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| DataCoordinatorでデータベース間データ連携を実現 | ||||||||||
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「データ連携という言葉はもう耳にたこができるほど聞いている」という人は多いことと思います。しかし、このキーワードがそれだけの間いわれ続け、今でも旬のものであることは、それだけデータ連携の実現が難しいということではないでしょうか。 本連載「本当は難しい異種データベース連携〜DataCoordinatorで解決〜」では、データベース間におけるデータ連携の必要性を確認した上で、異種プラットフォーム／異種データベース間で連携を実現する「DataCoordinator」の活用方法について紹介します。 実際にDataCoordinatorを使う前に、まずはデータ連携の必要性について考えてみます。 |
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| データ連携の目的 | ||||||||||
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データ連携を行う目的とは何でしょうか。これについて様々な意見がありますが、大きく分けて以下の3点に絞ることができます。
表1：データ連携を行う目的
ではこの3点について、例をあげながら説明します。 |
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| 様々なシステムのデータを分析 | ||||||||||
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企業のさらなる売上向上をはかるため、そして現状の問題を打破するために、様々なデータを日々分析する必要があります。例えば売上データであれば、競合他社と比較してどの分野で勝っているのかや、どの地区で劣っているのかなど、自社の「強み」と「弱み」を分析し、劣っている点に対してはさらなる分析を実施します。 このような分析は定型／非定型が混在し、かつ大量なデータに対して行われるため、業務システム本体に対して直接分析を行えば、その多大な検索負荷によってシステム自体が止まってしまうことがあります。そのため、通常は業務システムとデータウェアハウスを連携し、データを活用するケースが多いのです。 |
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| 本社にある基幹システムのデータを各支店から参照 | ||||||||||
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本社に設定された基幹システムのデータを各支店の担当者が参照するような、スケールアウトが必要になる例を見てみましょう。 本社にある基幹システムの在庫データを全社員が直接参照した場合、その負荷によって業務の遅延が発生する場合があります。この遅延によって、商品の在庫が即座に把握できないという事態が発生すると、顧客に対するタイムリーな応答ができず、損失に直結する可能性があります。 |
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| 企業、自治体の吸収合併に伴う情報の統合 | ||||||||||
 図1：本社にある基幹システムのデータを各支店から参照 出典：NEC （画像をクリックすると別ウィンドウに拡大図を表示します） 企業や自治体が吸収合併された場合を考えて見ましょう。通常、それぞれの企業／自治体は異なるシステムを採用しており、さらにデータの互換性については考慮されていません。 もちろん中には吸収合併した両企業のシステムが、たまたま同じシステムインテグレータが担当していたというケースがあるかもしれません。しかしその場合でも、データは別々のシステムによって保持されており、吸収合併後に1つの企業／1つの自治体で活動していくためにはデータ統合が必須となります。 このデータ統合は決算データ作成のために必要となるほか、システムを統合して効率化をはかる過程でデータも統合しなくてはなりません。 |
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