TOP>製品/サービス>課題から探す>データ連携のよくある課題とツール選び

データ連携のよくある課題とツール選び

データ連携に関する、よくある課題

多くの企業が会社内の「データ」を「資産」として有効活用したいと考えています。企画部門はデータ分析を用いたロジカルな経営判断をしたいと思っていますし、現場部門は「セルフサービス型のBI/データ分析」に代表されるように、自分たちで必要なデータを手に入れて分析したいと思っています。では、対象となる「データ」はどこにあるのでしょうか?

データはシステム毎に発生し、蓄積され、システム/サービスの間を「データ連携」という形で飛び交っています。従来型のオンプレミス型システムに加え、クラウドサービスが普及してデータの「在り処」はさらに分散化しました。その結果、システム間の「データ連携」が間に合わない/うまくいかないといった理由で、せっかくのデータ資産を活用できていないケースがあるようです。

ここでは、よくあるデータ連携の課題について、3つの例を挙げて解説します。

よくある課題-1「部門ごとにシステムが導入され、データがバラバラに管理されている」

課題1、業務や部門ごとにシステムが分散しデータがバラバラに管理されている


データ連携は、データの分散管理における課題を解決する素晴らしいソリューションです。しかし、オンプレミスとクラウドサービスの併用が推奨され、既存システムも順次新しいシステムが導入されて新・旧システムが併用されると、データの分散化がさらに進み、データの統合的な管理が追い付かないという課題はより多くの企業で顕在化しそうです。

よくある課題-2「クラウドサービスと、既存の社内システムとのデータ連携ができない」

課題2、クラウドサービスも活用したいが既存システムとの連携ができない


クラウドサービスが急速に普及する反面、新しく導入されるシステムの半数以上が依然としてオンプレミスだと言われてます。つまり、多くの企業はクラウドサービスとオンプレミスを併用しています。必然的に両者のデータ連携が必須となりますが、システム毎の連携プログラムの開発は、開発/運用コストに加えて、セキュリティポリシーの側面からも現実的ではありません。

よくある課題-3「現場での手作業でのデータ入力があり、システム化できていない」

課題3、手作業でのデータ入力が多く時間がかかり入力ミスも多い


業務管理用のExcelファイルを担当者が手作業でメンテナンスし、システムにデータ登録しているケースは多々あります。このような手作業のデータ登録は、入力ミスやデータの不整合が生じるという問題以外に、データ連携をシステム化する際の阻害要因にもなります。



では、これらのデータ連携に関する課題を解決するには、どのような方法が考えられるのでしょうか?

データ連携の実装方法とメリット/デメリット

データ連携に必要なこと

「データ連携」は、実際にはたくさん処理の複雑な組み合わせて構成されています。それゆえに考慮点も沢山あり、システムごとに連携プログラムを個別開発する方法はとても非効率的です。「データ連携基盤」を作ることを検討してみてください。
「データ連携基盤」には次のような選択肢があります。それぞれの得意/不得意を含めて紹介します。

データ連携基盤を実装するための4つの方法

データ連携基盤を実装する方法として、「スクラッチ開発」「EAIツール」「ETLツール」「ハイブリッド開発(ツールとスクラッチの併用)」の4つが考えられます。
データ連携処理を開発する際に重要視される4つの軸「開発スキル」「開発生産性」「初期コスト」「運用コスト」で、それぞれの手法の向き/不向きを評価したのが以下の表です。

選択肢 開発スキル 開発生産性 初期コスト 運用コスト
スクラッチ開発
オーソドックスな開発手法だが、追加開発や改修を含む運用コストは割高になりがち。
開発者のスキルに依存するが、要件に対する柔軟性の高さは大きなメリット。
EAIツール
企業内のデータ連携を目的に、柔軟性と開発生産性の向上を目的に考えられた仕組み。
様々なシステムへのインタフェースを持ち、ノンプログラミングの開発生産性も高い。IoT連携などリアルタイム性のあるものにも向いている。
ETLツール バッチ処理のイメージが強いETLだが、データ連携で採用も多い。ツールの成熟度も高くビッグデータや大規模システムの場合に効果を発揮。反面、高頻度な処理や、データ同期にリアルタイム性が求められる場合は不向き。
ハイブリッド開発 ツールの生産性の高さと、スクラッチ開発の柔軟性を組み合わせた開発手法。ツールを使いこなすスキルと、スクラッチ開発のスキルを同時に求められ担当者にとってはハードルが高い。

上の表からも、データ連携を実装するには、ツールの利用が効果的であるということがわかります。
ツールにはEAIとETLと2種類ありますが、対応アダプタの種類が豊富で、既存のシステムを活かしたまま多種多様なデータを繋ぐハブ(HUB)になることができる「EAIツール」が、データ連携基盤により適しています。

比較/評価に役立つ!「データ連携ツールはじめての検討」資料のご案内


データ連携はじめての検討

自社の要件を整理し、適切なツール選定を行っていただくための資料です。
EAI、ETLの特性や適合性を把握したり、要件を記入するとRFPとしてもそのまま利用できるExcelワークシートも付属しています。短時間で要件整理が行えるようになっていますので、ぜひこちらもご活用ください。



効率的なデータ連携には、EAIツールの活用がおすすめ

EAIツールは、企業内外の様々なシステムで用いられているフォーマットの異なる、膨大な量のデータを「つないで・まとめて・とりだせる」データ連携HUBとして機能します。既存のシステムを活かしたままデータ連携できるのが大きな魅力です。
対応アダプタが豊富で、データベースやSAPなどのアプリケーションはもちろん、メール、Excel、csvなどのファイル、SalesforceやKintoneなどのクラウドサービスまで幅広く連携できるのも特長です。EAIツールがあれば、それぞれのデータフォーマットを意識することなく簡単にデータを繋ぐことができます。
GUIベースの開発・運用がベースなので、柔軟で開発生産性が高く、データ連携基盤として最適です。

データ連携HUBとなるEAIツール

EAIツールのメリット


開発工数およびコストの削減
  GUIの開発ツールを使って、ノン・プログラミングで開発が可能です。プログラミングのスキルを必要とせず、
  開発の標準化が図れます。また、開発者の育成も容易になります。

仕様変更にも迅速に対応
  ロジックが可視化されるため、仕様の変更や、要件の追加に素早く対応することが可能になります。

データの信頼性が向上
  従来ExcelやAccessなど手作業で入力していた業務が自動化されるため、データの入力ミスや不整合などがなくなり、
  データの信頼性が向上します。

管理・保守の容易さ
  システム連携フローが可視化されているため、特定の開発者に依存するということがなくなり、システムの保守や
  管理が容易になります。


EAIツールを選ぶなら顧客満足度No.1 EAIツール「DataSpider」

DataSpiderは、日経BPコンサルティングによる「データ連携に関するアンケート調査」において4年連続顧客満足度No.1を獲得しているEAIツールです。(2017年4月 日経BPコンサルティング調べ)
EAIツールの選定時、企業の担当者は「接続性の多様さ」「開発の容易さ」「GUI操作性の高さ」この3つのポイントを重視するということですが、DataSpiderはこの3つのポイントを高く評価されています。
DataSpiderは、3,000社以上のさまざまな業種・業態の企業に導入・活用される実績のある製品です。

DataSpiderの特長


つくらずにつなぐ

システムごとのデータ連携作業も専門的な技術や知識も必要なし! ドラッグ&ドロップで各システムを連携可能。

豊富な接続先

主要なデータベースやアプリケーションはもちろん、大手クラウドサービスなど50種類以上の豊富なアダプタを用意。

大量データを高速に

データ抽出、変換、書き込みなどの工程を分解し実行することで処理効率をアップ。大容量データの高速処理を実現。

様々なデータを繋ぐEAIツール

業務の現場を中心に、具体的なデータ連携のニーズと連携方法をご紹介します。
各リンクページから、詳細イメージをご確認いただける資料もダウンロードいただけます。

お求めの情報は見つかりましたでしょうか

資料請求/お問い合わせはこちら(専門の担当者が確認し、ご対応します。)

お客様の状況に合わせて詳しい情報をお届けできます。お気軽にご相談ください。

情報活用に関するその他の課題

ページの先頭へ戻る