データオーケストレーションとは：データを一元的に利活用する

データオーケストレーションとは

データオーケストレーションとは、異なるシステムやプラットフォームに分散しているデータを一元的に管理し、統合、整理、活用する一連のプロセスのことです。 従来の考え方と最も大きな違いは、データの収集・変換・保存・配信を自動化するという前提のもと構成されたフレームワークであるという点です。

たとえば、営業部門のCRMデータ、マーケティング部門の広告データ、カスタマーサポート部門のチケットデータが別々のシステムに保存されている場合、データオーケストレーションを行うことで、これらを自動的かつ継続的に統合して一貫した顧客データベースを作成します。

これにより、サービスの紹介・導入・改善の全てのフェーズにおいて顧客体験を一括で制御し、企業におけるデータの信頼性とデータ利用の効率性を向上させることがデータオーケストレーションの主な採用理由となります。

データオーケストレーションのビジネスメリット

企業データにおいて、データオーケストレーションを実施することは以下のようなビジネスメリットが得られると言われています。

• データ品質の向上

  標準化、重複排除、クレンジングを経てデータが統合されるため、データの正確性を向上させつつ無駄なデータ処理や管理コストを削減し、リソースの最適化を図ることができます。また、ステークホルダー全員が同じデータをもとに共通理解を築いているという意味で、データに対する信頼性が担保されます。

• 意思決定サイクルの高速化

  データがタイムリーに利用可能となり、従来以上の迅速な意思決定を支援します。たとえば、ダッシュボードを活用してリアルタイム性の高いデータを意思決定者が閲覧することを可能とし、市場の変化に即応する体制を構築することができます。

• パーソナライズの実現

  マーケティングやカスタマーサービスにおいて、統合されたデータを基にした顧客セグメントや個別対応が可能になります。また、新規の商談においても既存顧客との類似性や特徴的な情報を瞬時に判別することが可能となり、商談の質を総合的に高めることが可能になります。

データオーケストレーションを実現する上での障壁

データオーケストレーションには多くのメリットがある一方で、実現にはいくつかの課題が伴います。

• データの分散とサイロ化

  複数のシステムに保存されたデータを統合するには、異なるフォーマットやデータ形式への対応が必要となります。統合キーとなるデータと、統合環境で保持させるデータ項目を定義する必要があります。

• データ品質の維持

  収集したデータの正確性や一貫性を確保するためには、継続的なクレンジングと監視が必要となり、ルールベースでの処理に加えて人的リソースも費やす必要が生じる場合もあります。

• プライバシーとセキュリティ

  データ連携の過程で、プライバシー保護やセキュリティ対策を徹底しなければなりません。自社のデータ活用ポリシーが整備しきれていない場合は、より多くの時間をかけて体制とシステムを構築する必要があります。

• コストと技術の負担

  データオーケストレーションには、専用ツールやインフラの導入、エンジニアリングリソースが必要で、初期投資が高くなる場合があります。

データオーケストレーションのプロセス

データオーケストレーションは以下のプロセスを経て実行されます。

• データソースの特定

  CRM、ERP、マーケティングツール、IoTデバイスなどのデータソースを特定します。

• データ収集

  APIやETLツールを活用して、分散したデータを収集します。

• データ統合

  異なるフォーマットやデータ形式を統一し、一貫性を持たせます。

• データ変換

  ビジネス用途に適した形式やスキーマにデータを変換します。

• データ保存

  統合後のデータをデータレイクやデータウェアハウスに格納します。

• データ活用・データ連携

  BIツールやCRMシステムに必要なデータをリアルタイムで提供します。

データオーケストレーションを実現する上で必要な役割

データオーケストレーションを成功させるためには、以下の役割が必要です。

• データアーキテクト

  データフロー全体を設計し、統合キーとなるデータの生成や統合プロセスの技術的基盤を構築します。

• データエンジニア

  データ収集、変換、統合を担当し、ツールやスクリプトを実装します。

• データアナリスト

  統合されたデータを分析し、ビジネスインサイトを抽出します。

• データガバナンスリーダー

  社内のデータセキュリティに関するルールや、法規制への遵守を管理します。

• ビジネス部門のプロジェクトマネージャー

  データを活用する部門として、データ活用環境の要件定義を主導し環境構築後における開発部門へのフィードバックループを構成します。

おわりに

データオーケストレーションは、企業のデータ活用力を飛躍的に向上させる重要な手法です。その成功には、適切なツールの選定、プロセス設計、チーム内での協力体制の構築が不可欠です。分散したデータを統合し、価値あるインサイトを生み出すためには、統合データに対する共通の理解や共通ルールを構築できるかが大きなポイントとなります。言い換えると、データオーケストレーションの実現には、統合キーとなるデータの選定と統合プロセスの策定が重要な要素となります。

弊社の顧客データ統合ソリューション「ユーソナー」は、データを効率的に活用するために必要な統合データの構築を、従来よりもスピーディーかつコストメリットを最大化させる形で提供することが可能です。「LBC」という独自のコード体系による顧客情報の管理に加え、独自に収集した企業データを活用して頂くことにより鮮度の高い外部情報を継続的に取得することができます。

詳細についてはぜひこちらのページから、お気軽にお問い合わせください。

「ユーソナー」にしかできない
データクレンジング手法を確認する