データハーモナイゼーションガイド

データは過去の記録であり、意思決定の決定的なインプットです。しかし、さまざまな形式のサイロ化されたバラバラなデータを分析するのは骨が折れる作業であり、コストのかかるミスにつながる可能性があります。ハーモナイゼーションは、データの互換性を確保することで、データにもとづく意思決定に確信をもたらします。

このガイドでは、データハーモナイゼーションとは何か、そのメリット、実際の事例、組織でハーモナイゼーションを活用するために必要なツールについて詳しく説明します。

データハーモナイゼーションとは、（膨大なことも多い）さまざまなデータセットのデータに一貫性と互換性を持たせるプロセスです。ハーモナイゼーションには、ソースの異なるデータを同じ形式または標準に整理・整合することが含まれます。ハーモナイゼーションにより重複やエラーが除去されます。これは、データが異なる国、測定単位、年、データプラットフォームに由来するような場合に不可欠です。最終的に単位や形式が一貫したデータセットが得られ、比較や分析が容易になります。

たとえば、さまざまな広告プラットフォームに展開した広告のパフォーマンスを分析するときに、各プラットフォームのパフォーマンス総計値が統一されていないために、手間と時間が大きくかかることがあります。しかし、データが調整して一体化されていれば、予算をどこに配分するのが最適かを判断することは、自動化できる簡単なタスクになります。

ハーモナイゼーションツールおよびプラットフォームは、ERP、CRM、公衆衛生記録、科学的測定値、ソーシャルメディア、メールキャンペーン、Webアナリティクスなど、複数のソースからのデータを調整して一体化できます。

以下はハーモナイゼーションのディメンションの例です。

• データ形式：.csv、HTML、JSONファイルのデータを標準化します。
• スキーマ：構造化データ、半構造化データ、非構造化データの違いを調整します。
• 測定単位：マイルをキロメートルに変換したり、ポンドをキログラムに変換したりします。
• セマンティクス：言葉の意味の調整が含まれます。同じ用語が使用されていても意味を調整することがよくあります。たとえば、複数のデータセットで「若年成人」における疾患の発生率を測定しているとします。しかし、この用語を18歳から22歳と定義しているデータセットもあれば、18歳から30歳と定義しているデータセットもあります。

Salesforceの自動化されたデータ主導の世界では、調整して一体化されたデータは、データにもとづく意思決定やインサイトに確信をもたらします。たとえば、予算配分、市場拡大、新商品開発、カスタマーエンゲージメント戦略などについて判断を下すときに役立ちます。

データハーモナイゼーションは、チーム間のコラボレーションにも役立ちます。たとえば、営業部門とカスタマーサービス部門が生成するデータが1つの共通の標準に調整して一体化されれば、両部門は効果的にコラボレーションできます。冗長なデータ処理を減らし、手動タスクを自動化することで、運用コストを削減できるため、新しいアイデア、商品、イノベーションに集中できます。

最後に、データを集約して標準化することで、規制要件をより簡単に満たすことができます。調整して一体化されたデータがあれば、正確な監査レポートをすばやく生成し、データガバナンスプラクティスを維持できるため、罰金や評判の低下のリスクを軽減しながら、ステークホルダーとの信頼を構築できます。

データハーモナイゼーションの威力を本当に理解するには、実際の例を見るのが一番です。ここでは、調整して一体化されたデータを組織で使用する実際の例をいくつか紹介します。

データハーモナイゼーションは、AI、特にエージェント型AIの基盤となる役割を果たします。AIモデルは膨大なデータセットでトレーニングされます。ハーモナイゼーションは、データの「ノイズ」を削減し、大規模言語モデル（LLM）トレーニングのための一貫したデータを提供します。AIエージェントは、さまざまなソースのデータにもとづいて意思決定を行い、自律的に行動しますが、基盤となるデータがクリーン、かつ調整して一体化されている場合、実行するアクションが期待される結果につながる可能性が高くなります。たとえば、EコマースAIエージェントは、ニアリアルタイムの在庫、売上、顧客IDデータにもとづいて、顧客と会話したり、顧客の注文を支援したり、返品を処理したりするデジタルコンシェルジュとして行動できます。

FedEx社はかつて、顧客のWebブラウジングデータと営業データのサイロ化という課題に直面していました。そのため、営業チームが配送見積を放棄した顧客に連絡を取れるようになるまでに、データの整理に3週間もかかっていました。CRM・ソーシャル・取引データを組み合わせ、データを統一・正規化することで、顧客の全体像が得られます。これにより、マーケティングチームと営業チームは、迅速に意思決定を行い、販売機会が失われる前にターゲットを絞ったキャンペーンを展開できます。

レストランが年間17億席を予約で埋められるよう支援するOpenTable社が世界的に成長するにつれて、カスタマーサービスへの要求も高まりました。サポートリクエストの多くは定型的なものでしたが、OpenTable社のサービス担当者は、予約の変更などの定型タスクを管理するために、分断された断片的なデータの中をさ迷う必要がありました。データが連携かつ調整して一体化され、信頼できる唯一の情報源ができると、カスタマーサービスはより複雑な状況への対応に集中できるようになりました。

サービスチケット、インタラクションログ、メール、チャットの文字起こしのデータを接続し、調整して一体化することで、各顧客の全体像が得られ、自動化を促進し、顧客体験をレベルアップできます。

データハーモナイゼーションには、明確なデータ戦略と適切なツールが必要です。ここでは、システムとプラットフォームの例をいくつか紹介します。

• マスターデータ管理（MDM）プラットフォーム：組織全体でコアデータを標準化して同期することで、信頼できる唯一の情報源を確立できます。たとえば、CRMやERPなどです。
• データインテグレーションツール：データを統合または転送します。たとえば、重複なしにデータを統合するゼロコピーや、データをバッチで転送するELT（抽出・変換・ロード）ツールなどがあります。
• データレイクハウスと1秒未満のリアルタイムデータプラットフォーム：独自のビジネスルールの適用、データの分析、LLMのトレーニング、AIアプリケーションの提供を可能にする大型データリポジトリです。
• データ品質およびクレンジングツール：不整合を特定・修正・防止することで、調整して一体化されたデータの信頼性が失われないようにします。

使用するツールやプラットフォームを決定するには、まず、調整して一体化されたデータを使用して達成したい、具体的な成果を定義することから始めます。データの量と種類、予算、社内の専門知識、リソースの数を検討します。

正しく実行されるデータハーモナイゼーション戦略には、フォーカスとコラボレーションが必要です。ここでは、成功のための3つの基本的なプラクティスを紹介します。

まずはデータハーモナイゼーションの目的を定義します。意思決定の改善、顧客体験の最適化、規制コンプライアンスの改善をお考えですか？明確な目標はアプローチの指針となるだけでなく、取り組みの成果を測定するのにも役立ちます。

データハーモナイゼーションには多くの場合、IT、マーケティング、セールス、カスタマーサービス、データサイエンスなど複数のチームが関与します。ステークホルダーを早い段階で巻き込み、全員が目標に合意し、部門をまたいでデータニーズに対応できるようにします。これにより、調整して一体化されたデータがどのように使用されるかについて共通の理解が生まれます。

データハーモナイゼーションを自動化して、プロセスをよりスムーズに進めることができます。自動化されたツールは、フィールドのマッピング、不整合の解決、書式の調整などの反復的なタスクを処理できるため、時間を節約し、同時にエラーを減らすことができます。自動化を活用することで、チームはデータのクリーニングではなく、インサイトの収集に集中できるようになります。

このようなコアプラクティスは、データハーモナイゼーションを成功させるための強力な基盤を構築するのに役立ち、データの可能性を最大限に引き出すことが容易になります。

どんなに優れたテクノロジーやプラクティスにも課題はつきものであり、データハーモナイゼーションも例外ではありません。幸い、よくある障害を克服するための実用的な解決策がいくつかあります。

データハーモナイゼーションは、元のデータの品質が高い場合にのみ効果を発揮します。不完全なデータや古いデータは、プロセスを損なう可能性があります。

解決策：綿密なデータ検証ルールを実装して、エラーを識別・修正します。データソースを定期的に監視し、ハーモナイゼーションワークフローに品質チェックを組み込み、高い水準を維持します。

同じデータポイントがシステムによって異なる方法で定義されていることがあります。たとえば、あるシステムの「顧客ID」が、別のシステムの「顧客コード」に対応している場合があります。このようなセマンティックの不一致がエラーの原因となることがあります。

解決策：すべてのシステムの主要な用語とフィールドを定義する標準化されたデータ辞書を作成します。これにより、一貫性が確保され、ハーモナイゼーション中の誤解を防ぐことができます。

複数のソースからのデータを組み合わせると、プライバシー規制への対応が複雑になり、侵害のリスクも高まります。機密情報の取り扱いを誤ると、コンプライアンス違反やセキュリティ侵害につながる可能性があります。

解決策：データガバナンスポリシーをハーモナイゼーションプロセスに組み込みます。ツールを使用してデータリネージを追跡し、自動コンプライアンスチェックを適用して、プライバシーと規制の要件を満たしていることを確認します。

一見すると、データハーモナイゼーションとデータインテグレーションは似ているように見えますが、それぞれの役割は異なります。データインテグレーションは、複数のソースからのデータをデータレイクなどの1つのシステムに集約します。不整合に対処することはありません。データハーモナイゼーションはさらに一歩進んで、データを標準化して整合させ、データの一貫性を確保することで、正確なアナリティクスと意思決定を可能にします。