著者でコンサルタントのジェフリー・ムーア氏は「ビッグデータ分析がなければ、企業は何も見えず聞こえず、高速道路を走る鹿のように Web 上をさまようことになる。」と語ります。データとアナリティクスが二次的な活動からビジネスの中核機能へと移行しつつあることを考えると、これは不安な思考です。では、企業はこれらの情報を集めて活用するために何ができるでしょうか？そこで本記事では、意思決定に役立つデータソースとその役割について見ていきます。

目次

データソースとは

データソースとは、情報を取得する場所のことであり、そのソースは、データベース、フラットファイル、XMLファイルなど、システムが読み取れるフォーマットがあり得ます。そしてその入力（インプット）は、ビジネスプロセスで使用される情報を含むレコードの集まりとして記録され、その情報には、顧客の詳細、会計数値、販売、物流などが含まれます。

データソースが重要な理由

知識で、変化する市場環境への対応や、ロジスティクスの課題への対処、顧客体験向上のための新しい方法の特定などができ、その詳細で、事業運営に関する独自の視点がもたらされます。

システム統合の価値

BI-Survey によると、１８％の企業が意思決定のためにデータソースを２０以上利用しており、統合された各システムは、既存の数字をさらに充実させ、その価値をさらに高めていきます。

データソースの種類

システム統合により、企業は複数のシステムからの入力を統合することができ、リーダーはその知識をビジネス戦略に役立てることができます。では、この情報はどこから来るのでしょうか？その情報源は様々であり、ビジネスに関する豊富なインサイトを提供してくれます。以下は、最も一般的な情報源です：

データベース

データベースとは、「行」と「列」で構成されるテーブルに整理された情報の集まりであり、以下のような種類があります：

  • ウェアハウス - 複数のソースから集められ、クエリに使用される情報は、ウェアハウスに格納される。
  • トランザクション -  入力は日付またはタイムスタンプで整理され、その結果、このデータベースでは、トランザクションが失敗した場合、操作をロールバックまたは元に戻すことができる。
  • 時系列 - リアルタイムのシステムやユーザーログを扱う。証券取引所の統計は、時系列データベースに保存される詳細情報の一例として挙げられる。
  • データベース - この種のデータベースは、地理的な詳細を座標やトポロジーの数値として保存する。

フラットファイル

フラットファイルに保存された入力は、データベースと同じようにリレーショナルではなく、分析アルゴリズムによって抽出可能なテキストまたはバイナリ形式で通常は保存されます。

データの出処

BI（ビジネスインテリジェンス）に使われる数値は、さまざまな情報源から得られます。

内部

内部入力は、組織内で使用されているシステムによって取り込まれ、以下のようなものがあります。

  • メールマーケティング統計
  • 顧客プロファイル
  • オンライン活動
  • 給与計算
  • 会計

外部

外部からの情報とは、社外の情報源からもたらされるものであり、その情報には、市場価格、天候、SNS のトレンドなどが含まれます。そして企業は、自社のビジネスに影響を与える経済的、社会的、環境的要因を分析するのにこれを使います。

オープン

企業は、無料で誰でも利用できる事実や数字を任意で使うことができますが、これはレベルが高すぎたり、組織に有用または関連する方法で集計されていないことが多いのが欠点です。

データソースの管理におけるよくある課題

企業が使用するシステムが多ければ多いほど、その管理において以下のような課題に直面する可能性は高くなります。ユーザーは Web サイトを通じて詳細を提供し、営業担当は見込み客を入力し、技術サポートはチケットを作成するなど、それぞれが大量の情報を生成し、これだけ多くの情報があれば、物事は複雑になりがちです。

冗長性

同じ入力が複数のシステムで入れられると、冗長性が生じてしまいます。これは通常、初期のデータベースデザインの不備から起こります。また、システムが進化し、組織が新しい変更を実装するために修正パッチを貼り合わせることによっても起こり得ます。

一貫性の欠如

同じ数値を含むソース内の複数のテーブルを扱うと、矛盾が生じます。例えば、同じソースのシステム内に同じレコードが複数存在する場合、このような状況が発生する可能性があります。また、同じ数値が複数のソースにまたがって存在する場合、冗長性によって問題はさらに深刻になります。

古い入力

集めた入力には全て、それがいつ作成されたかのタイムスタンプがありますが、入力は、ウェアハウスに移されたときではなく、取り込まれた瞬間から古くなり始めます。企業はリアルタイムの分析をウェアハウスに依存しているため、数値は最新の入力を反映したものでなければならず、数値が古いと、レポートが不正確になります。

ヒューマンエラー

手作業でのデータ転送は時間がかかり、人為的なミスが発生しがちです。Integrate.io の ETL（抽出、転換、格納）ツールだと、プロセスを自動化することで、このようなエラーを最小限に抑えることができます。

アクセスできないデータ

レガシー（旧式）システムは、IT チームにとって独特な課題です。レガシーシステムとは、時代遅れの古い技術やプログラムのことを指し、このようなシステムは厄介です。そしてこのようなシステムからデータを取り出すには、システムや使用されているプログラミング言語に関する特別な知識が必要なことが多いです。

Integrate.io ができること

では、データソースとは何でしょうか？端的に言えば、データソースとは、ビジネス戦略に情報を提供し、サポートするための重要な要素です。

そこで、Integrate.io 統合プラットフォームだと、システムからの情報を統合することができます。このローコードツールは、ユーザーに優しいダッシュボードと何百もの統合機能が内蔵されていますからね。詳細については こちら にお問い合わせいただき、Integrate.io プラットフォームをぜひ実際にご体験ください。