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データ統合とは？手法・ツール選定・導入ステップを実務視点で解説

著者: B2Bデジタルプロダクト実践ガイド編集部•公開日: 2025/12/17

なぜデータ統合が必要なのか

B2B企業のデータエンジニアやマーケティングマネージャーの多くが、「CRM・MA・SFA・会計システムにデータが散在していて全体像が見えない」「レポート作成のためのデータ収集に時間がかかりすぎる」といった課題を抱えています。データ統合により、散在するデータを一元管理し、業務効率化・データ分析の高速化・データ品質の向上を実現できます。

世界のデータ統合市場は2025年に165.2億ドル、2032年には406.1億ドル（年平均成長率13.7%）に成長すると予測されており、デジタルトランスフォーメーション（DX）の前段として欠かせない施策となっています。この記事では、データ統合の基礎知識から手法・ツール選定・導入課題まで、実務担当者が判断に必要な情報を整理してご紹介します。

この記事のポイント:

  • データ統合は散在・点在するデータを形式統一して集約すること、データサイロ化を解消し一元管理を実現
  • ETL（バッチ処理・大量データ統合）、EAI（リアルタイム連携）、iPaaS（クラウドベース統合）の3つの主要手法
  • ツール選定はデータ種類・処理スピード・コスト・導入規模を考慮
  • 導入課題はシステムの複雑化・データ整合性・人材確保
  • 成功事例：Netflix（パーソナライズ推薦）、Walmart（在庫管理・価格設定最適化）

データ統合の基礎知識

(1) データ統合とは何か

データ統合とは、自社や関係企業に散在・点在するデータを形式統一して集約することです。分散した状態では見えなかったものが、集めることで見えるようになります。

データ統合で実現できること:

  • 複数のデータソース（CRM、MA、SFA、会計システム等）からデータを抽出
  • 異なる形式・構造のデータを統一フォーマットに変換
  • 統合されたデータを単一のデータベース（データウェアハウス等）に格納
  • 全ユーザーが効率的にデータを取得できる環境を整備

データ統合により、統合用データベースのSQLだけを把握していればよい状態になり、データ分析の効率が大幅に向上します。

(2) データサイロ化の問題とその解消

データサイロとは、異なる部門やシステムに散在しているデータが孤立している状態です。

データサイロ化による問題:

  • 部門ごとにデータが分断され、全社的な分析ができない
  • 同じデータが複数のシステムに重複して存在し、整合性が取れない
  • データ収集のために複数システムにアクセスする必要があり、時間がかかる
  • 管理担当者の負担が増加する

データ統合による解消: データ統合により、部門間の壁を取り払い共通のデータ基盤をもとに議論・分析を行える体制を整えられます。DX（デジタルトランスフォーメーション）の前段として、データサイロ化の解消は欠かせない施策です。

主な手法とツールの違い

(1) ETL：バッチ処理による大量データ統合

ETL（Extract, Transform, Load）は、データ抽出・変換・ロードの3つのプロセスで構成される手法です。

ETLの特徴:

  • 大量データの定期的な統合処理（バッチ指向）
  • データウェアハウス（DWH）に保存し、BIツールで分析しやすい形に変換
  • 日次・週次・月次などの定期的なデータ更新が一般的

ETLが向いている用途:

  • 形式変換したいデータの容量が多く、処理スピードを重視する場合
  • 定期的なレポート作成・月次分析など、リアルタイム性が不要な場合
  • 過去データの集約・履歴分析

主なETLツール:

  • Informatica PowerCenter（エンタープライズ向け）
  • Talend（オープンソース・商用版あり）
  • Power Query（Microsoft製、Excel・Power BI連携）

(2) EAI：リアルタイムなシステム間連携

EAI（Enterprise Application Integration）は、企業内のシステム間でビジネスプロセスやデータを連携させる仕組みです。

EAIの特徴:

  • リアルタイムなデータ処理（イベント指向）
  • 残高照会や受発注処理といったリアルタイム処理が得意
  • システム間のメッセージング・イベント駆動型アーキテクチャ

EAIが向いている用途:

  • 複数システムで常に最新情報を共有したい場合
  • リアルタイムな在庫管理・受発注処理
  • 即座に他システムに反映する必要があるデータ連携

主なEAIツール:

  • MuleSoft Anypoint Platform（API連携重視）
  • IBM App Connect（エンタープライズ向け）

(3) iPaaS・データ仮想化の活用

iPaaS（Integration Platform as a Service）: クラウドベースのデータ統合プラットフォームで、複数のクラウドサービスやオンプレミスシステムを統合します。

iPaaSの特徴:

  • 初期費用を抑えて小規模から始められる
  • SaaS間の連携が容易（Salesforce、HubSpot、Slack等）
  • 設定がノーコード・ローコードで可能なツールが多い

データ仮想化: 物理的にデータを移動・複製せずに、異なるデータソースからデータを統合して提供する技術です。

データ仮想化の特徴:

  • データの複製が不要なため、ストレージコストを削減
  • 常に最新のデータにアクセス可能
  • データ移動・変換の時間が不要

データ統合ツールの選定ポイント

(1) データ種類・形式への対応

ツール選定時は、表データ・画像・動画などデータの種類や保存形式に対応しているかチェックが必要です。

確認すべきポイント:

  • 構造化データ（RDB）・半構造化データ（JSON、XML）・非構造化データ（画像、動画）への対応
  • 文字コード体系の違い（メインフレームデータとオープンシステムの変換）
  • データ名称・日付形式の多様性への対応

推奨ツール:

  • SQL（構造化データの操作）
  • Tableau Prep（データ準備・クレンジング）
  • Informatica PowerCenter（多様なデータ形式に対応）
  • Talend（オープンソース・柔軟なデータ変換）

(2) 処理スピードとリアルタイム性の要件

処理スピードとリアルタイム性の要件に応じて、適切な手法を選択します。

バッチ処理（ETL）が適切な場合:

  • 大量データを定期的に処理（日次、週次、月次）
  • 過去データの集約・履歴分析
  • リアルタイム性が不要なレポート作成

リアルタイム処理（EAI、API）が適切な場合:

  • 在庫管理・受発注処理など、即座に他システムに反映が必要
  • ユーザーアクションに応じた即座のレスポンス
  • イベント駆動型のビジネスプロセス

(3) コストと導入規模の見極め

コストは、ツール費用・人件費・インフラ費用で大きく変動します。

コスト見積もりのポイント:

  • ツールのライセンス費用（サブスクリプション or 買い切り）
  • 初期導入費用（システム構築、データマッピング設計）
  • 運用費用（保守、人件費、インフラ）
  • クラウドベースのiPaaSなら初期費用を抑えて小規模から始められる

導入規模別の選択肢:

  • 小規模（従業員50人未満）: iPaaS（Zapier、Integromat等）で低コスト導入
  • 中規模（従業員50-500人）: Talend、Informatica Cloud等のクラウドETL
  • 大規模（従業員500人以上）: Informatica PowerCenter、IBM DataStage等のエンタープライズETL

導入時の課題と対策

(1) システムの複雑化とデータ整合性

データ統合では、異なるソースや形式のデータを統合するため、データの整合性・一貫性を保つための複雑なデータマッピング・変換手続きが必要です。

課題:

  • データ形式の多様性（文字コード、日付形式、データ名称の違い）
  • システム上の制限からデータ名称・日付を最低限のデータボリュームで表現している場合がある
  • データの重複・欠損・不整合の発生

対策:

  • データマッピング・変換ルールの明確化（ドキュメント化）
  • データ品質チェックの自動化（バリデーションルールの設定）
  • 段階的な統合（小規模なパイロットプロジェクトから始める）

(2) 人材確保と専門知識の壁

データ統合には専門知識を持つ人材が必要です。

必要なスキル:

  • SQL・データモデリング・ETLツール操作の基礎知識
  • データマッピング・変換ルール設計には業務知識も必要
  • データ品質管理・データガバナンスの理解

対策:

  • 外部専門家・コンサルタントの活用（初期導入支援）
  • 社内人材の教育・トレーニング（ツールベンダーの研修プログラム活用）
  • ノーコード・ローコードツールの採用（技術的ハードルを下げる）

注意点: 計画の複雑性と人材確保が課題となるため、入念な計画（必要なデータ、ソースシステム、統合インフラ、分析の種類等）が必要ですが、最初から理想的なデータ統合像を描くのは困難です。段階的にスコープを拡大していくアプローチが推奨されます。

まとめ：データ統合基盤構築の第一歩

データ統合は、散在するデータを一元管理し、業務効率化・データ分析の高速化・データ品質の向上を実現する施策です。DXの前段として欠かせない取り組みとなっています。

データ統合成功のポイント:

  • ETL・EAI・iPaaSの違いを理解し、用途に応じて選択
  • データ種類・処理スピード・コスト・導入規模を考慮してツールを選定
  • 小規模なパイロットプロジェクトから始め、段階的にスコープを拡大
  • データマッピング・変換ルールを明確化し、データ品質チェックを自動化
  • 外部専門家の活用と社内人材の教育を並行

次のアクション:

  • 現状のデータ散在状況を整理する（どのシステムに何のデータがあるか）
  • 統合の目的・ゴールを明確化する（どの分析をしたいのか）
  • 小規模なパイロットプロジェクトで手法・ツールを試す
  • ツールベンダーの無料トライアル・デモを活用して操作性を確認
  • 成功事例（Netflix、Walmart等）を参考に、自社に適用できるパターンを検討

データ統合は複雑な取り組みですが、小さく始めて検証を繰り返すアプローチで、データ活用の効果を最大化しましょう。

※ツールの仕様・機能は更新される可能性があります。最新情報は各ツールの公式サイトでご確認ください（この記事は2025年1月時点の情報です）。

よくある質問

Q1：ETLとEAIはどう使い分けますか？

A1：大量データを定期的に変換・集約するならETL（バッチ指向）が適しています。日次・週次・月次などの定期的なレポート作成に向いています。一方、複数システムで常に最新情報をリアルタイム共有するならEAI（イベント指向）が適切です。在庫管理・受発注処理など、即座に他システムに反映が必要な場合に使われます。

Q2：データ統合の導入コストはどれくらいですか？

A2：ツール費用・人件費・インフラ費用で大きく変動します。小規模（従業員50人未満）ならiPaaS（Zapier等）で月額数千円〜数万円、中規模（50-500人）ならクラウドETL（Talend、Informatica Cloud等）で月額数万円〜数十万円、大規模（500人以上）ならエンタープライズETLで数十万円〜数百万円が一般的です。詳細は各ツールの公式サイトをご確認ください。クラウドベースのiPaaSなら初期費用を抑えて小規模から始められます。

Q3：データ統合に必要な人材・スキルは？

A3：SQL・データモデリング・ETLツール操作が基本的なスキルです。データマッピング・変換ルール設計には業務知識も必要です。また、データ品質管理・データガバナンスの理解も求められます。社内に人材がいない場合は、外部専門家・コンサルタントの活用や、ノーコード・ローコードツールの採用で技術的ハードルを下げることができます。

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B2Bデジタルプロダクト実践ガイド編集部

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