データ統合戦略の立て方｜策定6ステップと失敗しない実務ポイント
基幹システム、SFA、EC、Excelの管理表など、社内のデータは部門ごとに別々の場所へ蓄積されていきます。売上の数字を会議に出すたびに担当者が手作業で突き合わせ、部門ごとに数値が食い違うのは多くの企業で見られる光景です...
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データビズラボ編集部の記事
データ統合のベストプラクティス10選｜失敗を防ぐ進め方と事例
SaaSの導入が進むほど、顧客や商品のデータは複数のシステムに分散していきます。営業管理では「A社」、会計では「株式会社A」と登録され、同じ取引先が別々に集計される状態は多くの企業で見られる現象です。こうしたズレを放置す...
データ統合機能とは？必須10機能と選定の5ステップを解説
基幹システムやSaaS、Excelに散らばったデータを1か所に集めても、すぐに分析に使えるとは限りません。顧客コードの桁数が部門ごとに違ったり、更新タイミングがずれて数値が合わなかったりする問題が残るからです。こうした差...
アプリケーション統合とデータ統合の違い｜使い分けの5基準
アプリケーション統合とデータ統合は、どちらも「システムをつなぐ」取り組みとして語られるため、社内の議論で混同されがちです。受注と在庫をつなぐ話と、全社の売上を分析基盤に集める話が同じ会議で扱われ、要件が噛み合わないまま方...
エンタープライズデータ統合戦略の立て方｜5ステップと失敗パターン
基幹システム、CRM、EC、会計システムなど、大企業では数十から数百のシステムが個別にデータを抱えています。部門ごとに集計した売上や在庫の数字が会議のたびに食い違い、突き合わせに毎月数十時間を費やす現場も珍しくない状況で...
データ統合の種類6つを比較｜選び方と失敗例を解説
データ統合の種類を調べると、ETLやELT、データ仮想化、CDPなど、粒度の異なる用語が同じ一覧に並んでいて混乱しがちです。比較の土台がそろわないまま検討を進めると、自社に合う方式を選べずにベンダー提案に流されてしまいま...
ビッグデータ統合とは？進め方6ステップと失敗しない設計の要点
ログやセンサー、Webの行動履歴など、社内に蓄積されるデータの種類と量は増え続けています。ところが部門やシステムごとに保管場所と形式がばらばらで、横断して分析しようとした段階で手が止まる企業が多いのが実情です。統合の必要...
データ統合とは？メリット・課題と進め方5ステップガイド【例つき】
基幹システム、SFA、会計システム、Excelの管理表など、社内のデータが部門ごとに分かれていると、同じ「売上」でも会議資料ごとに数値が食い違います。毎月数十時間をかけて複数システムからデータを抜き出し、手作業で突き合わ...
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