データ統合で業務効率向上・コスト削減｜メリット・導入手順を解説

企業が成長するたびに、社内にはさまざまなシステムやデータが増え、管理が複雑化しがちになります。結果、業務が非効率になり、余計なコストがかかってしまうことも少なくありません。

その際に有効なのが「データ統合」です。データ統合を導入することで、業務効率が大幅に向上し、運用コストの削減にもつながります。

本記事では、データ統合がもたらす具体的なメリットや導入手順などをわかりやすく解説します。データの統合を検討中の方はぜひ参考にしてみてください。

目次

• データ統合とは？
• データ統合を実施するメリット
• データ統合することで成功した事例2選
• データ統合ツールのおもな機能
• データ統合を進める手順
• データ統合後の活用ならAI搭載の分析ツールが有効
• データ統合を実施するならベンダーの協力が不可欠

データ統合とは、社内に分散しているさまざまなデータの統一化をはかり、活用できる状態にすることです。部署ごとに異なるツールやフォーマットで管理されるデータは、そのままでは活用が難しく、業務効率の低下を招きます。

初めに、データ統合を行う目的や実施すべき理由を見てみましょう。

データ統合の目的は、業務に役立つデータをすばやく取得・分析できる基盤を整え、企業全体の生産性や意思決定スピードを向上させることです。

データがバラバラに管理されていては、社員が欲しい情報にたどり着くまでに時間がかかり、作業に無駄が生じるでしょう。また、データが一貫していないと分析結果が信頼できず、誤った判断につながる可能性もあります。

このような課題を取り除くため、データを一元化し、活用しやすい環境にすることが大切です。

データ統合を早めに実施すべき理由は、おもに以下があります。

• 業務効率が低下するため
• データの品質と完全性の維持が困難であるため
• 余分なコストが発生するため
• データが活用しにくいため

運営とともに増え続けるデータは、部署や業務ごとに分散しやすく、現場担当者が必要な情報にアクセスできないケースが頻発します。また、データが重複して管理されることで無駄なコストも生じます。

データ統合を行えば、これらの課題を解消できるだけでなく、分析にもとづく戦略立案や顧客対応の迅速化も可能となり、競争力の向上につながるでしょう。

すべて人力で実施する必要はありません。昨今では、データ統合に便利な機能を備えたツールやプラットフォームが多く登場しています。

分散していたデータを一元管理することで、必要な情報にすばやくアクセスできるようになり、業務の効率が大きく向上します。また、データの重複管理や手動での修正が減ると、運用コストや人的リソースも削減にもつながります。

ここでは、データ統合を実施することで得られるメリットを詳しく見てみましょう。

データ統合を行うと、部署やシステムをまたいだ情報が連携され、必要なデータに誰でもアクセスできるようになります。これまで複数部署に問い合せをし、煩雑な作業が必要だった業務も大幅な短縮が可能です。

現場では、リアルタイムに更新されるデータをもとにスムーズに業務を進められます。経営層も、統合されたデータから即座に状況を把握して、判断や戦略立案ができるでしょう。

データ統合を行うと、業務全体のスピードと精度が向上し、組織全体の生産性が高まります。

複数のシステムで重複管理されていたデータを一元化することで、データの更新も容易になり、整合性を維持しやすくなります。たとえば、A部署で情報を更新してもB部署では古いままだとデータの不一致が起こり、ミスや対応のズレにつながります。

データを一カ所に統合しておけば、誰かが情報を更新した際に、すべての部署で最新のデータが共有され、常に正しい情報にもとづいた判断や対応が可能です。

さらに、これまで必要だったデータの照合作業や確認のやり取りも大幅に減り、業務の効率化にもつながります。

データが分散しているとアクセス権の設定や見直しが複雑化し、セキュリティリスクが高まります。

データを統合して一元管理することで、アクセス権限の設定や変更をまとめて行うことが可能です。その結果、誰がどのデータにアクセスできるかが明確になり、不正アクセスや情報漏えいのリスクを大幅に低減できます。

内部統制が徹底されるとコンプライアンス対応もスムーズになり、企業としての信頼性向上にもつながるでしょう。

なお、企業がデータを安全かつ有効に管理・活用するには、それを支える仕組みやルールの整備が不可欠です。以下の記事では、データの取り扱いについて知っておきたい内容をまとめていますので、あわせてご覧ください。

データを一元管理することで、セキュリティ対策が徹底しやすくなります。分散されたデータ環境では、各所に脆弱性が潜みやすく、セキュリティポリシーが行き届かないケースもあるでしょう。

データ統合によりデータの置き場が整理されると、暗号化やアクセスログの記録・脆弱性監視といった対策を集中的に適用できるため、セキュリティレベルが向上します。

また、法規制や業界基準への対応も一元的に行え、セキュリティガバナンスの強化にもつながるでしょう。

ここでは、Salesforceの製品を使用してデータ統合を実施した結果、成果が出た成功事例を2つ紹介します。

宮崎県の酒造会社である「霧島酒造株式会社」の営業部門では、Excelや複数ツールに情報が分散し、顧客情報の活用や共有が困難でした。そこでSalesforceの『Sales Cloud 』を導入し、日報・商談・販促企画などをすべて1つのプラットフォームに統合して、営業担当者が共有できるようにしています。

結果、「営業活動の生産性が向上した」と感じた従業員は、稼働当初の2%から14%へ増え、「顧客とのコミュニケーションや関係性が改善された」「業務が効率化した」と感じた従業員も増加しました。

当事例について以下のサイトで詳しく解説しているので、あわせてお読みください。

参考：伝統を当たり前と捉えず、改革により成長する文化が、新システムの定着化を後押し。

株式会社カインズは、これまで顧客の購買履歴をもとに、マーケティングを実施していました。

Salesforceの『Data Cloud 』を導入することで、顧客の購買データだけではなく行動や購入後の活用方法までデータを収集して統合しています。その結果、データをもとにした、顧客のニーズ予測の正確性が向上し、新しいマーケティング手法を実現しました。

実際に、顧客へアプリを用いた製品の立体的提案が可能となり、顧客体験向上につながっています。

当事例について以下のサイトで詳しく解説しているので、あわせてお読みください。

参考：一人ひとりに寄り添う顧客体験で世界を日常から変えるSalesforceと共に

ほかにも、Data Cloudを導入し、成功につながった企業事例をまとめた資料を用意しております。以下のサイトよりチェックしてみてください。

▶ 【業界別】Data Cloud ビジネス変革事例10選

データ統合ツールには、複数のシステムやデータソースをつなぎ、データを整理・活用するための機能が備わっています。代表的な機能は以下のとおりです。

ツールを導入する際は、自社にとって必要な機能を兼ね備えているかを事前に確認しましょう。

とくにデータクレンジングは、データの正確性や一貫性を高めるうえで重要です。あらかじめ不備のあるデータを整備しておくことで、その後の分析や業務処理の効率化につながります。

データクレンジングの詳細については以下の記事で解説していますので、あわせてご覧ください。

関連コンテンツ：データクレンジングとは？エクセルでのやり方や具体例をわかりやすく解説

データ統合を進めるには、統合する対象となるデータの取り決めなど、事前準備から始めます。

ここでは、データ統合をスムーズにもれなく進めるための手順について解説します。

初めに、「なぜデータ統合を行うのか」「どのような課題を解決したいのか」など目的を明確に定めます。

業務効率化・分析精度の向上・コスト削減など、挙げられた課題をさらに具体化させます。業務効率化が目的であれば、「どの業務をどのように効率化させたいのか？」「業務時間をどれくらい削減したいのか？」まで深掘りしましょう。

目的がブレるとプロジェクトが迷走する原因となるため、現場や経営層と十分に相談し、ゴールをはっきりさせることが重要です。

次に、データ統合する範囲と対象のデータを明確にしましょう。

部署や業務ごとに散在するデータから、業務に必要なデータをわけ、統合する対象を定めます。統合対象となるデータには、おもに以下があります。

• CRMデータ
• 売上データ
• 在庫データ
• 人事データ

対象となる範囲を定義すれば作業範囲が見えやすくなり、見落としや重複のリスクを減らせます。当ステップに時間をかけると、後から手戻りが少なくなるでしょう。

データ統合にはETLツールやクラウドサービス・API基盤などさまざまな製品があります。

自社の規模や目的に応じて最適なツールを比較検討しましょう。選定時には、以下の要素にもとづいて決定することをおすすめします。

• 使いやすさ
• 導入コスト
• 拡張性
• セキュリティ
• サポート体制

さらに、導入実績やレビューを参考にすることで、自社にフィットするツールが見つかりやすくなります。試用期間を定め、ツールの使用感や既存システムとの互換性をじっくり確かめましょう。

導入するツールや手法が自社に適しているかを判断するには、まず試用期間を設定し、試しに触れてみることが重要です。

試用期間中にテスト環境で動かし、既存業務との相性や操作性・性能・サポート体制などを実際に体感できます。また、現場からフィードバックを集め、改善点を洗い出すことで本格導入に向けた課題が見えてくるでしょう。

試用期間を設けて、できるだけ本格運用に近い形で触れることで、リスクの最小化につながります。

試用で問題がなければ、いよいよ本格導入と運用に移行します。

導入する際は、まずは狭い範囲から導入する方法がおすすめです。具体的には、導入範囲を定めて、以下のステップをふみましょう。

• 対象範囲においてデータ統合環境を構築
• 関係者に周知と教育を実施
• 運用体制の整備
• データ品質を継続的に監視

ある程度問題なく運用できたら、データ統合する範囲を拡大していきます。とくに、問題が発生したときに迅速に対応できることが大切です。

データ統合は、社内外のバラバラなデータを一元管理するために必要な工程です。しかし、複数のシステム間の連携や移行を実施した場合、時間やコストがかかるうえ、ミスが発生するおそれもあるでしょう。

Salesforceの『Data Cloud 』を活用すれば、データの接続・収集・名寄せ・クレンジングを自動化し、データ統合がスムーズに実施できます。

さらに統合したデータは、SalesforceのBIツール『Tableau 』で可視化・分析することで、企業戦略の意思決定をも自動でサポートしてくれます。TableauにはSalesforceのAI が組み込まれており、データの高度な予測分析を直感的に実施することが可能です。

これまで、データ分析や企業戦略の立案には専門知識が必要でしたが、AIの活用により、現場の人間であれば誰でもデータの分析や把握ができるようになります。

データ統合は、業務効率を向上させ、コスト削減やセキュリティ強化につなげる有効な手段です。社内に分散するデータを一元管理することで、現場は迅速に必要な情報へアクセスできるでしょう。

また、Salesforceの『Data Cloud』や『Tableau』のようなAI搭載ツールを組み合わせることで、統合後のデータをより価値ある情報に変換し、戦略的な意思決定を支援できます。データ統合は一度きりの施策ではなく、継続的な活用によって真価を発揮するものです。

なお、データ分析をするうえで重要なステップをまとめた動画を以下にご用意しておりますので、これからデータ統合や分析をお考えの方は、ぜひご活用ください。