社内のデータを効率的に活用するためには、データ統合を行う必要があります。しかし、なかには「データ統合」という言葉をあまり理解していないという方もいらっしゃるのではないでしょうか。
データ統合とは、社内に混在するデータをクレンジングし整備することで、データの活用性を高めることを言います。
現状社内のデータを有効活用できていないと感じている方や、今後データをもとに意思決定をしていきたいという企業は、まずはデータの統合を行いましょう。
この記事ではデータ統合とは何か、活用シーンやデータを統合するメリットを解説したうえで、具体的に利用すべき「データ統合ツール」をご紹介していきます。
データ統合の基本を学んで、データドリブンな経営を実現させたい方はぜひご一読ください。
目次
- ”データを統合する”とは、形式が異なるデータをまとめ、実用性を与えること
- データを統合するメリット
- データ統合作業をスムーズに完了させる上での3つのポイント
- データを統合するための4ステップ
- データ統合にはツールの利用がおすすめ
- データ統合ツールの選び方
- おすすめのデータ統合ツール11選
- まとめ
”データを統合する”とは、形式が異なるデータをまとめ、実用性を与えること
”データを統合する”とは、形式の違うソースからひとつのデータにまとめ、クレンジングやデータ変換を行い、実用性のあるデータベースに作り変えることです。
企業内に混在するデータを統合し、活用できる状態にすることで、はじめてデータをもとにした意思決定ができるようになります。
統合データの詳しい活用法は以下のようなものがあります。
- 売上の傾向を正しく把握し、トレンドの分析・対策を行える
- 統合データで傾向を知り、適切な人員配置・正しい物量の発注を行い、ロスを減らせる
- 正確な顧客データや購入パターンなどを元に、顧客ごとに応じたサービス提供を行う
データを統合するメリット
データを統合するメリットは、効率よくデータを分析・活用できたり、管理にかかる作業負担・コストを削減できたりすることです。
データがまとまっているからこそ、メンテナンスもスムーズに行えます。
ここでは、より具体的にデータ統合をした後のことをイメージしてもらいやすいように、データ統合で彫られるメリットについて解説します。
効率よくデータの分析と活用ができる
データ統合によって、さまざまなデータの管理・分析しやすくなるのが最大のメリットです。
フォーマットや種類が異なるデータを別々のシステムやファイルで開くことは、手間がかかりますし、データも見づらいです。
あらゆるデータを統合することで、業務や売上の傾向を「見える化」させ、より正確なデータ分析を行えるでしょう。
しっかりとデータ分析を進めれば、顧客ごとに応じたサービス提供などにもつながります。
データ管理にかかる作業負担やコストが削減できる
データを統合すれば、管理・分析にかかる作業負担が減るだけではなく、ヒューマンエラーの回避にもつながります。
膨大なデータを統合せずに管理・分析した場合、データごとに個別で作業する手間がかかり、多大な作業時間がかかってしまいます。
データを統合することで社員の作業負担も減らせ、通常業務に集中できる業務効率もアップします。
データ整理することでメンテナンスがしやすくなる
データ統合によって、システムメンテナンスが手軽に行えることもメリットです。
データがまとまっていない場合、個人や部署が別々に管理していたデータそれぞれをメンテナンスしなければならず、どうしても時間がかかってしまいます。
また、データを統合する際、管理や入力のルールを定めることで扱いやすいデータとなり、部署間の連携もスムーズに行えるでしょう。
システムごとの入力マニュアルなどが必要なくなれば、作業効率は自ずとアップし、メンテナンスにも時間はかかりません。
データ統合作業をスムーズに完了させる上での3つのポイント
データを統合する際は、事前にデータ統合する目的を明確にし、データを整えて統合しやすい形にしておけば、作業をスムーズに進められます。
ここでは、データ統合作業をスムーズに完了させる上でのポイントを3つ紹介します。
事前にデータ統合する目的を明確にし、準備計画する
最初に「どうしてデータを統合したいのか」「データ統合して、何に活用したいのか」など、ハッキリとした目的を立てる必要があります。
やみくもにデータを統合した場合、使いづらい・見づらいデータになってしまうリスクがあるからです。
例えば、顧客リストを管理するだけの目的であれば、名前や住所、連絡先などの項目を統合するだけで問題ないでしょう。
顧客分析をしたいのであれば、前述の項目だけではなく、顧客の来店頻度や購入履歴、クレーム件数などのデータも統合しなければなりません。
活用しづらいデータにならないように、事前にデータ統合する目的を明確にして、作業をスムーズに進められるようにしましょう。
データを整えて統合しやすい形にしておく
データ統合作業をスムーズに完了させるためには、データのフォーマットを揃え、誤字や入力ミスを修正しておく必要があります。
こうしたデータを整えて統合しやすい形にするコツを紹介します。
フォーマットを揃える
形式・フォーマットの異なるデータの統合は、作業に時間がかかってしまいます。
メモ程度の乱雑なデータや表形式でしっかりと整理されたデータなどが混在している際は、ある程度フォーマットを揃えておきましょう。
誤字や入力ミスを修正して整理された状態にする
データ統合作業をスムーズに完了させるために、誤字脱字や表記揺れなどを修正しておきましょう。異なるデータとして扱われ、正しく統合できない可能性があります。
また、データの見出しと内容が誤っている場合なども、正しいデータが得られなくなるため正誤チェックしておくことをおすすめします。
データを統合するための4ステップ
データ統合を進める流れは、最初に統合したいデータを洗い出し、統合する形式とプラットフォームを選定します。
そして、プラットフォームにデータを統合し集積させ、データを加工していきます。
こうしたデータ統合を実施するうえで必ず行うステップを詳しく紹介します。
1．統合したいデータを精査する
データ統合を実施する際、最初に行うことは、統合したいデータの洗い出しです。不要なデータや無関係なデータを統合しても、意味がないからです。
精査する時は、データ内容をチェックし、使いたいデータの形にするにはどのような統合方法が最適なのかを検討しましょう。
2．データを統合する形式とプラットフォームを選定する
統合したいデータを精査した後、何を使えばよいのかデータの形式を検討します。自社でデータを統合し、蓄積するのであればExcelなどの形式がおすすめです。
しかし、データ容量が多くなってしまう場合、管理することは非常に大変です。
データ容量が多い場合は、GoogleやAmazonなどが提供するクラウド型のデータ蓄積サービスの導入も検討しましょう。
3．プラットフォームにデータを統合し集積する
データを統合する形式とプラットフォームを選んだ後は、データを統合し集積する作業を進めます。
データ統合する際の注意点は、自社のサーバー上の場合、十分な容量を確保しておくことです。
ソフトウェアやクラウドサービスを利用するのであれば、それぞれの仕様に従ってデータ統合を行いましょう。
4．正しい分析をするためにデータを加工し整える
ただデータを統合し集積しても、分析や活用に適しているとは限りません。
そのため、必要なデータを取り出すためにデータ抽出やグラフ化などのフローを整えることも大切です。
ソフトウェアやクラウドサービスには、データ抽出などの機能も搭載されていることが多いため、活用しましょう。
データ抽出などの機能を利用する際は、正しい結果が得られるかどうか、事前にテストを行っておくことも重要です。
データ統合にはツールの利用がおすすめ
データ統合する方法はいくつかありますが、その中でも専用ツールを利用することをおすすめします。
上記の表のように、専用ツールにはメリットが多いです。ここでは、データ統合する際になぜツールがおすすめなのか、詳しく解説します。
統合作業やシステム開発にかかる時間が短縮できる
データ統合のツールを利用すれば、自社での開発やフォーマット決めをする必要がありません。
そのため、作業時間の削減を見込めるでしょう。
誤字などの正誤判断は、最終的に人の目で行う必要はありますが、ある程度は人工知能による自動処理が可能です。
「働く時間を減らしたい」「システムを開発しているヒマがない」という場合は、データ統合のツールを導入しましょう。
分析やメンテナンスの負担を減らすシステムが整っている
ツールは、分析やメンテナンスの負担を減らすシステムが整っています。
データ統合した後も、データを追加入力したり、情報を修正したり、定期的な分析を行ったりする必要性があります。
データ統合する方法によっては、メンテナンスや分析を手軽に行えるとは限りません。
専用ツールであれば、メンテナンスがしやすく、必要なときに簡単に様々な分析を行え、作業効率を上げられるでしょう。
異なる種類のデータを繋げることが可能
ツールによっては、異なるシステムごとのデータ集約も可能です。
基本的に、表形式のデータや画像・動画データなどの異なる形式・システムのデータを、ひとつに統合することは難しいです。
しかしツールを使えば、複数のデータをひとつのデータに集約するだけではなく、異なるシステムごとをつなげられるでしょう。
異なる形式・システムのデータをひとつに統合すれば、分析・活用しやすいです。
セキュリティ対策が整っている
ツールによっては、セキュリティ対策やサポート体制が整っています。顧客データなどを扱う際、セキュリティ対策は非常に重要です。
また、データが壊れてしまうと、分析も活用もできなくなってしまいます。セキュリティの対策だけではなく、バックアップなどのサポートが充実しているツールであれば、万が一の際に大事なデータを守れるでしょう。
データ統合ツールの選び方
データ統合ツールを選ぶポイントは、次の通りです。
- 統合したいデータ形式に対応している
- 自社の求める機能に見合ったコストで選ぶ
- 使用者のスキルレベルに合ったインターフェースをチェック
統合したいデータ形式に対応している
データ統合ツールを選ぶ際は、表データ・画像・動画など、データの種類や保存形式に対応しているツールなのかどうかチェックしましょう。
例えば、Excelを使っている場合、Excelと互換性のあるツールでなければ、無駄な出費になりかねません。
様々なデータ統合ツールがありますので、対応しているデータ形式を必ずチェックしておきましょう。
自社の求める機能に見合ったコスト
データ統合ツールを選ぶ時、機能性とコストもチェックポイントです。
なぜなら、多機能なツールを利用しても、使用しない機能があれば、費用が無駄になってしまうからです。
データ統合する目的をはっきりさせておけば、必要な機能を厳選した上でツール選びできるでしょう。
ちなみに費用の目安は、クラウド型で数万～数十万円、インストールするオンプレミス型で数十円～数千万円程度です。
ツールによっては、機能拡張・使用人数・データ容量などで費用が変動します。
使用者のスキルレベルに合ったインターフェース
専門知識が必要なツールは作業できる人員が限られるため、作業する人のレベルに見合ったインターフェースなのかどうかも、チェックしておきましょう。
専門知識が必要なツールは専門的な分析が可能になるものの、使用できる人がいなければ、導入したコストが無駄になってしまいます。
直感的で使いやすいツールもありますので、ツールごとの特長を理解しておくことは非常に重要です。
使いやすいツールであれば、長期利用・人事異動での引き継ぎなども難しくありません。
おすすめのデータ統合ツール11選
おすすめのデータ統合ツールは、次の11種類です。
- Waha！Transformer
- Informatica Power Center
- Data Spider Cloud
- Talend
- ASTERIA Warp
- IBM InfoSphere DataStage
- Syncsort DMExpress
- Business SPECTRE
- trocco
- Qanat2.0
- Rapid miner
今回は「データ 統合 ツール 比較」で検索し、比較記事内での出現頻度をスコアリングし、スコアが高いものから順番に紹介していきます。
1.Waha！Transformer
「Waha！Transformer」は、中小～大手企業だけではなく、教育機関や公共団体など幅広く支持されているETLツールです。
10億件ものデータ処理実績があり、複雑なデータもでも高速で処理してくれます。
プログラミングやSQLなど専門知識がない人でも使いやすく、24時間365日問い合わせが可能などサポート体制も整っています。
導入費用
■オンプレミス
・初期費用：450万円～
・月額費用：要問い合わせ
■クラウド版
・月額13.5万円～
対応しているデータ形式
・Oracle Database 11g、12c、18c、19c 8i、9i、10g
・Microsoft SQL Server 2012、2014、2016、2017、2019 2000、2005、2008、2008 R2
・IBM Db2 for Windows/UNIX V9.7、10.1、10.5、11.1 V8.x、9.1、9.5
・IBM Db2 for i 7.2 5、5.4、6.1
・MySQL V5.7、8.0 V5.6.10 ～
・PostgreSQL V9.5、9.6、10、11、12 V9.3、9.4
・Amazon RDS（Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL） ※1
・DWH Dr.Sum EA V3.0 SP2、V4.0、V4.0 SP1、V4.1、V4.2、5.0、5.1 EA V2.5
・Amazon Redshift IBM Red Brick Warehouse 5.x/6.x
・ERP SAP ERP 6.0、S/4 HANA R/3 4.6C
・Application Microsoft Access 2010、2013、2016、2019 2000、2002、2003、2007
・Microsoft Excel ( xlsx, xlsm, xls 形式のファイルをサポートします。)
・Salesforce CRM salesforce.com、サイボウズ・kintone Adobe Marketo Engage
・その他、動作実績 その他、IBM DB2 UDB for zOS、HiRDB、Caché、SAP HANA（要問い合わせ）
2.Informatica Power Center
「Informatica Power Center」は、国内トップクラスのシェア率を誇るETLツールです。
多彩な機能を持ちながら使いやすく、スピーディなデータの取得によって、業務効率を格段に上げられます。
また、独自のアドオンパッケージとの連携が可能で、拡張を行うことでデータの追加にも対応できます。さらに、30日間の無料トライアルもあります。
導入費用
・要問い合わせ
対応しているデータ形式
・XML
・JSON
・PDF
・Microsoft Office
・クラウド型ツールとの連携（要問い合わせ）
3.Data Spider Cloud
「Data Spider Cloud」は、数々の企業に導入されているクラウド型データインテグレーションサービスです。
はクラウド型サービスのため、社内システムとの連携が容易です。導入時のインストールなども不要なため、すぐに使用できるでしょう。
さらに国産ツールのため、日本語特有の半角カナ、和暦の変換などに細かく対応してくれます。
導入費用
■初期費用
・60万円
■月額費用
・Entry：12万円
・Basic：20万円
・Advance：30万円
対応しているデータ形式
・CSV
・Excel
・HTML
・XML
・Amazon Web Services
・Salesforce
・Log Manager for Salesforce
・G Suite
・Microsoft Azure
・kintone
4.Talend
「Talend」は、ビッグデータにも対応しているETLツールです。データの統合だけではなく、データベースやアプリケーションとも連携することができます。
また、オープンソースだからこそ、自身で追加機能を開発できたり、ビッグデータ向けの機能もラインナップされていたり、使い勝手が良いです。
グローバル企業での導入実績も多数あり、安心して使用できることも特徴に挙げられます。
導入費用
・要問い合わせ
対応しているデータ形式
・Excel
・CSV
・JSON
・XML
・Azure
・aws
・Salesforce
5.ASTERIA Warp
「ASTERIA Warp」は、8,000社以上の導入実績を持つデータ統合ツールです。テクノ・システム・リサーチによる「2019年ソフトウェアマーケティング総覧 EAI/ESB 市場編」で、13年連続国内トップシェアになっています。
ファイルの収集からレポートの表示・受発注処理など、業務の自動化もできるため、業務効率の改善に期待できます。
30日間の無料体験も可能です（クラウド版であれば体験期間は5日間）
導入費用
■ASTERIA Warp導入費用
・標準価格480万円～
・月額課金24万円～
■ASTERIA Warp Core」
・月額3万円～
■ASTERIA Warp Core +」
・月額6万円～
対応しているデータ形式
・Oracle 11g R2 / 12c / 12c R2 / 18c / 19c
・IBM Db2 10.5 / 11.1
・IBM Db2 for i V7R2 / V7R3 / V7R4 NEW
・Microsoft SQL Server 2012 / 2014 / 2016 / 2017 / 2019
・Azure SQL Database
・PostgreSQL 9.4 / 9.5 / 9.6 / 10 / 11
・MySQL 5.6 / 5.7 / 8.0
・MariaDB 10
・FileMaker Server 16 / 17
・Amazon Aurora
・Amazon DynamoDB
・Microsoft Azure Cosmos DB (DocumentDB)
・MongoDB
・FUJITSU Software Enterprise Postgres 9.6 / 10
・Microsoft Excel 2010 / 2013 / 2016 / 2019
・Office 365 Excel
・Lotus Notes/Domino 9
・Dr.Sum EA Ver4.0 / Ver4.0 SP1 / Ver4.1 / Ver4.2（※１）
・Dr.Sum EA Ver5.0 / Ver5.1（※１）
・Amazon Redshift
・IBM MQ V8.0 / 9.0
・Tableau 10
・Microsoft Windows Server 2008 R2 / 2012 R2 / 2016 / 2019
・AWS Directory Service
6.IBM InfoSphere DataStage
「IBM InfoSphere DataStage」は、日本アイ・ビー・エム株式会社によるETLツールです。
「IBM InfoSphere DataStage」の特徴は、オンプレミス・クラウドの環境で利用できることです。
それだけではなく、パラレル処理による高速処理もできます。
さらに、GUIツールでデータ統合関連の処理を開発可能です。
導入費用
・要問い合わせ
対応しているデータ形式
・Salesforce
7.Syncsort DMExpress
株式会社アシストによる「Syncsort DMExpress」は、グローバルで15,600社以上に活用されているツールです。
最大の特徴は、自動チューニングによって高性能処理できることです。またステップツリー形式によって、わかりやすい開発ステップになっています。
シンプルなシステム構成になっているため、保守運用の手間を省けるでしょう。
導入費用
・要問い合わせ
対応しているデータ形式
・CSV
・XML
・AWS
・Windows Azure
・Google Apps
8.Business SPECTRE
「Business SPECTRE」は、「SAP ERP」に格納されたデータを抽出するツールです。会計・在庫や購買データなど、業務や経営に関する様々なレポートを表示できます。
差分転送機能により、更新データのみの読み込み可能です。さらに、日本円金額の自動変換に対応していることも特徴です。
導入費用
・要問い合わせ
対応しているデータ形式
・Excel
・Microsoft SQL Server 2008 Standard / Enterprise / Developer Edition
・Microsoft SQL Server 2008 R2 Standard / Enterprise / Developer Edition
・Microsoft SQL Server 2012 Standard / BI / Enterprise / Developer Edition
・Microsoft SQL Server 2014 Standard / BI / Enterprise / Developer Edition
・Microsoft SQL Server 2016 Standard / Enterprise / Developer Edition
・Microsoft SQL Server 2017 Standard / Enterprise / Developer Edition
・Microsoft Windows® Server™ 2008 Standard / Enterprise Edition
・Microsoft Windows Server™ 2008 R2 Standard / Enterprise Edition
・Microsoft Windows Server™ 2012 Standard / Enterprise Edition
・Microsoft Windows Server™ 2012 R2 Standard / Enterprise Edition
・Microsoft Windows Server™ 2016 Standard / Enterprise Edition
・Microsoft Windows Vista / 7 / 8 / 8.1 / 10 （※開発用にのみサポート）
・Azure Data Factory V2
9.trocco
「trocco」は、国産の分析基盤向けデータ統合自動化サービスです。業界一の転送スピードと言われており、ビッグデータ規模の容量が大きいデータも転送可能です。
また利用に際して専門知識がいらず、プログラミングの知識がない人でも、手軽に操作できます。
導入費用
・要問い合わせ
対応しているデータ形式
・要問い合わせ
10.Qanat2.0
「Qanat2.0」は、システム間のデータをスムーズにつなげるツールです。ノンプラミング操作で様々なファイルなどを連携できます。
簡単にデータ変換できるだけではなく、業務の自動化に役立つスケジューリング機能も搭載しています。
また、最長90日間の無償トライアルがあることも特徴です。
導入費用
・要問い合わせ
対応しているデータ形式
・IBM DB2 for Linux UNIX and Windows 11.1
・IBM DB2 for Linux UNIX and Windows 10.5
・Microsoft SQL Server 2019
・Microsoft SQL Server 2017
・Microsoft SQL Server 2016
・Microsoft SQL Server 2014
・Microsoft SQL Server 2012
・PostgreSQL 10.0
・PostgreSQL 9.6
・PostgreSQL 9.5
・PostgreSQL 9.4
・Oracle Database 12c
・Oracle Database 11g
・IBM DB2 for i 7.4
・IBM DB2 for i 7.3
・IBM DB2 for i 7.2
・MySQL 8.0
・MySQL 5.7
・MySQL 5.6
・CSV,TSV
・固定長
・XML
・WebReport 2.0 Smart レポート定義
・Microsoft Excel 2019
・Microsoft Excel 2016
・Microsoft Excel 2013
・Microsoft Excel 2010
・Salesforce
・kintone
・Amazon S3
・@Tovas
・FUJITSU Software Enterprise Postgres 9.5
・FUJITSU Software Symfoware Server V12
11.Rapid miner
「Rapid miner」は、サブスクリプション型機械学習プラットフォームです。
20種類以上の可視化機能によって、様々な形でデータを表現・調査できることです。
しかも、高度な分析を「ドラッグ&ドロップ」というシンプルな操作で行えます。
導入企業は30,000社もあり、⾦融・マーケティング業界や⾃動⾞・半導体メーカー業界で、活躍していることも特徴です。
導入費用
・要問い合わせ
対応しているデータ形式
まとめ
データを統合することで、効率よくデータを分析・活用できたり、管理にかかる作業負担・コストを削減できたりします。
データ統合をスムーズに完了させるためには、事前にデータ統合する目的を明確にし、データを整えて統合しやすい形にしておきましょう。
データ統合にはツールの利用がおすすめです。統合作業やシステム開発にかかる時間が短縮でき、分析やメンテナンスの負担を減らすシステムが整っており、異なる種類のデータを容易につなげることが可能だからです。
データ統合ツールを選ぶ際は、統合したいデータ形式に対応しているのか、自社の求める機能に見合ったコストなのか、使用者のスキルレベルに合ったインターフェースなのか、チェックしておきましょう。