データ統合の複雑さを理解する
データの統合とは、単一のデータソースを持つことを意味しますが、なぜそれがそれほど重要なのでしょうか？データ統合のメリットについて、以下をお読みください。
綴りの違い、誤解、標準化の欠如、文化的な違いなど、企業がデータの正確性、信頼性、関連性を確保するために克服しなければならない障害は数え切れないほど存在する。
データ複製、移行、その他の統合によってデータを統合したとしても、適切な データクレンジングとデータ統合統合されたデータは、予想以上に多くの問題を引き起こす可能性があります。データの単一ビューを作成することは、異なるソース間でデータタイプを統合するだけにとどまりません。
標準化された命名規則、正規化、検証など、顧客プロファイル、非構造化データ、損益計算書、在庫などをシームレスかつ信頼性の高い方法で照合するには、これらの要素がすべて不可欠です。データ品質とマスターデータ管理の重要な一部であるデータ統合は、ビジネス全体におけるデータの価値とアクセス性を最適化することを目的としています。
データ統合とは何ですか？
{{cta(‘49933b05-e935-4d3a-874f-0e7d6596bc1d’)}}
データハーモナイゼーションとは、さまざまなファイル形式、命名規則、システムからのデータを統合し、1つのまとまりのあるデータセットに変換するプロセスです。これはデータ品質を維持する上で不可欠な部分であり、過度に単純化された「持ち上げてシフトする」アプローチ。
データの統合とは、単一のデータソースを持つことを意味します。誤解しないでください。これは必ずしも膨大な量のデータを単一のデータレイクに保存することを意味するわけではありません。異なる場所、スキーマ、テクノロジーで保存された多様なデータソースであっても、標準化されたAPIやサービスを介してデータを統合し、データの変換、移動、クレンジングを行うことができます。 データ統合と複製例えば、変更データキャプチャを使用して、ソースからターゲットへのデータ伝送を妨げることなくデータを更新するため、両方のシステムがリアルタイムで正確なデータを維持できます。
データ統合がなぜそれほど重要なのか？
顧客、取引先、第三者、社内リソースなど、あらゆるものを真に信頼できる360度ビューで把握するには、データの統合が必要です。
合併や買収を進めている場合でも、 クラウドへのデジタル変革、あるいは単に顧客のニーズに追いつこうとする場合でも、企業は過去のCRMデータ全体を統合しつつ、データストレージとシステムを統合・最小化する必要があります。
データ統合により、ユーザーはIT部門の介入なしに、自信を持ってビジネスインテリジェンス向けにデータを変換できるようになります。最新のデータ統合ソリューションは、技術リソースを67%以上解放し、反復的なデータ品質タスクに費やす時間を削減することが実証されています。
正確に照合され、調和されたデータには、以下のような利点があります。
- 企業はより迅速なインサイト獲得を実現できる
- データ準備とデータ処理が最小限に抑えられます
- 手作業による時間のかかる作業が削減または自動化される
- 高額なミス 避けられる
- 複雑なデータ変換は、スキルレベルに関係なく利用可能です。
データ統合がこれほど難しいのはなぜか？
複数の情報源、システム、地域にまたがるデータを統合することは、どの企業にとっても困難な課題です。さらに、現在では新しいデータを取り込む規模とスピードが飛躍的に向上しているため、「100%の精度」を維持することは事実上不可能に思えるかもしれません。
今日、顧客、パートナー、従業員といった顧客層が様々な地域や文化圏に広く分散していない企業はほとんど存在しません。命名規則、言語、規制、住所表記における大きな違いは、グローバルシステム間でデータを統合しようとする際に複雑な課題となります。連絡先情報だけでも、名前や住所の書式、入力方法、整理方法における地域的・文化的差異を考慮しつつ、あらゆる地域、あらゆる言語の誰もが信頼できる高い精度を維持しなければなりません。
企業がシステム間で入力・再入力するレコード量が増加するにつれ、企業はデータが正確かつ適切に照合されることを保証する確実な方法を必要としています。適切なデータ統合がなければ、企業は一元化されたデータガバナンス戦略を確立（および維持）することができません。異なるソースからの同じ標準データであっても、異なる洞察や価値が生み出されることになります。信頼できる最も関連性の高い唯一のソースがどれであるかが明確でない場合、チームは同じ問題に対処するために複数のデータソースにアクセスしようとする可能性があります。
データを正確に調和させる方法
明らかに、未加工で標準化されていないデータはマーケティング分析には適していません。質の高いデータを維持するための努力を無駄にし、アナリストの間で混乱を招く可能性があります。未加工データには、無関係なデータ群、誤った値、重複データが含まれていることがよくあります。そのため、データを適切に標準化するには、データ統合の仕組みを理解することが不可欠です。
データから真の価値を引き出すには、データ統合プロセス中に実行される重要な操作を理解することが重要です。正確なデータ統合に不可欠なプロセスをいくつか見ていきましょう。
- 標準化
- 正規化
- 重複排除
- データ検証
データの標準化
様々なデータウェアハウス、データレイク、クラウド環境、プラットフォームに分散して収集されたデータは、必ずしも同じ構造やスキーマで整理されているとは限りません。データ標準化によって、すべてのデータが統合、移行、または他のターゲットシステムへの取り込み前に、同じ形式とラベルで整理されます。これらの明確に定義された属性と定義は、メタデータの基盤であり、包括的なデータカタログの基礎となります。データの標準化は、最も関連性の高い情報へのアクセスを改善することで、99.9%の精度を持つデータへの道を開きます。
正規化
正規化はデータ品質の不可欠な部分であるため エンタープライズソリューションは、これを統合および連絡先マッチングプロセスの最優先事項としています。AI/MLを使用して、個々のデータ要素に対して人間並みの分析（超人的な規模で）を実行することで、複雑なテーブルや連結されたフィールドが分解され、スコアリングされます。この高度なデータ正規化技術は、特定の属性の信頼性を測定します。 アルゴリズムを適用してデータの重複を排除し、統合する。
重複排除
重複排除は、データセットを洗練し、重複情報や無関係な情報を排除することで、ユーザーが必要なデータのみを取得できるようにするデータ統合技術です。データフィルタリング、独自のアルゴリズム、音声アルゴリズムを用いて類似レコードを検索し、比較やスコアリングのためのグループを特定します。重複排除は、単一のデータポイントが正確、一貫性がある、あるいは存在するかどうかに依存する必要はなく、正規化および標準化プロセスから得られた知見を活用すべきです。 この方法により、データ品質ソリューションは、企業全体の数十億件のレコードに対して、数分でリアルタイムの検索を実行できるようになります。
データ検証
データの不一致や不正確さを回避するため、自動化されたルールとAIを活用したアルゴリズムを用いてデータの整合性を検証し、データに問題が発生した場合にはユーザーに通知します。未定義のデータフィールドや、不一致の可能性のあるレコードについてさらに確認が必要な場合、通知が自動的にトリガーされます。
エンタープライズ向け高精度データ統合の拡張
さまざまなソースからさまざまな形式のデータを統合して構造化データを取得する必要がありますが、それは単一のデータレイクを手動で監視することを意味するものではありません。データのクレンジングと整理は、クリーンなデータベースを維持する上で不可欠な部分ですが、完全なデータ統合戦略はリアルタイムの精度にとって不可欠です。汚れたデータを入り口でチェックする予防措置がなければ、たとえ新しいデータであっても、 クリーンアップされたデータは年間約30%の割合で急速に劣化する.
グローバル企業が現在直面している規模と複雑さを管理するために、次のようなデータ品質ソリューションが Synitiデータマッチング データ準備やデータ整理の手間を軽減する、自動化されたAI駆動型プロセスを搭載。自動化された標準化と正規化により、データの移動や統合前に通常必要となる手動の前処理作業が不要になります。また、新しいクラウドベースのUIにより、SQLスクリプトの知識がなくても、ビジネスユーザーはカスタマイズされたワークフローを簡単に作成・共有できます。こうしたデータ品質ソフトウェアの新たな進歩により、データの調和に伴うストレスが軽減され、ユーザーがデータ管理の主導権を取り戻し、既に所有しているデータの価値を最大限に引き出すことができます。
さまざまなアルゴリズムやソリューションがどのように名前照合に取り組むのか、そしてその理由について詳しく学びましょう。 名前照合の複雑性をダウンロードSynitiが提供する、より深く掘り下げるための無料リソース。
