貫性のあるデータが確保されます。

4. ROI（投資対効果）が向上。 データウェアハウス統合は、複数のストレージ・処理システムの必要性を排除することで、運用コストやサーバースペースのコストを削減できます。また、より良いビジネス戦略と成果を推進するために改善されたインサイトが得られることも、コスト効率の向上につながります。

5. データのパフォーマンスが向上。 データが中央のウェアハウスに統合されると、データの処理と分析がより効率的になります。データウェアハウス統合により、処理速度の高速化とクエリの効率化が可能になります。データの鮮度が向上することで、ユーザーエクスペリエンスの強化やビジネス運用の効率化に向けたイノベーションが促進されます。

データウェアハウス統合の一般的なユースケース

データウェアハウス統合の活用範囲は、ほぼすべての業界やビジネス目標に及びます。ここでは、データウェアハウス統合がデータアクセスと管理の体験をよりスムーズにするために使われている代表的な例をご紹介します。

マーケティングキャンペーン

統一されたデータプールは、あらゆる業界のマーケティングチームにとって強力なツールです。チームは単一の顧客データソースをもとに、情報が最新かつ正確であることを確認しながら、マーケティングキャンペーンの分析、追跡、ターゲティングを行えます。マーケティングデータを一元化することで、明確なオーディエンスセグメンテーションも実現し、効果的なキャンペーンにマーケティング活動を集中させることができます。

IoTデータの分析と統合

IoT（Internet of Things）デバイスが生成する膨大なデータは、データウェアハウス統合により容易に管理できます。組織はIoTデバイスから収集した情報をより効果的に分析・活用し、メンテナンスサイクルの計画、リソース管理、改善された顧客体験の提供のための高度な分析を実行できるようになります。リアルタイムモニタリングにより応答時間が改善されますが、これは医療や製造業において特に重要です。

アプリにおけるトランザクションデータと分析データの分離

Eコマースや金融アプリケーションは、効率的な処理のために分析データから分離する必要がある膨大なトランザクションデータを生成することがあります。データウェアハウス統合を活用すれば、トランザクションシステムを効率的に稼働させつつ、分析処理の重い負荷から分離でき、どちらのパフォーマンスにも影響を与えません。これにより、データセキュリティも向上し、機密性の高いトランザクションデータを潜在的な漏洩から保護します。

組織全体のチームパフォーマンス評価

大規模な組織でのチームパフォーマンス評価は、データウェアハウス統合により管理しやすくなります。多様なパフォーマンスメトリクスを1つの中央システムに統合することで、マネージャーに部門横断的な統一ビューを提供します。この統一されたデータから、セールス、カスタマーサービス、生産などに関するインサイトが明らかになり、うまくいっている領域と改善が必要な領域の特定に役立ちます。

CDataによる効率的なデータウェアハウス統合

CData Syncは、データランドスケープ全体のサイロと断片化を削減し、データウェアハウス統合をシンプルにします。強力で使いやすいインターフェースにより、データのアクセス性、統一性、鮮度を確保し、今日のデータドリブンな世界で競争優位を得るための情報に基づいた意思決定を支援します。

※本記事はCData US ブログ What Is Data Warehouse Integration? 5 Advantages and Use Casesの翻訳です。