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生産性

データ連携のメリットやリスクとは?連携ツールについても紹介

データ連携は、複数のシステムやアプリケーションなどのデータを一元管理する際に必要です。データ連携の基本的な流れやメリットとリスク、データ連携ツールなどを紹介します。

Slack チーム一同作成2024年1月28日

データ連携は、複数のシステムやアプリケーションなどのデータを一元管理する際に必要です。しかし、異なるシステム間で扱うデータは保管場所がさまざまだったり、データ形式が異なっていたりするため、スムーズに連携させられるのかが課題となります。

今回は、データ連携のメリットや難しいとされている理由、データ連携の基本的な流れをわかりやすく解説します。データ連携ツールの機能や活用メリット、選び方にもふれていますので、ぜひ参考にしてください。

データ連携とはデータを共有・活用すること

データ連携とは、異なるシステム・アプリケーション間でデータを共有・活用することを指します。企業が扱うデータは売上データや顧客データをはじめ、人事データなど、膨大な量になるケースが少なくありません。こうしたデータを複数のシステム・アプリケーションで適切に利活用していくには、データ連携が欠かせないのです。

データ連携の方法

データ連携には、大きく分けて「単純にコピーする」「データを変換して取り込む」「APIでデータをやり取りする」という3つの方法があります。どの方法でもデータ連携は可能ですが、データ数や形式によっては手作業で進めることは現実的ではないケースもあります。そのため、API 連携などの技術を活用して、データの統合や同期をスムーズに進める必要があるのです。

データ連携で得られるメリット

データ連携を実施することは大変ですが、メリットもあります。複数のデータを連携させることによって、具体的にどのようなメリットを得られるのでしょうか。主なメリットは次の4点です。

複数のデータから傾向を分析

データ連携により複数のデータを組み合わせると、データから傾向などを分析できます。例えば、売上データと顧客データを組み合わせれば、顧客の購買傾向が見えてくるでしょう。

分散するデータを一元管理

データ連携により、社内に分散しているデータを一元管理できます。一部門ごとに保有・管理していた顧客データを一元化すれば、顧客のニーズに即した営業提案がしやすくなるでしょう。

データの整合性を担保

データ連携をしていれば、データの整合性を担保できます。複数のシステムで同種のデータを扱っている場合、システム間でデータの矛盾が生じることが考えられます。例えば、システムAには最新の在庫数が反映されていても、システムBに更新前のデータしかない場合、システムBを使用している部門では在庫数を正しく把握できませんが、データ連携すれば解消できます。

情報管理のコストを削減

データ連携によってデータの一元管理をすれば、情報管理のコスト削減が期待できます。異なるシステムでデータを管理する場合、それぞれのシステムでデータの保守・管理・運用のためのコストがかかりますが、一元化でこれを解消できるのです。

データ連携をしていない場合のリスク

反対に、データ連携が実現できていない場合、どのようなリスクが想定されるのでしょうか。主なリスクとして、次の4点が挙げられます。

データに矛盾が発生する

異なるシステム間で同種のデータを扱っていると、データの整合性が取れなくなる可能性があります。あるシステムには追加されている情報が別のシステムでは追加前の場合、どちらのデータが正しいのかを判別できなくなります。

データを組み合わせられない

システム間でデータのフォーマットが異なるケースも多いことから、データを組み合わせて活用できません。例えば、受注データと顧客データが別々に管理されている場合、最近購入したばかりの顧客に同じ商品を提案してしまうようなケースも発生しかねません。

データの保存場所がわからない

データが一元管理されていないと、社内にデータが散在することになり、必要なデータを見つけられないおそれがあります。有用なデータの存在に気づかず、情報不足の状態で商談に臨んでしまうケースもあるでしょう。

手入力でミスが起きる

データ連携は自動でデータを統合しますが、人が手作業でデータの統合を行うと、入力ミスや見落としなどのミスが発生しかねません。結果として、どのデータが正しいのかがわからず、データにもとづいた分析や検証もできなくなります。

データ連携が難しい理由

冒頭で述べたとおり、データ連携とはデータを共有化して活用することを指します。では、なぜこのデータ連携に障壁が生じやすいのでしょうか。データ連携が困難とされている理由は下記のとおりです。

データのフォーマットが統一されていないケースがある

利用しているソフトウェアで扱うデータのフォーマットが異なるケースは、データ連携の障壁になります。フォーマットが異なるデータを連携させるには、データを加工してフォーマットをそろえる必要があります。データ件数が多いほど、フォーマットの統一に時間を要してしまうのです。

データ取得や登録処理を容易に自動化できない

データ取得や登録処理を自動化する仕組みを構築するのが容易でないことも、データ連携が困難とされている理由のひとつです。仮にデータ連携が実現できたとしても、その後、日々更新されるデータをどのように取得・登録していくかが課題となるのです。

手入力も可能であること

自動でデータ連携をしなくても、データ件数によっては手入力で行うことでデータの統合が可能なため、不必要と考えられてしまうケースもあります。工数がかかる上に人的ミスが発生しやすい作業方法ですが、コストもかからず表面上は大きな問題がないように見えるため、データ連携を導入する障壁になるのです。

複数のシステムが混在している

社内に複数のシステムが混在している場合、データ連携の難度が上がりがちです。よくあるケースとして、オンプレミス型システムとクラウドサービスの混在が挙げられます。両者ではデータのフォーマットが大きく異なるケースが多く、データ形式の統一が課題となりがちです。

連携したいサービスと連携できない

データを連携させたいサービスが、自社システムの連携には対応していないこともあります。あらゆるシステム同士を連携できるとは限らないことも、データ連携の難度が高まる一因といえます。

データ連携のフロー

データ連携の基本的な流れを紹介します。システムや扱うデータの形式によって必要な工程は異なりますが、大きな流れとしては次のとおりですので、データ連携時の参考にしてください。

データを取得

データを連携するには、連携するシステムなどから必要なデータを取得しなくてはなりません。データ形式によって取得方法はまちまちですが、ファイル経由でデータを取得したり、API 経由でデータを取得したりします。また、古いデータなどは紙の文書から OCR でテキストデータに変換したりするケースもあります。

データを変換

次に、取得したデータを連携可能な形式に変換します。元データが複数のソフトウェアで利用されている場合、一度、CSV形式など汎用性の高いデータ形式に変換する必要があるでしょう。変換時にデータが破損したり、文字化けなどの不具合が生じたりするリスクもあるので、慎重な作業が求められるプロセスといえます。

データを登録

形式を整えたデータを連携先のシステムに登録します。API 経由などで自動登録していきましょう。

データ連携のタイミングを設定

データが正しく連携されていることを確認したら、以降のデータ取得や反映のタイミングを設定しましょう。データ連携のタイミングとしては、必要な時に手動で連携する方法や、1 日 1 回などのサイクルを決めて定期的に連携する方法、データが更新されるたびに自動取得する方法などが挙げられます。

データ連携に使えるツールの種類

データ連携を効率的かつ確実に行うには、データ連携ツールなどを活用することをおすすめします。データ連携できるツールにはいくつかの種類があるため、それぞれのツールの特徴を押さえておくことが大切です。

なお、既製のデータ連携ツールでは対応が難しいケースでは、スクラッチ開発も視野に入れて検討する必要があります。ただし、データ連携ツールをゼロから自社開発するためには、多くの工数とコストがかかるのは避けられません。ですから、できる限り既製のデータ連携ツールを活用する方法を考えるほうが得策です。

データ連携ツールの代表的な機能

データ連携ツールの主な機能を紹介します。ツールによって活用できる機能は異なりますが、代表的なものとして以下の機能を想定しておくとよいでしょう。自社でデータ連携ツールを導入する際の参考にしてください。

複数のシステムからデータを統合

複数のシステムからデータを抽出し、データを統合する機能です。重複しているデータを見極め、漏れなく統合するのに役立ちます。また、連携済みのデータと新たに更新されたデータを識別し、随時更新することも可能です。

データの変換・加工を自動化

抽出したデータを変換・加工して統合可能な形式にそろえる機能です。変換・加工の工程を自動化することにより、データ連携が随時可能な状態を保てます。

データの自動同期

定時またはリアルタイムでデータを取り込み、自動的にデータの同期処理を行う機能です。連携元でデータが更新されていた場合、データの変更や挿入、削除などを自動で実行します。この機能があれば、ユーザーは最新データを活用できるのです。

データの自動バックアップ

定期的にデータを自動バックアップする機能です。万が一システムトラブルなどでデータが消失・破損した場合に備えられます。バックアップを自動化することにより、バックアップを忘れてしまうリスクを防げます。

データの復元

データに何らかの不具合が発生した際、正常に稼働していた時点のバックアップデータを呼び出して復元する機能です。バックアップ機能と併せて、万が一の事態に備える重要な機能といえるでしょう。

セキュリティ対策

セキュリティ対策も、データ連携ツールの重要な機能です。組織内の各システムで扱うデータには、顧客の個人情報や企業間の取引情報など、秘匿性の高い情報が数多くあります。こうしたデータが外部に流出したり、失われてしまったりしないよう、悪意ある攻撃に備えなくてはいけません。

データ分析・レポート作成

データ連携に加えて、データの分析や分析結果のレポート作成に対応しているツールもあります。データの活用は企業にとって重要な戦略のひとつです。

データ連携ツールを利用するメリット

手動でもデータ連携はできるのに、コストをかけてデータ連携ツールを利用するメリットはどこにあるのでしょう。ここでは、具体的なメリットをご紹介します。

専門知識不要で運用可能

データ連携ツールを利用すれば、専門知識を持たない非技術部門の従業員でもデータ連携を実現できます。異なるシステムやアプリケーションを連携させるには、プログラミングや通信について専門的な知識を備えている必要があります。しかし、データ連携ツールであれば専門知識の有無は問わず利用できるのです。

正確なデータを連携可能

正確にデータを連携できることは、データ連携ツールを活用するメリットです。手入力ではデータの重複や入力ミスなどが発生する可能性がありますが、データ連携には正確性が求められます。

データ連携の効率化でコストを削減

データ連携ツールを利用することで、連携作業を効率的かつ低コストで実現できます。手入力する場合よりも、自動処理であればより効率化できます。

データを可視化し分析

データ連携ツールであれば、搭載しているデータ分析やレポート作成機能も活用できます。データを可視化し分析すれば、事業戦略に役立つ重要なヒントが見つかるケースもあるでしょう。

API でシステムを拡張

データ連携ツールを利用することで、複数のシステムやアプリケーションで API 連携を活用できるようになります。システムを活用できる範囲が広がり、機能拡張を実現できるのも、メリットのひとつです。

データ連携ツールの選び方

データ連携ツールには多くの種類がありますが、ツールを選定する際にはどのような観点で選べばよいのでしょうか。データ連携ツールを選ぶポイントを紹介します。

対応するシステムを確認

データを抽出・収集したいシステムに対応しているツールかどうかを必ず確認しましょう。自社で活用しているシステムが非対応の場合、必要なデータを取り込むことができません。対応しているシステム一覧をチェックするなど、仕様を十分に確認しておくことが重要です。

サポートするデータ形式を確認

データ連携ツールがサポートしているデータ形式にも注意が必要です。例えば、表計算ソフトで作成したデータが多い企業の場合、表計算ソフトのファイル形式やCSV形式のデータに対応しているツールかどうか確認しておく必要があります。

カスタマイズ性を確認

自社の用途に合わせてカスタマイズが可能なツールかどうかもチェックしてください。導入後に必要な機能を拡張できれば、データ連携をより効率的に進められる可能性があります。将来的にシステムの入れ替えやアップグレードが必要になった際にも、カスタマイズ性の高いツールであれば対応できる可能性が高いといえます。

セキュリティ対策を確認

重要なデータを扱うツールですから、データの暗号化やアクセス制御、自動バックアップなどの機能があるかどうかなども確認しておく必要があります。セキュリティ規格であれば、ISO/IEC 27001やSOC2 といった認証を取得しているかどうかも参考になるでしょう。

ツールを活用して正確かつ効率的なデータ連携を実現しよう

データ連携は、複数のシステム・アプリケーションに分散しているデータを効果的に活用する上で重要な課題といえます。もし、扱っているデータが正しく連携されていない場合、誤った分析結果を元に意思決定を行ってしまうかもしれません。データ連携ツールを活用して、正確かつ効率的なデータ連携を実現しましょう。

よくある質問

データ連携を実現することにより、複数のデータを組み合わせてより有効に活用できる可能性が高まります。また、社内に分散しているデータを一元管理し、管理・運用を効率化する効果も期待できるでしょう。データの整合性を担保できることもデータ連携のメリットです。また、こうした一連の取り組みにより、情報管理に要するコストを削減できるメリットもあります。
データ連携のフローは、大きく4つのステップに分けられます。まずは、連携するシステムから必要なデータを取得します。次に、取得したデータを連携可能な形式に変換しましょう。データ形式を整えたデータを連携先のシステムに登録していきます。この時、データ連携ツールや API 経由で自動登録すると便利で安心です。データが正しく連携されていることを確認したら、以降のデータ取得・反映のタイミングを設定します。以上がデータ連携の大きな流れです。

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うーん、システムがなにか不具合を起こしてるみたいです。後でもう一度お試しください。

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