アプリケーションの連携とデータの連携
データ管理は、アプリケーションとデータ連携の両方の中核です。どちらも、エンドユーザーがデータにアクセスしやすく機能的に利用できるようにするという同じ目標を掲げています。
どちらも、さまざまなデータ・ソースを翻訳し、それらを新しい完全なデータ・セットに変換します。また、アプリケーションの連携とデータの連携はどちらも通常はクラウドベースであり、クラウド・コンピューティングに伴うアクセス性と拡張性を提供します。
ただし、ユースケースに関しては、連携の種類にいくつかの違いがあります。データの連携は通常、ビジネス洞察を明らかにするための新しいデータセットの作成に重点を置いたバッチ処理で行われます。アプリケーションの連携は、日常業務におけるより優れたワークフローを構築するために利用されます。
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アプリケーションの連携では、 2 つ以上のアプリケーション間にコネクタを作成し、それらのアプリケーションが相互に連携できるようにします。
アプリのワークフローを連携させ、リアルタイムでデータをマージすることで、連携によってデータ・サイロが排除され、組織全体の効率が向上します。たとえば、ある企業は、Slackなどのインスタント・メッセージング・ツールをSalesforceと統合して、リードについてのフォローアップをより迅速かつ効率的に行いたいと考えている場合があります。ここでは、アプリケーションの連携により、ユーザーは両者の間でシームレスに情報を共有できるようになります。
アプリケーションの連携は、企業がクラウドベースのアプリケーションやSaaSアプリケーションをオンプレミスに接続する方法でもあり、従業員が既存のシステムで新しいツールやテクノロジーを使用できるようにするものです。
アプリケーションの連携には、次のようなメリットがあります。
- 時間の節約： 2つ以上のアプリケーションのデータを統合することで、手作業でデータをやり取りする面倒な作業を削減できます。
- 機能の向上： 銀行アプリと記帳アプリなど、複数のアプリケーションの機能を組み合わせることで、作業の効率化、生産性の向上、ユーザーへの価値の向上が実現します。
- 情報交換の促進： 組織全体でアプリケーションを接続することで、さまざまなチームや部門がアイデアの共有を妨げるサイロが排除されます。アプリケーションの連携は、コラボレーションの文化を促進するのに役立ちます。
エンタープライズ アプリケーションの連携 (エンタープライズ連携とも呼ばれます) について詳しくは、「エンタープライズ連携：その概要と重要性」をお読みください。
データ統合とは、さまざまなソースや形式からデータを取得し、それを単一のデータ セットに結合するプロセスです。
しかし、データ統合は、あるデータベースから別のデータベースにデータを移動するだけではなく、データをより使いやすくするプロセスでもあります。データ統合では、異種のソースから構造化データと非構造化データを取得して、貴重な新しいデータ セットを作成します。これにより、分析機能が強化され、ビジネス・オペレーションをより深く理解し、イノベーションの新たな機会を特定できるようになります。
データ統合の最も基本的な機能は、あるソースからデータを取得し、そのデータを別のアプリケーションが認識する形式に変換して、アプリケーションにロードすることです。しかし、現代のデータ統合のニーズにより、抽出、変換、ロード (ETL)を超えた機能が求められています。バッチの統合やリアルタイムの統合を実施し、エラーを自動で処理するためにオートメーションを使用することは、企業がデータのサイロを打破し、今日のデータを最大限に活用するのに役立ちます。
データ統合のメリットには、以下のようなものがあります。
- データをよりアクセスしやすくする： データの連携では、複数の場所と複数のソースから得たデータを統合ビューに結合できます。こうした包括的な洞察は、企業におけるコラボレーションやイノベーションの向上に役立ちます。
- オペレーションと顧客に関する洞察を得る： データを統一して把握することで、オペレーションと顧客に関するインテリジェンスが向上します。さらに、より多くの情報に基づいた意思決定とプロセスの改善に役立ちます。
- データの整合性の向上：データ品質はその価値を測る真の尺度です。データが不完全であったり、エラーが含まれたりすると、データの使用が妨げられる可能性があります。データ連携ツールは、低品質のデータを特定できます。
主な違いは、データの変換速度と関連するデータの量です。アプリケーションの連携は小規模なデータ・セットを使用してリアルタイムで行われるため、企業は新しい情報や性能の問題が発生した時点で迅速に対応できます。また、情報がさまざまな場所で更新されている場合でも、社内全体のユーザーがアプリ内の同じ情報に即座にアクセスできるようになります。
データの連携は通常、冗長性を排除してデータ品質を確保するために、多くの場合、プロセスが完了した後でバッチ処理で行われます。通常、データの連携は大規模な保存データ・セットを扱います。データを作成したプロセスが完了した場合に発生します。一方、アプリケーションの連携は、2つ以上のアプリケーション間のリアルタイムデータを連携させるためのものです。
また、組織的な管理方法も異なります。アプリケーションの連携は、会社の全体的なソフトウェア開発業務の一環としてDevOpsによるオペレーションで管理されます。その役割は、既存の統合プラットフォームを介して、またはカスタム統合を構築することにより、アプリケーションを接続して効率的なワークフローを作成することです。データ統合はDataOpsによって監視され、ビジネス目的のデータの管理とオーケストレーションのみに焦点を当てています。
一般的に言えば、データの統合は組織が静的データを組み合わせて分析する必要がある場合に使用され、アプリケーションの連携はリアルタイムで変化するデータを扱う必要がある場合に最適です。
ビジネス・インテリジェンスの例を挙げてみましょう。ビッグデータセットを使用する場合、統合により、データの一貫性が確保され、統合ビューで分析にアクセスできるようになります。データ統合は、異種のデータを正確に分析し、企業がオペレーションを改善するために利用できる新しい洞察を引き出します。
アプリケーションの連携は、スピードが重要な場合向けです。データの統合は正確性を保証しますが、アプリケーションの統合よりもはるかに遅くなります。顧客データであれ製造現場からのインプットであれ、アプリケーションを通じてデータを取得すれば、アプリケーションの連携を通じて他のツールやアプリに変換し、さまざまな方法で即座に行動できるということです。1つのビューで異種のソースからのデータにアクセスしやすくなることで、イノベーションの可能性が広がります。
アプリケーションの連携は、通常、次の目的で使用されます。
- IoT（モノのインターネット）デバイスからデータを収集し、保管して分析に使用します。
- レガシーなオンプレミスERP システムを CRM に同期します。
- アプリケーション間の自動化を構築して、ワークフローの効率を高めます。
データ統合は通常、次のことを行うために使用されます。
- データをデータウェアハウスに移行します。
- 異種のソースからの顧客データを統合ビューに統合して統合します。
- マルチクラウドまたはハイブリッドクラウド環境への移行を支援します。
IBM の主要なアプリケーションの連携製品はIBM Cloud Pak for Integrationであり、主要なデータの統合製品はIBM Cloud Pak for Dataです。どちらにも、プロセス マッピング、人工知能 (AI) 、予測分析などの自動化機能が含まれています。これにより、統合がより効率的になり、チームが高レベルの取り組みに取り組む時間が増えます。
次のステップに進みましょう。
参考情報
データ・サイロを排除し、複雑さを軽減し、データ品質を向上させることで、卓越した顧客体験と従業員体験を実現するデータ・ストラテジーを設計します。
watsonx.dataを使用すると、オープンでハイブリッド、かつ管理されたデータ・ストアを通じて、データがどこに保存されていても、すべてのデータを使用して分析とAIを拡張できます。
IBMコンサルティングと連携することで、企業データの価値を引き出し、ビジネス上の優位性をもたらす洞察を活用した組織を構築します。