企業が自動データ統合を必要とする理由

Jason Harris

データの自動化が、エンタープライズアナリスト、IT、エンジニアリング門の架け橋となっています。

データアナリストを対象とした最新グローバル調査によると、データエンジニアリングとITのニーズが主要な問題点であることが明らかになりました。多くの企業のデータアナリストは、動きの速いデータ依存型のビジネスに関するインサイトを構築しなければならならず、またデータへのアクセスを制御するITデータチームに頼らざるを得ません。

今日のデータアナリストは、オンプレミスシステム、Webアプリケーション、APIなどに格納されているデータに基づいて意思決定を行います。ただしITデータチームが、信頼性の低いデータフロー、古いデータセット、パイプラインをすべて壊すことになるスキーマの変更など、さまざまなソースからデータを集める際に直面する課題に対応するのは容易ではありません。データアナリストはデータ需要を満たすため、「シャドーIT」ネットワークに依存しなければならない場合があります。

幸いなことに、良い方法もあります。自動データ統合を活用すれば、内部データベース、Webアプリ、サービス、APIといったデータソースを一つにまとめ、データアナリストとデータシステム構築担当エンジニアの業務の橋渡しができます。最新のデータスタックと組み合わせれば、自動化されたデータパイプラインには多くの利点があります。企業データの自動化に関する具体例については、Autodeskのデータスタックに関する記事をご覧ください。

BIへのデータ統合

自動化データ統合のプロバイダーを使えば、データパイプラインの設定は、ノーコードのプロセスとなります。これには、ログイン、フィールドの選択、即時利用が可能なデータセットの追加を監視を含みます。必要なすべてのデータセットをデータマートやレポーティングテーブルに結合できるので、アナリストは分析に基づく有用なインサイトを提供できます。データは継続的に更新され、「古い」データが引き起こす問題がなくなります。また、このようなマネージドソリューションでデータスキーマまたはAPIの変更が生じた場合でも、ETLパイプラインやカスタムソリューションなどのレガシープロセスを再設計する必要はありません。
複数の重要なソースからのインサイトと統計を表示するダッシュボードを作成することでデータ集約が可能となり、多くのお客様のビジネスインテリジェンスが向上しています。ただし、これは始まりに過ぎません。販売効率を上げるために必須の販売データモデルを構築したり、製品チームがサービスとアプリケーションの状態をモニターできるようにしたり、サポートの依頼が殺到する前にカスタマーサクセスチームが問題を予測できるようにした事例もあります。

複数のデータ移動先を用意

データチームは、複数の宛先にデータを保存する機能も必要としています。たとえば、1つのSnowflakeウェアハウス内に複数の論理データベースを設定することを考えてみてください。これは数行のSQLで実行できます。こういった設定は、事業部門ごとにデータを分離したい企業や、レポート作成時にさらなる操作が必要なrawデータ用の個別の領域を持つ企業に、またはBIツールに読み込んでありビジネスロジックにすぐに適用できるロード済みデータによく見られます。これはすべて、データの自動化とスマートに構成されたデータパイプラインで可能になります。

迅速な対応＆トラブルに強いデータチーム

データパイプラインとデータフローについては、スキーマとAPIの変更、接続の問題、予想外に大きなデータセットなどの多くの問題で、破損や停止が起こる可能性があります。自動化されたソリューションを使用することで、これらの一般的な変更が生じた場合でも、ETLやパイプラインの破損を心配しなくてよくなります。Fivetranのようなツールは、新しいデータ、変更されたデータ、または削除されたデータを更新するマージ操作を実施し、宛先のデータを段階的に更新することで、最適化された効率的なデータフローを実現します。
その他の利点として、効率的なデータルーティングに向けたFivetranのアプローチで、コスト削減を実現することもできます。各宛先を継続的にレビューして、影響を最小限に抑えるために負荷クエリが最適化されていることを確認します。

つまり、忙しいエンタープライズデータエンジニアリングチームやITチームは自動化データ統合により、AからBへのデータ移行に時間を割くことなく、機械学習モデルの開発、カタログ化、ガバナンスなどのコアプロジェクトに集中できるようになります。
自動化データ統合が、ITチームや分析チームにどれほど貢献できるか確認してみましょう！
どんな架け橋になるのでしょうか？