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データ統合(Dataintegration) | Webクローラ | ScrapeStorm

2023-11-09 10:54:55
270 ビュー

摘要:データ統合は、異種のデータ ソース、形式、システムのデータを統合して整理し、一貫した統一データ セットにするプロセスです。 これにより、データ分析、ビジネス上の意思決定、レポート作成をサポートするための、より包括的で意味のある使用可能なデータが提供されます。 データ抽出、データ変換、データ読み込みの 3 つの主要なステップについて説明します。 まず、データが抽出されます。これには、さまざまなデータ ソースからデータが収集されます。 その後、データは変換、クリーンアップ、再構築、標準化されて、ターゲット システムまたはツールに適したものになります。 最後に、変換されたデータは、さらなる分析と適用のためにターゲット システムにロードされます。 ScrapeStorm無料ダウンロード

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概要

データ統合は、異種のデータ ソース、形式、システムのデータを統合して整理し、一貫した統一データ セットにするプロセスです。 これにより、データ分析、ビジネス上の意思決定、レポート作成をサポートするための、より包括的で意味のある使用可能なデータが提供されます。 データ抽出、データ変換、データ読み込みの 3 つの主要なステップについて説明します。 まず、データが抽出されます。これには、さまざまなデータ ソースからデータが収集されます。 その後、データは変換、クリーンアップ、再構築、標準化されて、ターゲット システムまたはツールに適したものになります。 最後に、変換されたデータは、さらなる分析と適用のためにターゲット システムにロードされます。

適用シーン

データ統合は、一貫性、包括性、品質を提供するために、異なるソースからのデータを統合するプロセスです。 この作業は、企業、医療、金融、物流、サプライ チェーンなどのさまざまなシナリオで使用できます。 企業では、データ統合により、さまざまな部門やシステムからのデータを統合して、意思決定やレポート作成をサポートできます。 ヘルスケアでは、データ統合を使用して患者の医療記録を統合し、包括的な患者ビューを提供できます。 金融業界では、データ統合は、リスク評価や顧客関係管理のためにさまざまなチャネルからのデータを統合するのに役立ちます。 物流およびサプライ チェーン管理も、サプライ チェーンの可視性と効率性を実現するためにデータ統合に依存しています。 全体として、データ統合は組織がデータ資産をよりよく理解して管理するのに役立ち、それによって効率が向上し、リスクが軽減され、より適切な意思決定がサポートされます。

メリット:データ統合の利点は明らかです。 まず、データの一貫性が確保され、データの不整合と冗長性が軽減されます。 次に、データ統合により、データ品質が向上し、データの正確性と信頼性が確保されます。 さらに、統合されたデータは分析が容易になり、データに基づいた意思決定が容易になります。 最も重要なことは、データ統合により効率が向上し、データの処理と管理が簡素化され、データの取得と使用の効率が向上することです。

デメリット:データ統合にはいくつかの欠点があります。 まず、異種のシステムやデータ ソースからのデータを統合する必要があるため、複雑になり、その結果、複数のデータ形式が発生し、品質の問題が発生します。 第 2 に、データ統合には専門知識と追加の人的リソースが必要です。 さらに、機密情報を扱うと、データのセキュリティとプライバシーの問題が発生する可能性があります。 データの一貫性は課題であり、統合後にデータの一貫性を確保する必要があります。 最後に、統合ソリューションには定期的なメンテナンスとアップデートが必要であり、コストが増加します。

図例

1. 分断されたデータを統合してマーケティングへ活用。

2. 顧客データ統合。

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参考リンク

https://www.brainpad.co.jp/rtoaster/blog/data_integration/

https://en.wikipedia.org/wiki/Data_integration

https://cloud.google.com/learn/what-is-data-integration?hl=ja

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