データ統合とは何ですか?
データ統合は、企業内のあらゆる種類のデータについて、一貫したアクセスと配信を実現するプロセスです。組織内のすべての部門は、さまざまな構造、形式、および機能を持つ大量のデータを収集します。データ統合には、この異なるデータを分析用に統合するアーキテクチャ手法、ツール、および慣行が含まれます。その結果、組織はデータを完全に把握して、価値の高いビジネスインテリジェンスとインサイトを得ることができます。
データ統合が重要なのはなぜですか?
現代の組織には通常、データを収集して保存するための複数のツール、テクノロジー、およびサービスがあります。断片化されたデータはサイロの発生につながり、アクセスに関する課題を生み出します。
例えば、ビジネスインテリジェンスアプリケーションでは、広告戦略を改善するためにマーケティングデータと財務データが必要です。ただし、両方のデータセットはさまざまな形式をとります。したがって、外部システムは、分析の前に両方のデータセットをクリーニング、フィルタリング、および再フォーマットする必要があります。さらに、データエンジニアは特定の前処理タスクを手動で実行することがあり、この場合にはさらに遅延が発生します。このような努力にもかかわらず、分析チームが重要なデータセットの存在を認識していなかったため、アプリケーションはそのデータセットを見逃す可能性があります。
データ統合は、一貫したアクセスのさまざまな方法を通じてこれらの課題を解決することを目的としています。例えば、すべてのデータアナリストとビジネスインテリジェンスアプリケーションは、単一の統合プラットフォームを使用して、さまざまなビジネスプロセスからサイロ化されたデータにアクセスします。データ統合のいくつかのメリットを次に示します。
- データ管理の効率を向上させ、その活用を改善する
- データの品質と完全性を高める
- 正確で関連性のあるデータから、有意義なインサイトを迅速に得る
データ統合にはどのようなユースケースがありますか?
企業は、いくつかの主要なユースケースのためにデータ統合ソリューションを使用しています。以下で詳しく説明します。
機械学習
機械学習には、大量の正確なデータを使用した人工知能 (AI) ソフトウェアのトレーニングが伴います。データ統合は、一元化された場所にデータをプールし、機械学習をサポートする形式でそのデータを準備します。例えば、Mortar Data は、Amazon RedShift でデータを統合することによって機械学習モデルをトレーニングするための最新のデータテクノロジーを企業に提供しています。
予測分析
予測分析は、最新の履歴データを使用して特定の傾向を予測するアプローチです。例えば、企業は予測分析を使用して、故障が発生する前に機器のメンテナンスをスケジュールします。運用データの履歴を分析して、異常な傾向を特定し、緩和措置を講じます。
クラウド移行
企業は、データ統合テクノロジーを使用して、クラウドコンピューティングにシームレスに移行できるようにします。すべてのレガシーデータベースをクラウドに移行することは複雑であり、ビジネスオペレーションを混乱させる可能性があります。代わりに、企業はミドルウェア統合などのデータ統合戦略を使用して、事業運営を止めないようにしながら、クラウドデータウェアハウスにデータを徐々に移行します。
データ統合はどのように機能しますか?
データ統合は、課題に対して多様なアプローチを採るさまざまなツールやソリューションが生み出されている複雑な分野です。これまでのソリューションは、物理データストレージに重点を置いていました。データは物理的に変換され、統一された形式で中心的なリポジトリに移動されました。時間が経過する中で、仮想ソリューションが開発されました。中心的なシステムは、基盤となる物理データを変更することなく、すべてのデータを統合し、その統一されたビューを提示するようになりました。最近では、データメッシュなどのフェデレーションソリューションに焦点が移っています。各ビジネスユニットはデータを個別に管理しますが、一元的に定義された形式で他のユニットに提示します。
市販のデータ統合ソリューションでも、さまざまなアプローチが採用されています。また、最新のテクノロジーを使用して従来の手法をより効率的にするいくつかのツールも存在しています。残念ながら、市場で見られるソリューションの断片化は、企業における断片化されたアプローチの原因となっています。チームが異なれば、その固有の要件を満たすために使用されるツールも異なります。通常、大規模な組織には、レガシーデータ統合システムと最新のデータ統合システムが共存しており、そこには重複と冗長性が存在しています。
データ統合に対するアプローチにはどのようなものがありますか?
データアーキテクトは、データ統合の取り組みでこれらのアプローチを使用します。
データ統合
データ統合では、ツールを使用して物理データを抽出およびクレンジングし、最終的な保管場所に保管します。データサイロを排除し、データインフラストラクチャのコストを削減します。データ統合で使用されるツールには、主に 2 つのタイプがあります。
ETL
ETL は、抽出、変換、およびロードの頭字語です。まず、ETL ツールがさまざまなソースからデータを抽出します。次に、特定のビジネスルール、形式、および規則に従ってデータを変換します。例えば、ETL ツールは、売上が他の通貨であったとしても、すべての取引金額を USD に変換できます。最後に、変換されたデータをデータウェアハウスなどのターゲットシステムにロードします。
ELT
ELT は、抽出、ロード、および変換の頭字語です。これは ETL に類似していますが、ELT では一連の流れの最後の 2 つのデータプロセスが逆になる点が異なります。すべてのデータは、データレイクなどの非構造化データシステムにロードされ、必要な場合にのみ変換されます。ELT は、クラウドコンピューティングの処理能力とスケーラビリティを利用して、リアルタイムのデータ統合機能を提供します。
データレプリケーション
データレプリケーションまたはデータの伝達は、あるシステムから別のシステムに物理的にデータを移動する代わりに、データの重複コピーを作成します。この手法は、データソースの数が少ない中小企業に適しています。例えば、小売ハードウェアビジネスは、エンタープライズデータレプリケーションを使用して、特定のテーブルをインベントリから販売データベースにコピーできます。
データの仮想化
データの仮想化は、システム間でデータを移動するのではなく、すべてのデータソースを統合する仮想統合ビューを作成します。ストレージシステムは、データの仮想化中にデータベース間でデータを転送しません。代わりに、クエリを受け取った後、複数のソースからのデータをダッシュボードに取り込みます。
データフェデレーション
データフェデレーションでは、複数のデータソース上に仮想データベースを作成します。データの仮想化と同様に機能しますが、データフェデレーションではデータソースを統合しません。代わりに、クエリを受け取ると、システムはそれぞれのソースからデータを取得し、リアルタイムで標準データモデルを使用して整理します。
データ統合とアプリケーション統合はどのように異なりますか?
アプリケーション統合は、2 つ以上のソフトウェアアプリケーションが相互に通信できるようにするプロセスです。これには、あるアプリケーションが別のアプリケーションの機能にアクセスできるようにする共通の通信フレームワークまたは API の作成が含まれます。API は、ソフトウェアプログラムが相互に対話できるようにする仲介ソフトウェアです。
アプリケーション統合は、既存のソフトウェアプログラムの機能を別のプログラムと統合することで、その機能を拡張します。例えば、E メールの自動応答を顧客関係管理 (CRM) アプリケーションと統合できます。一方、データ統合では、複数のソースシステムからすべての顧客データを抽出して結合し、クラウドデータリポジトリにロードします。
AWS はデータ統合をどのようにサポートできますか?
AWS での分析は、複雑なデータ統合ソリューションに必要なすべてのインフラストラクチャを提供します。カスタマイズされたデータ統合アプリケーションを、最高の料金パフォーマンス、スケーラビリティ、最低コストで構築するための分析サービスの極めて幅広い選択肢を提供します。
すぐに使用できるソリューションである AWS Glue は、企業がデータを大規模に抽出、クレンジング、および統合できるようにするデータ統合ツールです。これにより、データアーキテクトは、抽出、変換、ロード (ETL)、抽出、ロード、変換 (ELT)、バッチ、ストリーミングなどのさまざまな方法でデータを統合できます。
- AWS Glue Data Catalog を使用すると、データサイエンティストはデータを効率的にクエリし、時間の経過に伴ってデータがどのように変化するかを観察できます
- AWS Glue DataBrew は、データアナリストがコードを記述せずにデータを変換できるようにするビジュアルインターフェイスを提供します
- AWS Glue Sensitive Data Detection は、機密データを自動的に識別、処理、マスキングします
- AWS Glue DevOps により、デベロッパーはデータ統合ジョブをより一貫して追跡、テスト、デプロイできます
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