データ統合

データとうごう（データ処理）

意味複数データの一元管理

データ統合とは？

データ統合は、異なるソースやシステムから得られたデータを、一つの一貫したビューに統合するプロセスです。データウェアハウスやデータレイクなどの統合基盤を用いて、データの一元管理を実現します。これにより、データの利用価値を高め、意思決定を支援します。

データ統合の具体的な使い方

「複数部門のデータを統合し、全社的な分析基盤を構築する。」

各部門が個別に管理しているデータを統合することで、全社レベルでのデータ分析基盤を構築することを述べた文です。

データ統合に関するよくある質問

Q.データ統合の主な方法は？

A.データ統合の主な方法には以下があります： 1. 集中型統合：データウェアハウスを使用 2. 連合型統合：仮想的な統合ビューを提供 3. データレイク：大量の生データを保存し後で処理 4. ETL/ELTプロセス：データの抽出、変換、ロード 5. APIを介した統合：リアルタイムでデータを連携 6. マスターデータ管理：共通の参照データを一元管理

Q.データ品質はどう確保しますか？

A.データ統合時の品質確保には以下の方法があります： 1. データプロファイリング：統合前のデータ特性を分析 2. データクレンジング：不正確なデータを修正 3. 重複排除：同一エンティティの重複を除去 4. データ標準化：形式や単位を統一 5. メタデータ管理：データの定義や lineage を管理 6. データ検証ルール：ビジネスルールに基づくチェック 7. 継続的なモニタリング：統合後のデータ品質を監視

Q.リアルタイム統合とバッチ統合の違いは？

A.リアルタイム統合とバッチ統合の主な違いは： 1. 処理タイミング：リアルタイムは即時、バッチは定期的 2. データ量：リアルタイムは少量、バッチは大量 3. 複雑性：リアルタイムは比較的単純、バッチは複雑な処理も可能 4. リソース要求：リアルタイムは常時リソースが必要、バッチはピーク時のみ 5. 用途：リアルタイムは即時性が重要な場合、バッチは大規模な分析や報告に適する