２０２４年版 データマッピングツール１０選

データの世界は常に進化しており、それを扱う人々にワクワクするような新しい機会をもたらしてくれます。その際、重要なデータを最大限に活用するには、まずデータをマッピングする必要がありますが、ソースやフォーマットが増えれば増えるほど、マッピングのプロセスは難しくなります。

そこでデータマッピングツールがあれば、このプロセスがシンプルになり、データを正確かつ効率的に可視化、分析、解釈できるようになります。

データマップツールについての注目すべき点は、主に５つあります：

1. データマッピングツールには、ビジュアルデータマッピング、構築済みテンプレート、データ検証、変換機能などが必須機能として挙げられる。
2. データマッピングは複雑な場合があることから、選択するデータマッピングツールは、使いやすく、組織のニーズに合わせて拡張可能なものであるべきである。
3. データマッピングツールは、現在の技術スタックと連携するための統合機能が備わっているべきである。
4. 現在、Integrate.io、Talend、Informatica、Jitterbit など、強固なデータマッピングツールが市場に多数存在している。
5. データマップツールの主な違いは、価格、カスタマーサポート、使いやすさである。

このガイドでは、ビジネスに必ず役立つデータマップツールのトップモデルをご紹介します。皆さんが最適なツールを選択できるよう、主な機能、価格などを本記事で分析していきます。

目次

• データマッピングとは
• データマッピングツールの重要性
• データマッピングツールの主な機能
• データマッピングツール１０選

1. Integrate.io
2. Talend
3. Informatica
4. Jitterbit
5. Dell Boomi Atomshpere
6. Mulesoft Anypoint
7. Pentaho
8. Altova MapForce
9. IBM Infosphere
10. Astera

• データマッピングのよくある質問

データマッピングとは

データマッピングとは、あるフォーマットや構造のデータ要素を、別のフォーマットや構造の対応する要素に結びつける重要なプロセスです。

また、データマッピングは、システム間でデータを移動させながら、移動中の正確性と一貫性を確保するために不可欠な役割を担っており、データの統合、変換、移行のプロセスで重要な役割を果たします。

データマッピングを行うには、まずソースシステムとターゲットシステムのデータ要素が互いにどのように関連しているかを特定し、必要に応じてデータを変換または変更するルールを作成する必要があります。そしてそれには、手動マッピング、専用ソフトウェアツール、カスタムスクリプトなど、さまざまな方法を用いて行うことができます。

プロセスの複雑さは、「データ構造がどの程度類似しているか」や、「データ変換がどの程度必要か」に依存しており、場合によっては、データの検証、変換、集計などの余分なステップが必要になることもあります。

データマッピングは、以下のような幅広い専門家や組織で利用されています：

• データエンジニアとデータアーキテクト： データ統合や移行プロセスの設計と実装を担当し、データマッピングを使ってシステム間のデータの適切なフローを確保する。
• データアナリストとビジネスアナリスト：様々なソースからのデータを変換・統合するのにデータマッピングを使うことが多く、それによって、高度な分析の実行や意思決定をサポートするインサイトの生成が実現する。
• DBA（データベース管理者）：データベースの整合性、パフォーマンス、およびセキュリティの維持の責任を担っており、データベースの移行や統合、新しいデータソースを既存のシステムに統合する際に、データマッピングがよく使われる。
• IT 専門家、システムインテグレーター：ソフトウェアの導入やアップグレードプロジェクトにおいて、データマッピングを使って異種システムのデータを統合し、それによって、シームレスなデータフローが確保され、データの損失や破損の可能性を最小限に抑えることができる。
• ETL（抽出、変換、格納）専門家：システム間のデータ移動を専門としており、変換と格納のプロセスを導くのにデータマッピングに依存する。

データマッピングツールの重要性

データマッピングツールは、様々なソースやフォーマットからデータ要素を接続し、統一された一貫性のあるフォーマットに変換するプロセスを効率化することで、データ分析において重要な役割を果たします。

このようなツールで、より正確で効率的な分析が可能になり、それが意思決定の向上につながるため、データの力を活用しようとする組織にとっては
欠かせないものです。

データマップツールの重要性は、以下のような多くの重要な領域で際立ちます：

• 正確さと一貫性：データマッピングツールを使うことで、データは正確に照合されて一貫した変換が行われ、それによって分析中のエラーの発生リスクが低下する。そしてその結果、より情報に基づいた意思決定が実現する。
• 時間とリソースの効率性： データマッピングツールは、マッピングプロセスの大部分を自動化し、それによって手作業が必要なくなり、時間とリソースの節約につながる。
• スケーラビリティ（拡張性）：組織が成長し、データソースの複雑さが増すにつれ、さまざまなソースやフォーマットからの大量のデータを扱うことができるデータマッピングツールがさらに重要なものとなる。
• データ統合：データマッピングツールは、さまざまなソースからのデータを統合する上で極めて重要であり、それによって組織はデータの包括的なビューを作成することができる。また、複数のシステムからのデータを組み合わせ、調和させることで、組織はより深いインサイトを得たり、通常なら気づかないような隠れたパターンや傾向を発見することができる。

データマッピングツールの主な機能

データマッピングツールには、データの統合、変換、および移行タスクを処理するのに貴重な機能が色々と備わっています。データマッピングツールを検討する際には、以下の主要な機能を確認しましょう：

• 直感的なインターフェース： ユーザーに優しいインターフェースで、データマッププロセスのナビゲーションと理解が簡単になり、それによって様々なレベルの専門知識を持つユーザーが効率的に作業できるようになる。
• 視覚的なデータマッピング：データマッピングプロセスを絵や図を用いて表現することで、ユーザーはソースとターゲットのデータ要素を視覚的に結びつけることができ、その結果、ユーザーは異なるデータセット間の関係を理解および管理ができる。
• 予め用意されたテンプレート：これによって、一般的なマッピング作業が効率化されることで、新しいマッピングの作成に必要な時間が短縮されて生産性が上がる。
• 変換機能：データ変換機能が搭載されていると、ユーザーは必要に応じてデータの操作、クレンジング、変換を行うことができる。
• データの検証： これにより、ユーザーはマッピング時にデータを検証し、そのデータが特定の品質要件やビジネスルールを満たしていることを保証できる。
• 複数のデータフォーマットに対応：データマッピングツールは、データベース、フラットファイル、XML、JSON、APIなど、さまざまなデータ形式やソースに対応していないといけない。
• マッピングの自動化： この機能により、マッチング条件に基づいたマッピングの自動生成が可能となり、マッピング作業のスピードアップと手作業の軽減が実現する。
• バージョン管理と連携：データマッピングツールで、複数のユーザーが同じデータプロジェクトで同時に作業できるようになる。
• エラー処理と報告：このような機能により、ユーザーはデータマッピング時のエラーの特定やログへの記録、および報告ができる。
• パフォーマンス（性能）とスケーラビリティ（拡張性）：大規模なデータセットや複雑なマッピングシナリオの効率的な処理は、成長する組織の需要に合わせてツールを確実にスケールアップできるようにする上で重要である。

データマッピングツール１０選

以下のデータマッピングツール１０選は、その特徴、使いやすさ、そして多様なデータマッピングタスクを処理する総合的な有効性に基づいて厳選されたものです。

１．Integrate.io

G２評価： 星５つ中４.３

主な機能

• ノーコード／ローコードの UI：ドラッグ＆ドロップのインターフェースで、専門知識やコーディング経験のないユーザーにとってもデータマッピングのプロセスがシンプルなものになる。
• 希少なコネクタや広く使われているコネクタが数百種類：内蔵されたコネクタで、多様なデータソースと送信先の統合がシンプルになる。
• 拡張性と性能：データニーズの増大に合わせてクラウドベースのインフラを自動的に拡張することで、効率的で信頼性の高いデータマッピングを実現する。
• すぐに使えるデータ変換機能：データ変換機能の強固なセットが内蔵されており、ユーザーはマッピング中にデータを効果的に操作、クレンジング、および準備できる。
• セキュリティおよびコンプライアンス：静止時および転送時のデータ暗号化、アクセス制御、監査ログなどの機能により、データセキュリティが最優先される。また、このようなセキュリティ対策と、プラットフォームのGDPR（EU一般データ保護規則）、HIPAA（医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）、SOC 2（システム及び組織管理２型） への準拠により、データマッピングプロセスの保護と業界標準や規制への準拠が保証されている。
• データの観測性：アラートの種類には、ヌル、カーディナリティ、バリアンス（分散）などがあり、モニタリングと自動化されたアラートにより、ユーザーはデータをよりコントロールできる。

Integrate.io は、企業がクリーンで安全なデータパイプラインを効率的に作成、管理できるように設計された、クラウドベースのコード不要のデータマッピングおよび ETL プラットフォームです。ドラッグ＆ドロップのインターフェースにより、コーディング経験のないユーザーでも、複雑なワークフローの開発や管理ができます。

このプラットフォームには数百ものコネクタが内蔵されており、それによって多様なソースやデスティネーションの間でシームレスなデータマッピングが実現しす。また、この広範な接続性により、手動でコーディングする際に要する時間のほんの一部で、システムやフォーマット間のデータマッピングが実現します。

さらに、Integrate.io には、超高速の ELT データのレプリケーション機能があり、それによってデータは６０秒ごとに統合され、ユニークで信頼性の高いレポートソースが提供されます。

Integrate.io の料金プランは柔軟に展開されており、データの量に関係なく、どのような組織にも最適な選択肢となります。例えば ELT（抽出、格納、変更） と CDC （変更データキャプチャ）のコンポーネントは月額１９９ドル（年払いの場合は１５９ドル）からで、無制限のコネクター、VPNトンネル、無料の初期同期が利用できます。

また、ETL（抽出、変更、格納）とリバース ETLのコンポーネントには３つのプランが用意されており、価格は Starterプラン で年間１５,０００ドルからとなっています。これには、無制限のパッケージ、転送、ユーザーが含まれ、さらに３０日間のオンボーディングプロセスと２４時間３６５日のサポートがカスタマイズされます。

２．Talend

G２評価： 星５つ中４.０

主な機能

• データプロファイリング：この機能で組織はデータ品質の問題を特定でき、それによってデータマッピングの正確性と一貫性が確保される。
• 専用コネクタ：大量のデータ移動に特化したコネクタがあり、それによって大規模環境での効率的なデータマッピングが実現する。
• Spark のバッチ処理：ハイエンドのデータ移動のために Sparkバッチ処理が活用され、それによって大規模なデータセットにおける効率的で信頼性の高いデータマッピングが実現する。

Talend は、ESB、iPaaS、ETL などの幅広いサービスを提供する包括的なデータ統合プラットフォームであり、アプリの接続やデータウェアハウスの統合、ETLパイプラインの管理、BI（ビジネスインテリジェンス）を促進するためのオールインワンソリューションの提供を目指しています。

また、このプラットフォームはマルチクラウド、ハイブリッドクラウド、オンプレミスなど、さまざまな導入形態に対応していることから、ユーザーはニーズに合わせて最適なアプローチを柔軟に選択できます。

さらに、一般的なデータソースとデスティネーションのための多数の内蔵コネクタに加えて、Talend はアプリケーション間の統合にも対応しており、これはテクノロジースタック内の異なるアプリケーション間のデータマッピングを効率化しようとする大規模な組織で最もよく使われています。

価格ですが、Talend は現在、Web サイトで開示していないので、カスタム見積もりについては、同社の営業部門への問い合わせが必要です。

３．Informatica

G２評価： 星５つ中４.２

主な機能

• セッションの自動スケジューリング：ユーザーは、データ統合タスクのスケジュールを設定し、データマッピングを定期的に更新・維持することができる。
• 綿密なモニタリングコンソール：データパイプラインやマッピングプロセスに関する詳細な情報が提供されることから、ユーザーは発生しうる問題を迅速に特定して対処できる。
• カスタムコード対応：ユーザーは、JavaやJavaScriptでカスタムコードを記述することでプラットフォームの基本機能を拡張することができ、それによってデータマッピングプロセスにさらなる柔軟性がもたらされる。

Informatica は、データマッピングの管理を実現する包括的なデータ統合クラウドプラットフォームです。ドラッグアンドドロップのインターフェースによって複雑なデータパイプラインの作成プロセスがシンプルになり、最新のアーキテクチャにより最適なパフォーマンスと耐障害性がもたらされます。

Informatica の特徴は、データ管理に関連する何千もの手作業でのタスクを自動化できる、メタデータ駆動型の AI 搭載技術を提供している点です。

料金は、Informatica には無料トライアルがあり、その後、使用量に応じた料金設定の従量制オプションを選択することができます。

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４．Jitterbit

G２評価： 星５つ中４.６

主な機能

• 内蔵された統合機能： 一般的なビジネスプロセスの自動化を促進することでデータマッピングのタスクをシンプルにする、再利用可能でカスタマイズ可能、かつ実装が簡単な統合機能が内蔵されている。
• 管理コンソール：ワークフローの統合やプロセスを制御・監視するための集中ビューを提供し、それによって企業は社内全体で効果的にデータマッピングの管理ができる。
• セキュリティおよびコンプライアンス：GDPR、ISO27001規格（情報セキュリティ管理システム）、SOC （システムおよび組織管理）１型・２型、HIPAA規格に準拠することにより、安全な統合プロセスを実現する。

Jitterbit は、Harmony ソリューションを通じて、企業のデータマッピング管理を支援する iPaaS （サービスとしての統合）プラットフォームであり、クラウド、オンプレミス、レガシーアプリケーションなど、様々なシステム間のデータ統合が可能です。

ユーザーは、ローコードのグラフィカルインターフェースと内蔵されたコネクタを使って、データマッピングの自動ワークフローを簡単に作成することができます。なので、Jitterbit は技術者でない人にもいい選択肢となります。

さらに、API 管理 の機能により、企業はライフサイクルを通じてAPI の作成、公開、管理を行うことができ、それによってさまざまなアプリケーションやシステム間のデータマッピングがさらに簡単になります。

Jitterbit には３つの価格プランがありますが、正確なコストは公表されていません。カスタムメイドの見積もりを得るには、同社の営業部門への問い合わせが必要です。

５．Dell Boomi AtomSphere

G２評価： 星５つ中４.３

主な機能

• 内蔵コネクタ：手作業でコーディングする手間のかかる作業を省くいてくれる多様なコネクタが内蔵されている。
• 自己管理型：統合プロセスへの同期された変更を自動的にアップデートしてデプロイしてくれるため、ユーザーはメンテナンスよりもイノベーションに集中できる。
• クラウドソーシングによるトラブルシューティング：よくあるエラーの解決策だったら、Boomi のサポートチームとユーザーコミュニティからのクラウドソーシングに基づいた UI から提供される。

Dell Boomi AtomSphere は、企業がデータマッピングを効率化するのを支援するクラウドベースの統合プラットフォームであり、データマッピングをシンプルにして多様なアプリケーションとデータソース間のスムーズなワークフローを実現する、事前確定されたアクセラレータ、レシピ、およびソリューションを提供します。

また、同プラットフォームの「Flow」機能により、ユーザーはローコード技術を使って次世代のワークフローやクラウドアプリケーションをサッと設計・自動化することができます。それによってデータマッピングがより効率的になり、様々な技術的専門知識を持つユーザーが利用できるようになります。

Dell Boomi AtomSphere には、無料トライアルがあるので、自身のビジネスに適しているかどうかを判断する前に試してみるといいでしょう。尚、継続利用を希望する場合は、営業部門に連絡してカスタム見積もりを依頼する必要があります。

６．MuleSoft Anypoint

G２評価： 星５つ中４.４

主な機能

• 柔軟性：どのようなアーキテクチャや環境でも導入可能。
• 高度なセキュリティ：ISO 27001、SOC 2、PCI DSS（クレジットカード情報および取引情報を保護するための統一的な安全基準）、GDPRに準拠しているため、API とデータに対して自動的かつ一貫したセキュリティを提供する。
• 包括的な API 管理機能：この機能で、企業は API をすべて単一の場所で管理、保護、拡張し、デベロッパーを正確に採用し、コンテキスト分析によってよりスマートな API プログラムの決定を下せるようになる。

MuleSoft Anypoint は、API と統合のための強力なツールであり、組織によるデータマッピングの効率的な管理を支援します。また、さまざまなアプリケーションやシステム、サービスを統合しながら、多様なプロトコルやフォーマット間のデータマッピングをシンプルにするデータ変換機能を備えています。

このプラットフォームは API と統合をリアルタイムで観測し、それによって企業は、データマッピングの運用を監視・診断し、起こりうる問題を速やかに特定・解決することができます。

MuleSoft Anypoint の価格プランは、機能に基づいていますが、料金体系は積極的に公開されていないため、カスタム見積もりについては、問い合わせが必要です。ただし、無料トライアルにサインアップしてプラットフォームを試すことができます。

7. Pentaho

G２評価： 星５つ中４.３

主な機能

• データオンボーディングの高速化：事実上あらゆるデータソースやアプリケーションとの幅広い接続性を提供し、それによってデータパイプラインやテンプレートを作成するための簡単なドラッグ＆ドロップのインターフェースが提供される。
• 柔軟なデータ・セルフサービス：高性能な変換エンジンが搭載されており、ユーザーはどこでもデータの可視化、ブレンド、接続を行うことができる。
• メタデータ注入：同じ変換を複数のプロジェクトで再利用することで、複雑なオンボーディングプロジェクトを加速させ、これによって、データマッピングの効率化と一貫性が促進される。

日立バンタラの製品である Pentaho は、包括的なデータ統合およびビジネス分析プラットフォームです。ユーザーは、ドラッグ＆ドロップのインターフェースによりデータパイプラインを作成し、あるシステムから別のシステムに移動する際にデータを変換してクリーニングし、分析に適した状態にして、必要な構造と形式を遵守することができます。

このプラットフォームの強固なデータフローオーケストレーション機能とデータマッピングのための再利用可能なテンプレートによって、企業は高度なデータ処理タスクを管理・調整できるようになります。それによって、データパイプラインの構築と維持に必要な時間と労力が削減されます。

さらに、Pentaho はクラウドベースとオンプレミスの両方のソースからデータを結合することができます。価格については、使用量に基づいて組織ごとに異なるため、カスタム見積もりを取るには問い合わせが必要です。

８．Altova MapForce

G２評価： 星５つ中４.５

主な機能

• データベースキーの設定：ユーザーは、ツールから値を提供するか、データベースシステムに自動生成させることで、ターゲットデータベースの主キーと外部キーの値をカスタマイズすることができる。
• データベーステーブルのアクションの確定：データベースへのデータの書き込み方法を制御するためにデータベーステーブルアクションを選択するという、高度なデータ管理タスクを自動化するための素晴らしい機能が備わっている。
• SQLのストアドプロシージャに対応：「入力コンポーネント (結果をもたらすプロシージャ) 」または「出力コンポーネント (データを挿入または更新するプロシージャ) 」としてストアドプロシージャに強力に対応している。

Altova MapForce はパワフルで柔軟なデータ マッピング ツールです。あらゆる変換や統合が可能であり、それによって、データの変換や反復的なプロセスの自動化をするためのグラフィカルなインターフェースがユーザーに提供されます。

このプラットフォームのストアドプロシージャは、関数のような呼び出しとして挿入することができ、それによってユーザーは、データの入力、ストアドプロシージャの実行、出力データの他のコンポーネントへのマッピングができます。

さらに Altova MapForce では、データベース内で実行されるべきアクションを決定するために、テーブル内のカラムを確定することができます。それによって、XML、JSON、Excel などの様々なデータ形式に対して、データベースの行を効率的に操作することができるようになります。

MapForce には ３ つのエディションがあり、価格は機能によって異なります。Basic Edition の価格は ２９９.００ ドルからで、XML-to-XML データマッピングと XSLT 1.0/2.0/3.0 コード生成に対応しています。

Enterprise Editionだと、より包括的になって MapForce の全機能を利用でき、価格は９９９.００ドルからとなっています。

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９．IBM InfoSphere

G２評価： 星５つ中４.０

主な機能

• より良い可視性：系統と品質が証明された情報の完全かつ信頼できるビューを提供することにより、情報ガバナンスが改善する。
• 強固なデータ統合機能：バルクデータ配信（ETL）、仮想データ配信、インクリメンタルデータ配信（CDC）など、さまざまなデータ配信方式に対応している。
• 柔軟でスケーラブル：：効果的なデータ統合プロジェクトの全フェーズの処理が可能であることにより、進化するプロジェクトのライフサイクルに適応する。

IBM InfoSphere は、包括的なデータ統合およびデータ管理プラットフォームであり、モダンで統合された UI（ユーザーインターフェース）や、データレイクのランタイムと管理の改善、接続性の強化などを提供します。

また、InfoSphere Information Server のスイートには多数のコンポーネントがあり、それぞれでデータ統合のための明確な機能が提供されています。そのコンポーネントを組み合わせることで、環境の複雑さに関係なく、企業全体に信頼できる情報を提供するのに必要なビルディングブロックが形成されます。

IBM InfoSphere は、オンプレミスとクラウドでの展開が可能であり、IBM Cloud-Managed プランは、月額１９,０００ドルからになります。

１０．Astera

G２評価： 星５つ中４.３

主な機能

• ドラッグ＆ドロップのデザイン：データ管理をシンプルにするドラッグ＆ドロップの直感的なインターフェースの提供により、コーディングの必要がない。
• 様々な非構造化フォーマットへの対応：PDF、TXT、JSON、PRN、RTF、XLX、XLSX、COBOL など、さまざまな非構造化・半構造化データ形式に対応している。
• 並列処理：Astera のサーバーで、データ抽出ジョブの同時実行が可能になり、使用時間とリソースが最小限に抑えられ、全データの関連タスクが単一の使いやすいプラットフォームに凝縮される。

Astera は、データマッピングのプロセスをシンプルにするデータ統合・管理プラットフォームであり、それによって、組織は非構造化および半構造化データ形式を効果的に管理して価値を引き出すことができます。

このプラットフォームの ReportMiner のコンポーネントは、ノーコードおよびドラッグ＆ドロップの UI を使って、パターンベースの抽出テンプレートを作成することができます。また、そのテンプレートはテンプレートに一致するファイル全てに再利用でき、それによってデータ抽出の効率化や、手作業をの軽減が実現します。

さらに、Astera ではカスタムデータ品質のルール作成や、抽出された情報の検証ができるため、抽出されたデータの品質と信頼性が上がります。

Astera の価格は、使用する予定のコンポーネントによって異なるため、カスタム見積もりについては、同社の営業部門への問合わせが必要です。

Integrate.io でデータが簡単になります

Integrate.io は、データマッピングと変換タスクをシンプルにするために設計された、強力なデータ統合プラットフォームです。ユーザーに優しいインターフェースや豊富な接続オプション、強固なデータ処理機能を備えており、データワークフローの効率化を目指す企業にとって理想的な選択肢となります。

こちらからデモにお申込いただき、Integrate.io がデータマッピングプロセスの自動化をどのようにお手伝いできるか、ぜひご覧ください。

データマッピングに関するQ&A

Q. データマッピングは何に使われますか？

A. データマッピングプロセスは、異なるシステム、データベース、またはフォーマット間でデータを変換し、転送するものであり、さまざまなソースからのデータを調和や統合して一貫性、正確性、使いやすさを確保する必要があるようなデータの統合や移行、変換プロジェクトにおいて重要な役割を果たします。

Q. データマッピングにはどのようなものがありますか？

A. データマッピングは、例えば XML データの JSON への変換など、データフォーマットの変換に使用されます。さらに、データマッピングは、ETL（抽出、変換、格納）プロセスでデータ品質のルールと変換を適用する際に重要であり、それによって異なるシステム間でデータの正確性と一貫性を維持することができます。

Q. 最適なデータマッピングツールとは何ですか？

A. 個々のニーズと要件に適合するものが「最適なデータマッピングツール」です。なので、完璧に適合するものを見つけるまでに、ツールをいくつか試す必要があるかもしれません。

Integrate.io は、その強固なデータ統合および変換機能によって多くの組織で利用されており、その直感的なノーコード/ローコードインターフェースによって、高度なデータマッピング機能を備えた複雑なデータパイプラインを誰でも簡単に数分でセットアップすることができます。