【インターネット専門用語No.114】今更聞けない！データハーモニゼーションをサクッと解説

データハーモニゼーションは、異なるシステムやデータ形式の間でデータを統合し、整合性を保ちながら有用な情報を抽出するプロセスです。本記事では、データハーモニゼーションの基本的な概念とその実践方法についてわかりやすく解説します。

Table of Contents

データハーモニゼーションとは？

データハーモニゼーションは、異なるソースから取得したデータを、統一された形式に整える技術です。このプロセスにより、データの統合や分析が可能になり、意思決定における精度を向上させることができます。

わかりやすい具体的な例

わかりやすい具体的な例1

例えば、企業が顧客データを複数のシステムで管理している場合、各システムのデータ形式や項目が異なることがあります。データハーモニゼーションにより、これらのデータを統一し、ひとつのフォーマットに変換することができます。

graph TD; A[顧客データ1] --> B[システム1]; A --> C[システム2]; A --> D[システム3]; B --> E[統一データ]; C --> E; D --> E;

データハーモニゼーションにより、異なるシステムのデータを統合し、ひとつの形式にまとめることが可能になります。これにより、データ分析や意思決定が効率化されます。

わかりやすい具体的な例2

また、異なるフォーマットで提供されているオンライン販売データを統合し、販売分析を行いたい場合も、データハーモニゼーションが役立ちます。これにより、さまざまなデータソースを一つにまとめて、簡単に分析できるようになります。

graph TD; F[オンライン販売データ1] --> G[サイトA]; F --> H[サイトB]; F --> I[サイトC]; G --> J[統合データ]; H --> J; I --> J;

これによって、複数のオンラインサイトからの販売データがひとつの場所で管理され、比較や分析がしやすくなります。

データハーモニゼーションはどのように考案されたのか

データハーモニゼーションの概念は、企業や組織が複数のシステムやデータソースを扱う中で、データの整合性と一貫性を保つ必要性から発展しました。特に、クラウド技術やビッグデータの普及により、複雑化したデータの管理が求められるようになり、この技術が重要視されるようになりました。

graph TD; K[データ整合性] --> L[データ統合]; L --> M[データ分析]; M --> N[意思決定];

考案した人の紹介

データハーモニゼーションの発展に貢献した人物は、データベース技術の専門家や、ビッグデータ解析のパイオニアたちです。特に、データベース管理システムの進化とともに、その重要性が高まりました。

考案された背景

データハーモニゼーションは、1990年代に企業が複数の異なるデータソースを扱うようになり、効率的なデータ管理の必要性から生まれました。特に、ERPシステムやCRMシステムなどの導入により、複数のデータを統合するための技術が求められるようになりました。

データハーモニゼーションを学ぶ上でつまづくポイント

データハーモニゼーションを学ぶ際、最も多くの人がつまづくのは、異なるデータ形式を統一する方法です。特に、非構造化データや半構造化データの取り扱いには注意が必要です。

データハーモニゼーションの構造

データハーモニゼーションの構造は、主にデータの前処理、データマッピング、データ統合の3つの段階から成り立っています。各段階でデータの整形と加工が行われ、最終的に統一された形式でデータが提供されます。

graph TD; O[データ前処理] --> P[データマッピング]; P --> Q[データ統合]; Q --> R[統一データ];

データハーモニゼーションを利用する場面

データハーモニゼーションは、企業が複数のシステムからデータを収集して、統一されたビューで分析したいときに利用されます。

利用するケース1

企業が売上データ、顧客データ、在庫データを異なるシステムで管理している場合、これらのデータを統合して分析するためにデータハーモニゼーションを利用することができます。統一されたデータにより、正確な分析結果を得ることができます。

graph TD; S[売上データ] --> T[システムA]; S --> U[システムB]; S --> V[システムC]; T --> W[統合データ]; U --> W; V --> W;

利用するケース2

異なるウェブサイトから集められたアクセスデータを統合し、マーケティング戦略の効果を分析するケースでもデータハーモニゼーションは活用されます。この統合データを使って、ターゲット層の行動をより正確に把握することができます。

graph TD; X[ウェブサイトA] --> Y[アクセスデータ]; X --> Z[ウェブサイトB]; Y --> AA[統合データ]; Z --> AA;

さらに賢くなる豆知識

データハーモニゼーションを進める上で、データクレンジング技術も重要です。データクレンジングとは、誤ったデータや重複したデータを削除するプロセスであり、データハーモニゼーションと密接に関わっています。

あわせてこれも押さえよう！

データハーモニゼーションを理解する上で、あわせて学ぶ必要があるインターネット専門用語について5つのキーワードを挙げて、それぞれを簡単に説明します。

データクレンジング

データクレンジングとは、不正確または重複したデータを修正または削除するプロセスです。

データ統合

データ統合は、異なるソースからのデータを一つにまとめる作業を指します。

ETLは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（ロード）の略で、データの抽出から変換、格納までのプロセスです。

ビッグデータ

ビッグデータとは、非常に大規模で複雑なデータセットを指し、その分析に高度な技術が必要です。

APIは、異なるソフトウェア間でデータや機能をやりとりするためのインターフェースです。

まとめ

データハーモニゼーションを理解することで、異なるデータソースを統一し、より正確で効率的な分析が可能になります。企業や組織にとって、データの整合性を保ちながら意思決定を支援する技術として非常に重要です。