用語集

3DES暗号化

3DES（トリプルDES）は、1970年代初頭にIBMが開発したDES（Data Encryption Standard）暗号化アルゴリズムの進化版です。3DESはDESと同じ数学的・暗号学的概念に基づいていますが、その名が示すように、3つの異なる暗号化キーを使用して3回の暗号化操作を実行します。

AES暗号化

AES（Advanced Encryption Standard）は広く採用されている対称暗号化アルゴリズムで、標準化された暗号化プロセスを使用して安全なデータ送信と保存を実現します。効率性と堅牢なセキュリティ機能で広く認知されています。

Data as a Service（DaaS）

Data as a Service（DaaS）は、クラウドを活用してストレージ、統合、処理から分析までのデータ管理サービスを提供するビッグデータ管理戦略です。大量のデータを管理するための効果的なソリューションであり、他の「as a Service」モデルの幅広い採用とともに人気が高まっています。

FHIR

FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）は、医療情報を電子的に交換するための標準規格です。医療システム間のデータ交換のフレームワークを提供し、相互運用性を実現し、異なる医療機関やシステム間での患者データの交換を促進します。

アプリケーション統合

アプリケーション統合とは、独立して設計されたアプリケーション、システム、またはソフトウェアを連携させるプロセスです。その目的は、単独では孤立して動作する可能性のある異なるソフトウェアアプリケーション間で、情報と機能のシームレスな流れを実現することです。

エンタープライズデータ管理

エンタープライズデータ管理（EDM）とは、組織のデータが正確で、アクセス可能で、安全であることを確保するためにデータを管理する実践です。組織全体でデータを扱うために使用されるプロセス、ポリシー、ツールが含まれます。

サーバーレスアーキテクチャ

サーバーレスアーキテクチャとは、コンピューティングに通常関連する基盤インフラを管理することなくアプリケーションやサービスを構築・実行する方法です。サーバーレスアーキテクチャでは、クラウドプロバイダーがサーバーの割り当てとプロビジョニングを自動的に管理します。

データアーキテクチャ

データアーキテクチャとは、組織内でデータがどのように編成、保存、処理、保護されるかの設計図として機能するモデル、標準、およびビジネスプラクティスの集合体です。

データインテリジェンス

データインテリジェンスとは、企業がデータを効果的に理解し活用できるようにするプロセスです。組織がデータを分析、文脈化、理解するのを支援する独自のプロセス、人工知能、テクノロジー、ツールのセットが含まれます。

データカタログ

データカタログは、データ専門家やビジネスユーザーがデータを効果的に活用できるよう、組織のすべてのデータ資産を整理した包括的なインベントリです。データカタログ化とは、データの種類、所在地、構造などのデータに関する情報を保存する実践です。データカタログはデータ資産のライブラリのようなもので、データの出所、形式、品質、使用方法に関する詳細情報を提供し、その信頼性と関連性を判断しやすくします。

データガバナンスツール

データガバナンスツールは、組織全体のデータへのアクセス、品質、セキュリティを管理、標準化、監視するために設計されたソフトウェアソリューションです。

データスチュワードシップ

データスチュワードシップとは、組織内のデータ資産を管理・監督し、そのライフサイクル全体を通じてデータの品質、整合性、セキュリティを確保する実践です。基本的に、データスチュワードシップはデータ関連のタスクや意思決定に対するオーナーシップと説明責任を割り当て、データの使用、アクセス、保護を管理するためのポリシー、プロセス、コントロールを実装することを含みます。これには、データ品質管理、メタデータ管理、アクセス制御、プライバシーコンプライアンスなどの活動が含まれます。

データプロダクト

データプロダクトとは、特定のビジネスニーズに対応するために設計された、データと関連ツールまたはインサイトのパッケージです。このセットを製品として扱い、ユーザビリティ、品質、信頼性に焦点を当て、エンドユーザーが意思決定を効率化できるよう、簡単にアクセスしてアクションを取れるように構築されています。

データマーケットプレイス

データマーケットプレイスは、物理的な商品のオンラインマーケットプレイスのように、データを売買・アクセスできるデジタルプラットフォームです。これらのマーケットプレイスは、データを販売したいデータプロバイダーと、特定のデータセットを求める企業、研究者、個人などのデータ消費者をつなぐ仲介者として機能します。マーケットプレイス運営者は、安全な取引、データ品質、関連規制への準拠を確保するためにプラットフォームを管理します。

データモデリング

データモデリングとは、データポイント間の関係を視覚的にマッピングするプロセスです。大規模なデータセットの理解を深め、トレンドを特定し、インサイトを抽出することができます。

データ保持ポリシー

データ保持ポリシーとは、組織が情報資産の保持と廃棄を管理するための体系的なアプローチです。このポリシーは、データを保持する期間、保存方法、ガバナンスポリシーや法的規制に準拠するための最終的な廃棄またはアーカイブのプロセスを規定します。

データ変換

データ変換は、データ管理と分析における基本的なプロセスであり、データをある形式や構造から別の形式に変換することを含みます。このプロセスは、1つまたは複数のソースからデータを統合し、分析、レポート、データ駆動の意思決定のためにデータセットの均一性と一貫性を確保するために重要です。

データ戦略

データ戦略とは、組織がビジネス目標を達成するためにデータをどのように収集、管理、活用するかを概説する包括的な計画です。データ活動が企業の目標や優先事項に沿っていることを確保するガイドフレームワークとして機能します。

デジタルトランスフォーメーション

デジタルトランスフォーメーションとは、ビジネスのあらゆる側面にデジタル技術を組み込むプロセスであり、業務と顧客とのやり取り方法に大きな変革をもたらします。デジタルトランスフォーメーションは単なる技術的なアップグレードを超え、継続的なイノベーション、適応性、デジタル中心の戦略を受け入れる方向への組織文化の転換が必要です。

デジタルマーケティング分析

デジタルマーケティング分析とは、顧客がビジネスとどのようにやり取りしているかを理解するために、様々なデジタルチャネルからデータを測定、収集、分析することです。このデータは、Webサイト、ソーシャルメディア、メールキャンペーン、その他のデジタルプラットフォームから取得できます。このデータを整理・分析することで、企業は顧客がデジタルコンテンツとどのように関わっているかの包括的な見解を構築し、マーケティング活動を強化するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。

予測分析

予測分析とは、データを使用して将来の結果を予測するプロセスです。履歴データに基づいて可能性のある結果を予測するために、データ、統計アルゴリズム、機械学習技術を使用します。組織はこれを使用して、将来の行動の指針となるパターンやトレンドを特定します。予測分析は「何が起こる可能性があるか、または起こらない可能性があるか？」という質問に答えます。統計モデルやその他の技術を使用して、履歴データに基づいて起こりうる結果の予測を提供します。

処方的分析

処方的分析とは、データを使用して適切な行動方針を決定するプロセスです。大規模なデータセットを調べて行動を推奨するために、機械学習アルゴリズムを含むデータ分析ツールが使用されます。この高度なデータ分析形式は「何をすべきか？」という質問に答えます。将来のトレンドを予測し、最適化やシミュレーションアルゴリズムを使用して具体的な行動方針を推奨することで、それらに対処する方法を提案します。

API管理

API管理とは、ソフトウェアアプリケーションが通信するインターフェースの監督に関わるプロセスを指します。ライフサイクル全体を通じてAPIの効率的な運用を確保することを目的とした幅広い活動を包含します。API管理ツールは、APIの使用をセキュア化、スケーリング、分析するために必要なインフラを提供します。

Azure Data Factory

Azure Data Factoryは、データの移動とデータ変換のオーケストレーションと自動化のためのデータ駆動型ワークフローをクラウド上で作成するための、クラウドベースのデータ統合サービスです。このツール自体はデータを保存しませんが、サポートされているデータストア間のデータ移動のオーケストレーションと、他の地域またはオンプレミス環境のコンピューティングサービスを使用したデータの処理を容易にするデータ駆動型ワークフローの作成を促進します。

DBT

DBT（Data Build Tool）は、データアナリストとエンジニアがウェアハウス内のデータをより効果的に変換できるようにするコマンドラインツールです。

Delta Lake

Delta Lakeは、既存のデータレイクの上に構築されたストレージレイヤーを作成するオープンソースフォーマットフレームワークです。ACIDトランザクション、スケーラブルなメタデータ処理、統合されたストリーミングとバッチデータ処理を可能にすることで、データストレージと管理を強化します。

SQLAlchemy

SQLAlchemyは、Python用のオープンソースSQLツールキットおよびオブジェクトリレーショナルマッピング（ORM）システムです。開発者にPythonic方式でSQLデータベースを使用する柔軟性を提供します。これにより、開発者はPythonオブジェクトで作業でき、個別のSQLクエリを記述する必要がありません。

Zero ETL

Zero ETLは、変換やデータ移動を必要とせずに、ソースシステム内で元の形式のままデータを保存・分析する方法論です。すでにクラウドに存在する現代のデータウェアハウスやデータレイクは、クラウドプロバイダーの統合サービスを使用して、元のソースから直接データを分析できます。

インデータベース分析

インデータベース分析とは、分析機能をデータベース内に直接統合し、データベースと別の分析アプリケーション間でデータを転送する必要をなくすテクノロジーです。このテクノロジーは、並列処理、パーティショニング、分析向けに最適化されたスケーラビリティをサポートするエンタープライズデータウェアハウス（EDW）内に構築されます。インデータベース分析は、通常、不正検出、リスク管理、トレンドおよびパターン分析のための包括的な処理に使用されます。

エンタープライズオートメーション

エンタープライズオートメーションとは、組織全体で反復的かつ手動のビジネスプロセスを自動化するためのテクノロジーとソフトウェアの使用です。このアプローチは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ビジネスプロセス管理（BPM）を含むさまざまなテクノロジーを使用して、単純なデータ入力から複雑な意思決定プロセスまでのタスクを自動化する統合システムを作成します。

クラウドデータアクセス

クラウドデータアクセスとは、クラウドベースのデータベース、ストレージシステム、またはアプリケーションに保存されたデータを取得および操作する機能を指します。

データウェアハウス

データウェアハウスとは、複数のソースから収集された統合データの中央リポジトリです。通常、分析とレポートに使用される現在および過去のデータを1か所に保存します。ウェアハウスに保存されるデータは、マーケティングや営業などのシステムからアップロードされます。データは運用データストアを経由し、データウェアハウスでレポートに使用される前にデータ品質を確保するためのデータクレンジングやその他の操作が必要な場合があります。

データエンリッチメント

データエンリッチメントとは、追加のソースから情報を追加することで生データを強化し、その価値と有用性を高めるプロセスです。これには、特定の目的には不完全または不十分な可能性のある基本データを取得し、関連性のある補完的な詳細で補足することが含まれます。

データオーケストレーション

データオーケストレーションとは、複数のソースからデータを管理・調整し、分析できるように組み合わせて整理する自動化されたプロセスです。断片化されたデータを、アクション可能なインサイトを導き出すために使用できる統合リソースに変換します。組織のすべての部分からのデータがアクセス可能で使用可能であることを確保し、日常業務から戦略的計画までをサポートします。

データガバナンス

データガバナンスとは、組織がデータをどのように管理するかに関するルール、プロセス、ガイドラインのシステムです。データガバナンスは、データに責任を持つ人の割り当て、データの処理、転送、保存に関するルールの規定、データの保護を確保するための企業および政府規制への準拠を包含します。

データグラビティ

データグラビティとは、大規模なデータセットがアプリやサービスを引き付け、それがさらに多くのデータを引き付ける傾向を表します。データセットが大きくなるほど、データを取得するためにアプリやサービスがより近くに配置される必要があり、重さ、つまり「グラビティ」が増加します。この用語は、コピーや移行がますます困難になる大規模データセットの相対的な永続性を表すためにも使用されます。

データハイジーン

データハイジーンとは、組織のデータが信頼性があり最新の状態を維持できるよう、ルーチンプロセスを通じてクリーンで正確かつエラーのないデータベースを維持する実践です。データ品質は幅広い活動を包含しますが、データハイジーンは特にデータを最新かつエラーのない状態に保つための日常的なクリーニングと維持タスクに焦点を当てています。

データパイプライン

データパイプラインとは、あるシステムから別のシステムへデータを移動・処理するためのプロセスとテクノロジーのセットです。通常、さまざまなソースからデータを抽出し、分析に適した形式に変換してから、ビジネスインテリジェンス、分析、その他のアプリケーション用のデータストレージシステムにロードすることが含まれます。

データファブリック

データファブリックとは、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドシステムを含む複数の環境にわたるデータのシームレスなアクセス、共有、ガバナンスを促進する統合データ管理アーキテクチャです。自動化、メタデータ管理、分析を活用してデータの統一ビューを提供し、組織が異なるソースからのデータを接続、管理、保護できるようにして、データ品質、アクセシビリティ、意思決定を向上させます。

データベーススキーマ

データベーススキーマとは、テーブル、データ型、フィールド（または列）の定義を含む、関連するデータベースを定義する構造です。スキーマは、異なるテーブル間の関係、プライマリキーとフォーリンキー、インデックスも定義します。

データベース仮想化

データベース仮想化とは、データベースソフトウェアとそれが動作するハードウェア間の相互作用をエミュレートするプロセスで、物理データベースを格納するサーバーとは異なるハードウェアを持つサーバーがそのリソースにアクセスできるようにします。これにより、元のデータベースのキュレートされたサブセットのコピーを含む仮想データベースの作成と配布が可能になります。これらの仮想データベースは単一のサーバーに縛られず、すべてのユーザーからのすべてのクエリを単一のマシンで処理する必要がありません。

データベース管理

データベース管理とは、データベース環境内でデータを効率的かつ効果的に管理するプロセスを指します。データの保存、取得、更新、セキュリティなどのタスクが含まれます。

データベース管理システム

データベース管理システム（DBMS）は、ユーザーがデータベース内でデータの作成、保護、取得、更新、削除などのタスクを実行できるようにします。このシステムは、データベースをユーザーまたはアプリケーションプログラムに接続し、データの一貫した組織化、アクセシビリティ、使いやすさを保証します。DBMSはまた、データセキュリティ、整合性、同時実行性、および一貫したデータ管理手順を確保するために、データ、データベースエンジン、データベーススキーマの制御も監督します。

データマート

データマートは、特定の事業部門（LOB）にサービスを提供するために設計された構造化されたデータリポジトリです。データウェアハウスのサブセットであり、データマートは特定の目的に合わせたデータを含み、専門のユーザーセットがアクセスできます。

データマッピング

データマッピングとは、あるデータベースまたはデータセットのフィールドを別のデータベースまたはデータセットのフィールドにリンクするためにデータの「マップ」を作成するデータ管理のプロセスです。データマップは、ソースの各データがターゲットシステムのデータとどのように関連付けられるかを示す設計図として機能します。

データメッシュ

データメッシュは、従来のモノリシックアーキテクチャからビジネス中心のモデルへ移行する分散型データ管理アプローチです。データを製品として扱い、ドメイン固有のチームが管理し、スケーラブルなセルフサービスデータインフラを可能にします。2018年にZhamak Dehghaniが提唱したデータメッシュは、ドメインオーナーシップ、セルフサービスインフラ、フェデレーテッドガバナンスを重視し、組織全体でデータをよりアクセスしやすく管理しやすくします。

データラングリング

データラングリングとは、データ収集、データクレンジング、データエンリッチメント、データ統合など、さまざまなプロセスを使用してデータを分析で使用できる形式に変換することを表します。分析と意思決定の目的のために、生データをクリーニング、変換、統合、エンリッチメントして準備するために使用されます。

データリネージ

データリネージとは、ビジネスパイプライン全体を通じてデータの旅を記録・追跡するプロセスを指します。その結果、環境内でデータがどのように移動するかを可視化できます。この可視化により、企業はデータの出所、どのように変換されたか、保存されたすべての場所を追跡できます。

データリポジトリ

データリポジトリとは、データが保存・維持される集中的な場所です。データウェアハウス、データレイク、データマートなど、さまざまな集中型データストレージオプションを表す用語です。これらのシステムは、同じ組織内の部門および/または地理的地域全体で使用するための情報を保存するように設計されています。すべてのデータ関連活動のハブとして機能し、企業が正確で容易に利用可能な情報に基づいてより良い情報に基づいた意思決定を行えるようにします。

データレジデンシー

データレジデンシーとは、データが保存される物理的な場所を指します。これには、各拠点にある組織のオンプレミスサーバーと、使用する場合のクラウドプロバイダーのサーバーが含まれます。組織の本社とクラウドプロバイダーの本社が同じ場所にあっても、サーバーは完全に別の場所にある可能性があります。多国籍企業やさまざまな国でクラウドサービスを利用する企業は、事業を展開する各国の地域または地方のデータレジデンシー規制に準拠する必要があります。

データ仮想化アーキテクチャ

データ仮想化アーキテクチャとは、分散したデータソースへのシームレスなアクセスと統合を可能にするテクノロジーフレームワークです。物理的な統合を必要とせずに、組織が統一された効率的な方法でデータを取得、操作、分析できるようにします。このアーキテクチャは、データのフォーマットや場所などの技術的な情報を隠し、ユーザーがデータに簡単にアクセスして理解できるようにします。

データ同期

データ同期とは、2つ以上の場所にあるデータが一貫性があり最新であることを確保するプロセスです。これには、各データソースを継続的に更新して他の場所で行われた変更を反映させ、異なるシステム、デバイス、またはデータベース間でデータがリアルタイムまたはほぼリアルタイムで同一になるようにすることが含まれます。データ同期は、どの場所での変更も他のすべての場所にレプリケートされる双方向、または1つのプライマリソースからの更新が他の場所にプッシュされる単方向があります。

データ品質

データ品質とは、データが正確性、完全性、一貫性、適時性、関連性、アクセシビリティに関するユーザーの期待に応える度合いです。エラーや不整合の不在、値の正確性、意図された用途に対するデータの適切性、データへのアクセスと解釈の容易さなど、さまざまな側面を包含します。データ品質は、情報が信頼でき目的に適していることを保証し、ユーザーが自信を持って分析と意思決定を行えることを意味します。

データ探索

データ探索とは、データセットの特性やパターンを観察し、異なる変数間の関係を特定するために生データをレビューすることです。データセットの構造の把握、外れ値の検出、データ値の分布の確認に役立ちます。これらの特性はデータ内のパターンを明らかにし、データアナリストがデータウェアハウスに移植される前にデータに対するインサイトを得るための関心ポイントを特定します。

データ自動化

データ自動化とは、人間の介入を最小限に抑えて、データの管理、処理、分析を行うタスクを実行するための技術の使用です。手動データ処理では、データ入力、スプレッドシートの仕分け、レポートの生成などの操作に人間の入力が必要です。一方、自動データ処理では、ソフトウェアアプリケーションやプラットフォームを使用してこれらのタスクを実行し、エラーの可能性を大幅に減らし、従業員がより重要な活動に集中できるよう貴重な時間を解放します。

ドキュメント処理

ドキュメント処理とは、デジタルおよび物理的なフォーマットのドキュメントを処理・整理する方法です。キャプチャ、ソート、情報抽出、ドキュメントの効率的な保存など、さまざまなステップが含まれます。

ハイブリッドクラウド

ハイブリッドクラウドとは、オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウドサービスを組み合わせて、プラットフォーム間で連携するコンピューティング環境です。パブリッククラウドサービスのスケーラビリティの必要性とプライベートクラウドまたはオンプレミスインフラのセキュリティのバランスを取ることで、組織がデータとアプリケーションをより制御できるように設計されています。

ファイル転送管理

ファイル転送管理とは、システムまたは場所間でデジタルファイルを整理して効率的に移動し、安全でシームレスなデータ交換を確保することです。これは、大量のデータを処理する組織にとって特に重要な、現代のコンピューティングの重要な側面です。

メタデータ管理

メタデータ管理とは、組織内でメタデータをそのライフサイクル全体を通じて整理、制御、活用するプロセスです。このプロセスには、メタデータ標準の定義、さまざまなソースからのメタデータのキャプチャ、中央リポジトリへの保存、その正確性、一貫性、アクセシビリティの確保が含まれます。

ワークフロー管理

ワークフロー管理とは、特定のタスクを完了するために必要な一連のステップを設定、実行、監視するプロセスです。

分析データベース

分析データベースは、大規模なデータセットの読み取り、取得、分析を最適化するように設計されたデータストレージソリューションです。分析データベースの基本機能は、より伝統的なトランザクションデータベースを反映しています。ただし、トランザクションデータベースが書き込み（挿入）操作を最適化するように設計されているのに対し、分析データベースは大規模なデータセットを処理するために効果的にスケールする高性能な読み取り（選択）操作を重視しています。

自動データ処理

自動データ処理（ADP）とは、人間の介入を最小限に抑えて、コンピュータシステムやソフトウェアを含む技術を使用してデータを自動的に処理、整理、管理することを指します。現代のアプリケーションは、高度なソフトウェア、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）を使用して、幅広い活動のために大量のデータを処理します。

論理データウェアハウス

論理データウェアハウスは、共通のインターフェースと標準化されたデータモデルを備えた共通データベース内にデータが存在するように見せる仮想データレイヤーを提供します。

顧客データエンリッチメント

顧客データエンリッチメントとは、追加のソースから情報を追加することで生の顧客データを強化し、その価値と有用性を高めるプロセスです。これには、特定の目的には不完全または不十分な可能性のある基本的な顧客データを取得し、関連性のある補完的な詳細で補足することが含まれます。

高度なデータマテリアライゼーション

高度なデータマテリアライゼーションとは、ソーステーブルまたは仮想ビューのシャドウコピーを中央ストレージに作成することを意味します。このコピーは完全に透過的で自動化された方法で管理・更新されます。

ADO

ADO（ActiveX Data Objects）は、単一のインターフェースを通じてさまざまなソースからデータにアクセス、編集、更新するためのCOM（Component Object Model）オブジェクトのセットを提供するMicrosoftテクノロジーです。

Apache Hive

Apache Hiveは、大規模なデータ分析を可能にする耐障害性を備えた分散データウェアハウスシステムです。データサイエンティストやシステム管理者が、独自バージョンのSQL（Hive Query Language SQL）を使用して、分散ストレージに存在するペタバイト規模のデータの読み取り、書き込み、管理を行えます。

Apache Spark ETL

Apache Sparkは、簡単なデータ変換のための高レベルAPIを提供し、多くの事前構築されたツール、コネクタ、ライブラリを備えた強力なエコシステムサポートを持つ分散データ処理フレームワークです。Apache Spark ETLは、大量のデータを効率的に処理し、並列処理をサポートし、複数のソースからの効果的で正確なデータ集約を可能にします。

CDCデータレプリケーション

CDCデータレプリケーション（Change Data Capture）は、データに加えられた変更を識別してキャプチャし、正確で最新の情報のためにシステム間でリアルタイムの同期とレプリケーションを可能にするデータベース管理技術です。

Change Data Capture

Change Data Capture（CDC）は、データベース内のデータに加えられた変更を自動的に識別してキャプチャするための技術です。データベース全体を処理または転送する代わりに、CDCは新しいエントリ、更新、削除など、変更されたデータのみに焦点を当てます。

ETLデータベース

ETL（抽出、変換、ロード）データベースは、分析または運用目的のために、さまざまなソースからのデータの抽出、変換、統一された宛先へのロードを効率的に管理するために設計された専門システムです。

ETLテスト

ETL（抽出-変換-ロード）テストとは、さまざまなソースからターゲットシステム（通常はデータウェアハウス）へのデータ転送の正確性を検証し、変換後のデータの精度、一貫性、信頼性を確保することです。

FTP

FTP（ファイル転送プロトコル）は、インターネット上でファイルを転送するための最も古く、最も一般的に使用されているプロトコルです。クライアントがデータリクエストを行い、サーバーが要求されたデータを提供するクライアントサーバーモデルで動作します。

MFT FTPサーバー

MFT FTPサーバーとは、システム間のファイルの安全で効率的な転送のためにファイル転送プロトコル（FTP）を使用するマネージドファイル転送（MFT）ソリューションを指し、信頼性と効率化されたデータ交換を確保します。

SCPファイル転送

SCP（セキュアコピープロトコル）は、ネットワーク上でローカルシステムとリモートシステム間でファイルを転送するための安全な方法です。暗号化されたデータ転送と認証を提供し、転送されるファイルの機密性と整合性を確保します。

SCPポート

SCP（セキュアコピープロトコル）は、デフォルトでTCP（伝送制御プロトコル）ポート22を使用します。これはSSH（セキュアシェル）接続の標準ポートです。このポートは、クライアントとサーバー間の安全な通信を確立するために使用され、SCP経由で転送されるデータが暗号化され、潜在的な盗聴から保護されることを確保します。

SFTP自動ファイル転送

SFTP（セキュアファイル転送プロトコル）は、あるソフトウェアシステムから別のシステムにデータファイルを安全に送信するための特定のプロトコルです。FileZillaやWinSCPなどのツールを使用してSFTP経由で手動でファイルを転送することも、信頼性と速度を確保するためにファイル転送を自動化することもできます。

SQL Serverレプリケーション

SQL Serverレプリケーションは、あるデータベースから別のデータベースにデータとデータベースオブジェクトをコピーおよび配布し、一貫性を維持するためにデータベース間で同期するための技術セットです。

SSIS

SSIS（SQL Server Integration Services）は、データ統合、変換、移行タスクに使用されるMicrosoft SQL Serverのコンポーネントです。

SSIS ETL

SSIS（SQL Server Integration Services）は、エンタープライズレベルのデータ統合および変換ソリューションを構築するために使用されるMicrosoftプラットフォームです。SSIS ETL（抽出、変換、ロード）とは、SSISフレームワーク内でさまざまなソースからデータを抽出し、ビジネス要件に従って変換し、宛先にロードするプロセスを指します。

エンタープライズファイル転送

エンタープライズファイル転送とは、組織内でのデジタルファイルの安全で効率的な交換を指し、通常は大量のデータを伴います。このプロセスは、データの整合性と機密性を維持するために暗号化と認証を使用しながら、異なるシステム、ユーザー、または部門間でファイルをシームレスかつ信頼性高く送信することを確保します。異なる地理的場所にわたって、大きなファイルや大量のデータの転送を処理できる専門のソフトウェアやサービスを使用します。

クラウド移行

クラウド移行とは、デジタル資産（データ、アプリケーション、ITプロセス、またはデータベース全体）をオンプレミスコンピュータからクラウドに移動するプロセス、またはあるクラウド環境から別のクラウド環境に移動するプロセスを指します。

セキュアマネージドファイル転送

セキュアマネージドファイル転送とは、システム間でデジタルファイルを保護・管理しながら交換し、送信プロセス全体を通じて機密性、整合性、セキュリティ標準への準拠を確保することです。

データインジェスト

データインジェストとは、複数のソースからさまざまな種類のデータを収集し、アクセスと分析が可能な単一のストレージメディア（クラウド、オンプレミス、またはアプリケーション内）に集約するプロセスです。これは、より小さく少ないデータセットの場合は手動で行うことができますが、多数のソースから収穫された大量のデータを処理する組織には自動化が必須です。

データウェアハウス自動化

データウェアハウス自動化とは、データウェアハウスの管理に関わるプロセスを自動化するための専用ソフトウェアとツールの使用を指します。さまざまなソースからのデータ取得を効率化し、ビジネスルールと変換を自動的に適用し、アクセスしやすく精度の高いウェアハウスにデータを効率的にロードします。

データハブ

データハブは、複数のソースとアプリケーション間のデータフローの中心点を提供するアーキテクチャであり、組織がデータを効率的に収集、統合、管理できるようにします。従来のデータストレージソリューションとは異なり、データハブの目的はデータ統合とアクセシビリティに焦点を当てています。

データレプリケーション

データレプリケーションとは、組織内のさまざまなソースからデータをデータベースやデータウェアハウスなどの中央の場所にコピーするプロセスです。これにより、データの可用性とアクセシビリティが向上し、場所に関係なくすべてのユーザーが一貫した更新された情報にアクセスできるようになります。

データローダー

データローダーは、システムまたは別のアプリケーションにデータを効率的にロードするために設計されたソフトウェアコンポーネントまたはアプリケーションです。データロードアプリケーションの主な目的は、大量のデータのインポートプロセスを促進することです。データローダーは、データベース管理システム、ビジネスインテリジェンス（BI）システム、データウェアハウスを含むさまざまなアプリケーションにわたるデータインポートプロセスの効率性と信頼性に貢献します。

データ抽出

データ抽出とは、データベースやWebサイトからドキュメントやマルチメディアファイルまで、さまざまなソースから関連情報を取得することです。

データ移行

データ移行とは、ストレージシステム、ファイル形式、データベース、または環境などの1つの場所から別の場所にデータを転送するプロセスです。これは、現代のビジネス慣行により適合するためのデジタルトランスフォーメーションなど、より広範なイニシアチブの一部となる戦略的プロセスです。また、M&A（合併・買収）におけるデータ統合の主要な要素でもあり、すべての重要なデータが統一されたシステムで調和され、アクセス可能であることを確保します。

データ複製

データ複製（データ冗長性とも呼ばれる）は、データベース内または複数のデータストレージシステム間でデータの同一コピーを作成するプロセスです。異なる場所間でデータを同期するデータレプリケーションとは異なり、データ複製は多くの場合、データを別の場所に移動するための単一の手順を指します。また、システム内での意図しないまたは不要なデータのコピーを指すこともあります。

データ転送

データ転送（データ伝送とも呼ばれる）は、ある場所、システム、またはデバイスから別の場所にデータを移動またはコピーするプロセスです。

ミドルウェア

ミドルウェアとは、オペレーティングシステムが提供する機能的なAPIと、企業のネットワーク全体で提供されるサービスとの間のインターフェースとして機能し、企業のインフラ全体にサービスを配布するソフトウェアの集合です。これは、システム内の要求された各ソフトウェアインタラクションの両側間で文字通り情報を渡すことによって行われます。

リバースETL

リバースETLは、従来のデータ統合プロセスの順序を逆にするプロセスです。異なるソースからデータを集約して分析用の集中型データウェアハウスに結合する従来のETL（抽出、変換、ロード）シーケンスとは異なり、リバースETLはウェアハウスから処理・分析されたデータを取得し、運用システムやビジネスアプリケーションに配布することに焦点を当てています。

.NETアーキテクチャ

.NET（「ドットネット」と発音）アーキテクチャとは、.NETエコシステム内の構造化された設計とフレームワーク構成を指し、堅牢でスケーラブルかつ効率的なソフトウェアソリューションを開発するために調整されたさまざまなアプリケーションアーキテクチャとパターンを包含します。

API

API（アプリケーションプログラミングインターフェース）は、異なるソフトウェアアプリケーションが通信し相互作用することを可能にするプロトコル、ツール、定義のセットです。

APIコネクタ

APIコネクタは、APIによって提供されるシステムへのプログラマティックアクセスを容易にするソフトウェアライブラリ、ツール、またはプラットフォームです。APIコネクタにより、ITチーム、開発者、その他のデータ消費者がAPIの背後にあるデータに簡単にアクセスできます。

API統合

API統合とは、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）を使用して複数のソフトウェアアプリケーションを接続し、通信とデータ共有を可能にするプロセスです。これにより、システムは互いの機能を使用してより効率的なデジタル環境を作成できます。API統合は、タスクの自動化、ソフトウェア機能の強化、異なるプラットフォーム間のデータフローの改善に使用されます。他の内部または外部システムと相互作用するアプリケーションの開発において重要な役割を果たします。

Azure Synapse

Azure Synapseは、エンタープライズレベルのデータウェアハウジングとビッグデータ分析を1つの統合プラットフォームに組み合わせるためにMicrosoftが設計したサービスです。Azure SQL Data Warehouseの進化版であるAzure Synapseは、組織がサーバーレスまたは専用リソースを使用してデータを分析する柔軟性を提供します。

BigQuery

Google BigQueryは、Google Cloud Platform（GCP）の一部としてGoogleが提供するマネージド・サーバーレスで高度にスケーラブルなデータウェアハウスソリューションです。構造化、半構造化、非構造化データを含む様々なデータタイプに対応し、大規模なデータセットの保存と分析を目的として設計されています。カラムナストレージを使用しており、データの高速な読み取りと集計が可能で、SQLクエリの速度を向上させます。

JDBC

JDBC（Java Database Connectivity）は、JavaプログラムがSQL文を実行しデータベースと対話できるようにするJava APIです。

JDBCドライバー

JDBC（Java Database Connectivity）ドライバーは、Javaアプリケーションがデータベースに接続しSQLクエリを実行する手段を提供することで、Javaアプリケーションとデータベースの対話を可能にするソフトウェアコンポーネントです。

ODBC

ODBC（Open Database Connectivity）は、アプリケーションがさまざまなデータベース管理システム（DBMS）からデータにアクセスできるようにする標準APIです。

ODBCドライバー

ODBCドライバーは、アプリケーションのクエリをデータベースが理解できるコマンドに変換し、アプリケーションとデータの間のブリッジとして機能します。多様なシステム間で効率的なデータベース接続を可能にします。ODBCドライバーは、マルチデータベース環境で運用する企業にとって重要な、プラットフォーム間のデータアクセシビリティと共有を強化します。

OLTP

OLTP（オンライントランザクション処理）とは、注文処理や金融取引などのビジネストランザクションの効率的かつ即時の処理を確保し、リアルタイムでトランザクション指向のアプリケーションを促進・管理するコンピューティングの一種です。

Redshift ETL

Redshiftは、Amazon Web Services（AWS）が提供するクラウドベースのデータウェアハウジングサービスで、大規模なデータ分析ワークロードを処理するために設計されています。Redshift ETL（抽出、変換、ロード）とは、さまざまなソースからデータを抽出し、使用可能なフォーマットに変換し、分析とレポーティングのためにAmazon Redshiftにロードするプロセスです。

Spark JDBC

Spark JDBCとは、オープンソースの分散コンピューティングフレームワークであるApache Sparkが提供するJava Database Connectivity（JDBC）インターフェースを指します。標準的なJDBCアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を使用してSparkアプリケーションが外部データベースと対話できるようにし、Sparkアプリケーション内でのデータの取得、操作、保存操作を容易にします。

Spark Python

PySparkは、ユーザーがPythonプログラミング言語を通じて強力な分散コンピューティングフレームワークであるApache Sparkを活用できるPythonライブラリです。Pythonのシンプルさと柔軟性とSparkのスケーラビリティとパフォーマンスのシームレスな統合を可能にし、効率的なデータ処理と分析タスクを促進します。

Sparkコネクタ

Sparkコネクタは、Apache Sparkとさまざまなデータソースまたはストレージシステム間のシームレスな統合を可能にするソフトウェアコンポーネントです。特定のデータベース、ファイルシステム、またはメッセージングプラットフォーム向けに最適化されたコネクタを使用して、Sparkアプリケーションがこれらのシステムからの読み取りと書き込みを行えるようにします。Sparkコネクタは効率的なデータの取り込み、処理、保存を促進し、データアクセシビリティを向上させ、ビッグデータ分析を可能にします。

Sparkデータパイプライン

Sparkデータパイプラインは、Apache Sparkの分散コンピューティング機能を使用してデータを効率的に処理・変換する堅牢でスケーラブルなフレームワークであり、大規模データ処理のためのETL（抽出、変換、ロード）ワークフローを可能にします。

エンタープライズデータ統合

エンタープライズデータ統合は、分散したソースとアプリケーションからデータを組み合わせて、分析とレポーティングのための一貫したビューを作成するプロセスです。データ統合により、企業はETL（抽出、変換、ロード）プロセスを使用して、さまざまなソースやアプリケーションから生の断片化されたデータを移動・変換し、データをアクセス可能で使用可能な状態にできます。これにより、情報に基づいた意思決定のためのビジネスインサイトを得ることができます。

クラウドデータウェアハウス

クラウドデータウェアハウスは、クラウドコンピューティングプラットフォーム上でホストされる集中型データリポジトリです。従来のオンプレミスデータウェアハウスとは異なり、ハードウェアやインフラストラクチャへの先行投資は必要なく、代わりにクラウドプロバイダーのリソースを活用します。クラウドデータウェアハウスの主な利点には、アクセシビリティ、信頼性、セキュリティの向上が含まれます。参照：データウェアハウス

クラウドデータ統合

クラウドデータ統合は、分散したクラウドベースのソースやアプリケーション間のデータアクセスを一元化し、分析とレポーティングのための単一のソースを作成するプロセスです。クラウドデータ統合により、企業はETL（抽出、変換、ロード）プロセスを使用して、さまざまなクラウドベースのソースやアプリケーションから生の断片化されたデータを移動・変換し、データをアクセス可能で使用可能な状態にできます。これにより、情報に基づいた意思決定のためのビジネスインサイトを得ることができます。

クラウドマネージドファイル転送

クラウドマネージドファイル転送（Cloud MFT）は、組織がクラウドインフラストラクチャを使用してインターネット経由でファイルとデータを安全に共有できるテクノロジーサービスです。従来のマネージドファイル転送（MFT）とは異なり、クラウドMFTはクラウド環境で動作するため、組織は物理サーバーへの投資や維持を必要とせずにファイル転送を管理できます。参照：マネージドファイル転送

クラウド接続性

クラウド接続性とは、インターネットを使用してツール、アプリケーション、マシン、その他の技術をクラウドサービスプロバイダー（CSP）に接続することです。これらのプロバイダーは、コンピューティングパワー、ストレージ、プラットフォーム、アプリケーションホスティングなどのリソースを提供します。

クラウド統合

クラウド統合は、複数のクラウドサービスとローカルシステムをシームレスに接続・相互作用させるように構成するプロセスです。クラウドベースのアプリケーション、データソース、ITサービスを統合して、異なるプラットフォーム間で統一された効率的なデータとワークフローの管理を実現します。

データウェアハウス統合

データウェアハウス統合は、個別のデータサイロを単一の一貫したシステムに接続し、保存されたすべてのデータへの統一されたアクセスを可能にします。データフォーマットを標準化して互換性を確保し、類似したデータポイントをマージして冗長性を削減します。

データコネクタ

データコネクタは、様々なアプリケーション、データソース、システム、Webサービスをリンクし、それらの間でシームレスなデータ交換を可能にするソフトウェアツールです。接続されると、コネクタはソースから指定された宛先にデータを自動的に転送します。データコネクタは、コネクタにシステムのデータへのアクセスを許可するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を介して機能します。異なるビジネスシステムは、データクエリ、分析、その他の機能のためにコネクタを介して通信できます。

データコネクティビティ

データコネクティビティとは、データソースとシステムまたはツール間の接続を作成し、データを読み取り分析するプロセスです。単一のソースを可視化ツールに接続するような単純なものから、異なる権限レベルを持つ異なるユーザーがアクセスする必要のある複数のソースを含む複雑なものまであります。

データコネクティビティプラットフォーム

データコネクティビティプラットフォームは、様々なシステム、アプリケーション、データソース間のデータ統合と交換を促進するテクノロジーソリューションです。これらの様々なソースとアプリケーションを接続するためのツールを提供し、ネイティブフォーマットやプロトコルに関係なく、スムーズなデータフローを可能にします。

データベースAPI

データベースAPIは、標準化された命令またはコマンドのセットを通じて、アプリケーションとデータベース間の接続を提供します。アプリケーションがデータにアクセスまたは変更するリクエストを行うと、APIはこのリクエストをデータベースが理解できるフォーマットに変換します。データベースはリクエストを処理し、適切なレスポンスをAPIに返し、APIがそれをアプリケーションに配信します。

データレイク

データレイクは、大量の生の非構造化または構造化データを保存するために開発された集中型リポジトリです。このアプローチは、クエリ、分析、保存のためにファイルやフォルダ内の前処理された構造化データを必要とする従来のデータベースやデータウェアハウスとは異なります。データレイクはITチームがネイティブフォーマットでデータを保存できるようにし、スケーラビリティと柔軟性を高め、組織がさまざまなデータタイプをより簡単に統合、分析、処理できるようにします。

データ仮想化

データ仮想化は、異なるソースからのリアルタイムまたはニアリアルタイムのデータを一貫したセルフサービスのデータサービスに統合する技術です。このプロセスは、複製や移動を必要とせずにデータにリアルタイムでアクセスし接続できるようにすることで、様々なビジネスアプリケーションとワークロードをサポートします。

データ民主化

データ民主化とは、ITスペシャリストやデータサイエンティストの介入なしに、組織内の非技術ユーザーがデータにアクセスできるようにするプロセスです。技術的な専門知識に関係なく、すべての従業員が意思決定プロセスでデータを使用できるようにすることを目的としています。

データ統合

データ統合は、分散したソースとアプリケーション間のデータアクセスを一元化し、分析とレポーティングのための単一のソースを作成するプロセスです。データ統合には2つの形態があります：セマンティックまたは仮想化レイヤーを介したライブアクセス、またはETL（抽出、変換、ロード）プロセスを使用したレプリケーションです。両方の形態により、企業はさまざまなソースやアプリケーションから断片化されたデータを簡単に扱い、情報に基づいた意思決定のためのビジネスインサイトを得ることができます。

ドライバータイプ

ドライバーは、アプリケーションとデータベース管理システム間の通信を促進するソフトウェアコンポーネントです。一般的な例として、Javaアプリケーション用のJDBC（Java Database Connectivity）、Windowsベースのアプリケーション用のODBC（Open Database Connectivity）、.NET Frameworkアプリケーション用のADO.NET（ActiveX Data Objects .NET）があり、それぞれのプログラミング環境に合わせて作られています。

マネージドファイル転送

マネージドファイル転送（MFT）は、組織が異なるシステムや組織間で安全な方法で電子情報を共有できるようにするテクノロジープラットフォームです。単純なファイル転送プロトコル（FTP）、ハイパーテキスト転送プロトコル（HTTP）、セキュアファイル転送プロトコル（SFTP）の方法を超えて、暗号化、標準化された配信メカニズム、追跡を組み込むことで、データの安全性と整合性を確保します。

統合アーキテクチャ

統合アーキテクチャとは、分散したデータソースとアプリケーションを接続する技術とアプリケーションのグループです。複数のデータ要素の統合を簡素化し、アプリケーション間のデータフローを追跡します。統合アーキテクチャにより、異なるソフトウェアアプリケーションが通信できるようになり、データサイロを排除し、運用を合理化します。

調達データ管理

調達データ管理とは、組織内の調達活動に関連するデータを収集、整理、保存、分析、使用するプロセスです。このプロセスには、サプライヤーからの商品やサービスの調達、購入、取得に関連するすべてのデータが含まれます。

3PL EDI統合

3PL（サードパーティーロジスティクス）EDI統合とは、サードパーティーロジスティクスパートナーとの連携を行うために、電子データ交換（EDI）技術をビジネスシステムに組み込むことです。3PL EDI統合ソフトウェアプラットフォームは、どの取引先とどのデータを交換するか、そしてそのデータをどのように生成、受信、処理、保存、変換、検証するかを定義するためのインターフェースを提供します。

ACIDトランザクション

ACID（原子性、一貫性、分離性、耐久性）トランザクションは、データの整合性を維持するために、信頼性が高く一貫したデータベース操作を保証します。

AS2 EDI

AS2とEDIは、別々の企業のコンピュータシステム間でビジネスドキュメントやメッセージを転送するために一緒に使用される2つの技術です。長年にわたって存在する普遍的なドキュメント標準であり、取引先間の最大限の相互運用性を提供します。

B2Bデータ統合

B2B（企業間）データ統合は、2つ以上の企業または取引先間のデータの安全な交換を可能にする特定のタイプのデータ統合です。このタイプの統合は、セキュリティとコンプライアンスプロトコルに準拠しながら、企業が注文、請求書、在庫レベル、出荷情報などのデータを直接共有できるように自動化されたシステムを使用します。これにより、効率性が向上し、エラーが減少し、意思決定が加速され、企業間のパートナーシップが強化されます。

B2Bファイル転送

B2B（企業間）ファイル転送とは、B2Bデータ統合用に設計された特定のプロトコルを使用して、2つ以上の企業間でファイルを自動的かつ安全に交換することを指します。B2Bファイル転送システムは、暗号化と認証ツールおよびプロトコルを使用して大量のデータを安全に転送します。これにより、企業間のスムーズなコミュニケーションとコラボレーションが実現し、全体的な運用効率が向上し、データの安全性が確保され、ワークフローが合理化されます。

DICOM（医療におけるデジタル画像と通信）

DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine、医療におけるデジタル画像と通信）は、医療画像と関連データのグローバルスタンダードです。臨床アプリケーションに必要なデータと品質で交換できる医療画像のフォーマットを指定します。

EDI 210

EDI 210は、Motor Carrier Freight Details and Invoice（運送会社貨物詳細と請求書）と呼ばれるX12 EDIドキュメントの一種です。このドキュメントは、商品の輸送にトラック、飛行機、船舶の使用を依頼した企業に、運送会社（FedEx、USPSなど）から送信されます。

EDI 214

EDI 214は、Transportation Carrier Shipment Status Message（運送会社出荷ステータスメッセージ）と呼ばれるX12 EDIドキュメントの一種です。このドキュメントは、商品の輸送にトラック、飛行機、船舶の使用を依頼した企業に、運送会社（FedEx、USPSなど）から送信されます。

EDI 240

EDI 240は、Motor Carrier Package Status（運送会社荷物ステータス）と呼ばれるX12 EDIドキュメントの一種です。ロジスティクスプロバイダーと運送会社（FedEx、USPSなど）の間で交換され、出荷された商品のステータスの更新を提供します。

EDI 810

EDI 810は、Invoice（請求書）と呼ばれるX12 EDIドキュメントの一種です。紙または電子の請求書と同じ機能を提供し、購入詳細、品目詳細、支払い金額を含みます。

EDI 820

EDI 820は、Payment Order/Remittance Advice（支払指図/送金通知）とも呼ばれ、支払者から受取人に詳細な支払い情報を送信するためにビジネスで使用される電子データ交換（EDI）トランザクションセットです。支払い指示、送金詳細、金融取引情報などのデータが含まれます。

EDI 830

EDI 830トランザクションは、Planning Schedule with Release Capability（リリース機能付き計画スケジュール）とも呼ばれ、サプライチェーン内の取引先間で詳細な生産スケジュールと計画情報を送信できるようにする電子データ交換（EDI）ドキュメントで、効果的な調整と計画を促進します。

EDI 835

EDI 835ドキュメントは、Electronic Remittance Advice（ERA、電子送金通知）と呼ばれる特定のタイプのX12 EDIメッセージです。医療保険プロバイダーは、サービスプロバイダーによって提出された特定の請求に対する支払いを承認した際に、病院などの医療サービスプロバイダーにEDI 835ドキュメントを送信します。

EDI 837

EDI 837は、医療業界で医療請求の送信に使用される標準的な電子データ交換（EDI）フォーマットです。医療プロバイダーと支払者間の情報交換を促進し、請求プロセスを合理化し、データ通信の統一性を確保します。

EDI 846

EDI 846は、Inventory Inquiry/Advice（在庫照会/通知）と呼ばれるデジタルビジネスドキュメントの一種です。企業がサプライヤーの在庫状況を問い合わせたり、顧客やパートナーに製品の在庫状況を通知するために使用する電子メッセージのフォーマットを標準化しています。

EDI 850

EDI 850は、Purchase Order（発注書）と呼ばれるX12 EDIドキュメントの一種です。紙または電子の発注書と同じ機能を提供し、同じ情報を含みます。

EDI 852

EDI 852は、Product Activity Data（製品活動データ）とも呼ばれ、製品の販売と在庫レベルに関する詳細な情報を提供する電子データ交換（EDI）ドキュメントで、効率的なサプライチェーン管理と需要予測を支援します。

EDI 856

EDI 856は、Advance Shipment Notice（ASN、事前出荷通知）と呼ばれるX12 EDIドキュメントの一種です。ASNは、注文された品目が出荷準備中であることを示し、予想される配達の詳細を含みます。

EDI 861

EDI 861は、Receiving Advice/Acceptance Certificate（受領通知/検収証明書）とも呼ばれ、電子データ交換（EDI）で商品またはサービスの受領を確認するために使用される電子ドキュメントです。確認と受領の詳細を提供し、サプライチェーントランザクションにおけるコミュニケーションと効率を向上させます。

EDI 862

EDI 862は、Shipping Schedule/Production Sequence（出荷スケジュール/生産順序）とも呼ばれ、サプライチェーン管理で取引先間の出荷スケジュールと生産順序を標準化されたフォーマットで通信するために使用される電子データ交換（EDI）ドキュメントです。

EDI 997

EDI 997は、電子データ交換（EDI）においてAcknowledgment（ACK、確認）とも呼ばれ、受信者が受信したEDIトランザクションの受領と正常な処理を確認するために送信する機能確認です。

EDIFACT

EDIFACT（Electronic Data Interchange for Administration, Commerce, and Transport）は、ビジネスエンティティ間の電子データ交換（EDI）のために広く使用されているグローバル標準です。

EDIFACT XML

EDIFACT XMLは、XML（eXtensible Markup Language）フォーマットで表現された電子データ交換標準EDIFACTを指します。異なるコンピュータシステム間でのビジネスドキュメントの構造化された標準化された交換を可能にします。

EDIからCSV

EDI 861は、Receiving Advice/Acceptance Certificate（受領通知/検収証明書）とも呼ばれ、電子データ交換（EDI）で商品またはサービスの受領を確認するために使用される電子ドキュメントです。確認と受領の詳細を提供し、サプライチェーントランザクションにおけるコミュニケーションと効率を向上させます。

EDIクライアント

EDIクライアントは、ユーザーが電子データ交換（EDI）サービスと対話できるようにするソフトウェアアプリケーションまたはシステムであり、取引先間でシームレスかつ効率的なコミュニケーションのために標準化されたビジネスドキュメントの交換を促進します。

EDIサービス

EDIサービス、または電子データ交換サービスは、取引先間のビジネスドキュメントの電子交換を促進し、コミュニケーションを合理化し、手動介入を削減し、サプライチェーンとビジネス運営の効率を向上させます。

EDIサプライチェーン

サプライチェーンにおけるEDI（電子データ交換）は、取引先間のビジネスドキュメントの交換を合理化・自動化し、調達と流通プロセスにおける効率、正確性、コミュニケーションを向上させます。

EDIシステム

EDI（電子データ交換）システムは、標準化された電子フォーマットでビジネスドキュメントとトランザクションの交換を可能にするデジタルフレームワークであり、取引先間のシームレスなコミュニケーションとコラボレーションを促進します。

EDIとは

電子データ交換（EDI）は、2つ以上の取引先間で標準化された電子フォーマットでビジネスドキュメントをコンピュータ間で交換することです。企業が情報を構造化されたフォーマットで電子的に交換できるようにし、手動データ入力の必要性を排除し、紙ベースのトランザクションに関連するコストと時間を削減します。

EDIトランザクション

EDIトランザクションとは、取引先がビジネス情報を送受信するために使用する標準化された電子ビジネスドキュメントを指します。これらのトランザクションにより、企業は発注書や請求書などのドキュメントを迅速かつ効率的に交換でき、情報のシームレスな転送を促進します。

EDIトランスレーター

EDI（電子データ交換）トランスレーターは、異なるシステム間の電子ドキュメントのシームレスな交換と変換を促進する専門ソフトウェアツールであり、ビジネストランザクションにおける互換性と効率的なコミュニケーションを確保します。

EDIの種類

EDI（電子データ交換）は、互いに互換性がない場合でも、異なるソフトウェアシステムがビジネスドキュメントを理解できるようにする標準の集合体です。最も顕著なEDIの2つのタイプは、X12とEDIFACTです。

EDIファイル転送プロトコル

EDIファイル転送プロトコルとは、企業間で電子データ交換（EDI）ドキュメントを安全に交換するために使用される標準化された方法です。これらのプロトコルは、ビジネスに重要なドキュメントの転送中のデータの整合性、機密性、信頼性を確保します。一般的なEDIファイル転送プロトコルには、AS2、SFTP、FTPS、OFTP、VANがあり、それぞれ暗号化、認証、否認防止などの機能を提供し、効率的で安全なビジネス通信を実現します。

EDIフォーマット

EDI（電子データ交換）フォーマットは、ビジネスドキュメントの交換のための標準化された電子フォーマットです。異なるシステムと取引先間のシームレスなコミュニケーションとデータ交換を構造化された方法で可能にします。

EDIヘルスケア

EDIヘルスケア、またはヘルスケアにおける電子データ交換は、異なる当事者間で標準化されたヘルスケア情報を電子的に交換することを指し、管理プロセスを合理化し、正確性を向上させ、ヘルスケア業界の効率を高めます。

EDIマッピング

EDIマッピングは、データ要素を1つのフォーマットから別のフォーマットにマッピングすることで、取引先間で電子データ交換（EDI）メッセージを変換するプロセスを含み、ビジネストランザクションにおけるシームレスなコミュニケーションとデータ交換を確保します。

EDIロジスティクス

EDIロジスティクス、またはロジスティクスにおける電子データ交換は、サプライチェーン内の取引先間でビジネスドキュメントと情報を自動的に交換することを指し、ロジスティクスと輸送プロセスにおけるコミュニケーションと効率を合理化します。

EDI出荷

EDI出荷は、サプライチェーン内の取引先間の通信プロセスを表します。船荷証券、発注書、請求書、出荷ステータスなどのドキュメントの交換が含まれます。目的は、手動エラーと遅延を最小化または排除し、出荷運営の効率を向上させることです。

EDI標準

EDI標準、または電子データ交換標準は、取引先間のビジネスドキュメントの電子交換のためのルールとガイドラインのセットを定義します。これらの標準は、データフォーマットの統一性と互換性を確保し、企業間（B2B）環境でのシームレスなコミュニケーションとトランザクションを促進します。

EDI決済

EDI決済は、購入と履行に特に関連するいくつかのタイプのEDIドキュメントの交換を包括する総称です。重要なのは、EDI決済は銀行口座間の直接の資金移動ではないことです。むしろ、EDIドキュメントは外部関係者への必要な資金移動をカタログ化し通信するために使用されます。

EDI統合

EDI統合とは、電子データ交換（EDI）技術をビジネスシステムにシームレスに組み込むことを指し、取引先間で構造化されたデータの効率的かつ自動化された交換を可能にし、コミュニケーションとトランザクション処理を合理化します。

EHR（電子健康記録）

電子健康記録（EHR）は、リアルタイムの患者中心のケア用に設計された、患者の紙のカルテのデジタル表現です。承認されたユーザーに即時かつ安全なアクセスを提供し、幅広い患者情報を包含します。

ETLパイプライン

ETLパイプラインは、データを管理・使用するためのプロセスのセットであるデータパイプラインの一種です。ETLパイプラインは、1つまたは複数のソースからデータを抽出し、必要に応じて意図した使用に適した形式またはフォーマットに変換します。変換プロセスの後、データは分析、レポーティング、機械学習プロジェクトのために、データウェアハウスやデータレイクなどのストレージシステムにロードされます。

FTPサーバー

FTPサーバーは、ファイル転送プロトコル（FTP）を使用してファイルを保存・管理する専門ソフトウェアアプリケーションを使用するサーバーです。デジタルストレージハブとして機能し、ユーザーがネットワークまたはインターネット経由でサーバーにファイルをアップロードまたはダウンロードできるようにします。

FTPポート

FTP通信プロセスで特定の役割を果たす2つのポート（ポート21とポート20）のいずれか。

HIPAA EDI

HIPAA EDI、または医療保険の携行性と責任に関する法律の電子データ交換は、HIPAA規制に準拠した安全で効率的なコミュニケーションを確保しながら、エンティティ間でヘルスケア関連データを標準化された電子交換を指します。

HL7ソフトウェア

HL7ソフトウェアは、Health Level Seven（HL7）標準に準拠することで、ヘルスケア業界内での効果的なコミュニケーションと相互運用性を促進し、ヘルスケアシステムとアプリケーション間の臨床および管理データの交換を合理化します。

Integration Platform as a Service（iPaaS）

Integration Platform as a Service（iPaaS）は、アプリケーションの統合方法を標準化し、オンプレミスとクラウド環境間の統合を簡素化するセルフサービスのクラウドベースソリューションです。本質的には、1つの中央ハブから任意の2つ以上のSaaS（Software as a Service）ソリューション、クラウドアプリケーション、データソース、またはレガシーシステムを統合するために使用できるクラウドベースのAPI駆動ミドルウェアです。

NetSuite EDI統合

NetSuite EDI統合は、NetSuiteプラットフォーム内での電子データ交換（EDI）トランザクションの交換を合理化し、企業間コミュニケーションとトランザクション処理の効率と正確性を向上させます。

OFTP2

OFTP2（Odette File Transfer Protocol version 2）は、電子データ交換（EDI）のための安全で標準化されたプロトコルです。送信中にデータを保護するために暗号化とデジタル署名を使用し、転送中にデータが傍受または改ざんされないことを保証します。

SAPにおけるIDoc

IDoc（中間ドキュメント）は、SAPアプリケーションと非SAPシステムとのデータ交換に使用される標準化されたドキュメント、またはデータコンテナです。SAP IDocトランザクションはEDIドキュメントに似ており、発注書、請求書、出荷通知などの情報を電子的に転送するために一般的に使用されます。IDocは、トランザクションのタイプと情報を通信するために必要なデータセグメントフォーマットを定義する2つのEDI標準、X12とEDIFACTに基づいています。

Web EDI

WebベースEDIは、インターネットを活用して取引先間のビジネスドキュメントの交換を促進する従来のEDIの現代的な適応です。標準的なWebブラウザインターフェースを使用することで、Web EDIはEDIプロセスを大幅に簡素化し、専門ソフトウェアと広範なITサポートの必要性を削減します。このアプローチはEDI技術を民主化し、より複雑なセットアップのリソースを欠く可能性のある中小企業を含む、あらゆる規模の企業にアクセス可能にします。

エンタープライズアプリケーション統合

エンタープライズアプリケーション統合（EAI）とは、組織内の異なるエンタープライズアプリケーションをリンクして、ビジネスプロセスを可能な限り簡素化・自動化し、同時にさまざまなシステム間でシームレスなデータ共有を確保するプロセスです。EAIは、異なる環境で開発・展開された可能性のある異種アプリケーションの統合を可能にし、それらが効果的に通信し、一体のユニットとして機能できるようにします。

エンタープライズデータウェアハウス

エンタープライズデータウェアハウス（EDW）は、複数のソースとアプリケーションから企業の履歴ビジネスデータを統合する集中型リポジトリです。通常、構造化データを保存するデータベースの集合体であり、企業が複雑なクエリを実行し、組織全体でインサイトを生成できるようにします。

クラウドEDIソフトウェア

クラウドEDI（電子データ交換）ソフトウェアは、企業がインターネット経由で重要なドキュメントや情報を交換するための安全でスケーラブルでアクセスしやすいプラットフォームを提供することで、電子データ交換プロセスを合理化します。

クラウドベースEDIソリューション

クラウドベースEDI（電子データ交換）ソリューションは、企業がインターネット経由で重要なドキュメントや情報を交換するための安全でスケーラブルでアクセスしやすいプラットフォームを提供することで、電子データ交換プロセスを合理化します。

セキュアエンタープライズファイル転送

セキュアエンタープライズファイル転送とは、送信プロセス中のデータの整合性と機密性を確保しながら、組織内でデジタルファイルを保護・暗号化して交換することを指します。

データ転送プロトコル

データ転送プロトコルとは、さまざまなデータソースとアプリケーション間でデータを安全に移動するために使用される標準化された方法です。これらのプロトコルは、異なるネットワークやシステム間を移動する際のデータの整合性と信頼性を確保します。データのフォーマット、送信、受信に関するルールを定義し、送信元から送信されたデータが宛先で正しく受信されることを保証します。

ビジネスシステム統合

ビジネスシステム統合（BSI）とは、異なるビジネスシステムを接続してデータを共有し、相互に通信できるようにするプロセスです。これにより、データサイロを解消し、組織全体の情報フローを改善できます。トップB2B統合プラットフォームは、企業にさまざまなワークフローと統合を自動化し最適化する機会を提供します。

ビジネスプロセス自動化

ビジネスプロセス自動化（BPA）とは、テクノロジーを使用してビジネスプロセス内の反復可能でルールベースのタスクを自動化する実践です。通常、複雑で反復的なマルチステップのビジネストランザクションを自動化することを含みます。他のタイプの自動化とは異なり、BPAソリューションは複雑で、複数のエンタープライズITシステムに接続され、組織のニーズに合わせて特別に調整されていることが多いです。

ビジネスルールエンジン

ビジネスルールエンジン（BRE）は、確立されたビジネスルールとプロセスの管理と実行を一元化するソフトウェアです。ビジネスルールはエンジンで定義・保存され、システムやアプリケーション全体で一貫して使用できます。BREは推測や一貫性のないビジネスプロセスの解釈を排除し、エラーを減らし、意思決定を改善します。BREはビジネスルールをアプリケーションコードから分離し、メンテナンスを容易にし、変化に適応するための迅速な修正を可能にします。

ファイル転送プロトコル

ファイル転送プロトコルは、ネットワーク経由でコンピュータ間のファイル転送に使用される標準化された方法です。データのフォーマット、送信、認証方法を規定し、安全で効率的なデータ交換を確保します。一般的なプロトコルには、FTP、SFTP、FTPS、HTTP/S、AS2があり、それぞれ暗号化、認証、データ整合性検証などの機能を提供し、異なる環境での信頼性の高いファイル転送を促進します。

マップコネクタ

マップコネクタは、データフォーマットを1つのシステムから別のシステムに変換またはマッピングすることで、異なるシステム間のデータのシームレスな統合を促進するソフトウェアコンポーネントです。組織が異種のアプリケーション、データベース、データソースを接続し、プラットフォーム間での正確で効率的なデータ変換、互換性、通信を確保できるようにします。

マネージドファイル転送サービス

マネージドファイル転送（MFT）サービスは、転送プロセス全体を通じてデータの整合性とセキュリティプロトコルへの準拠を確保しながら、ユーザー、システム、または組織間のファイルのスムーズで効率的な交換を促進する安全で自動化されたソリューションです。

医療情報交換（HIE）

医療情報交換（HIE）は、病院システム、コミュニティ、または地域内での患者情報へのデジタルアクセスと共有を可能にする技術です。

在庫統合

在庫統合とは、在庫管理システムを他のシステム、特に会計システムや注文履行などのバックオフィスシステムと接続・同期するプロセスです。これにより、製品サプライヤーは顧客の需要を満たすために正しい在庫タイプと数量を維持できます。また、サプライチェーンパートナーに透明で最新の情報を提供し、財務報告と政府コンプライアンスのための正確な情報を提供するのにも役立ちます。

金融EDI

FEDIは、標準化されたフォーマットでの金融データの電子データ交換です。FEDIは主に中規模から大規模の企業とその取引先、連邦政府、州政府によって使用されていますが、一般的に商品やサービスが販売されるあらゆる場所で使用されています。FEDIは金融機関内のソフトウェアシステムが理解できる金融データの標準化されたフォーマットを提供し、紙ベースのトランザクションの必要性を排除します。

ビジネスルール

ビジネスルールとは、ビジネスのさまざまな側面がどのように運営されるべきかを規定するガイドラインまたは原則を指します。組織内の意思決定と行動を導く手順、ポリシー、条件を包含します。