21. データ連携の一般的な方法とは

 

データ連携と一言に言っても色々な方法があります。

一般的にどのような方法があり、それらの特徴、問題点などについてご説明していきましょう。

 

データ連携の一般的な方法

 

まず従来型の独自データ連携のシステムですが、それぞれのサーバ・システムに合わせてカスタマイズした独自の専用プログラムを用意する方法です。

シンプルで拡張性を求めない場合、低コストで作成可能であり、専用であるためそれぞれのシステムにあわせて最適な方式を選択できるメリットがあります。

 

次に、ETLツールを使う方法があります。

ETLツールとは、システムに蓄積されたデータを抽出し、利用しやすい形式に変換・加工したのち、データウェアハウス等の最終ターゲットに書き込むツールです。

ETLツールは「ファイル転送ツール」とも呼ばれる通り、データ転送及び変換・加工に特化しているため、大量データ転送や各種フォーマット変換に強みを発揮します。

 

もうひとつの方法として、データ連携ツール(EAI)を使う方法があります。

こちらはデータ連携が一元管理できるため、複数システムが複雑に組み合わされるシステムではその煩雑さを解消できるメリットがあります。

かつては費用対効果の面で導入が難しいといわれていましたが、拡張性もあり、GUI開発環境を使って感覚的な操作でノンコーディングでのデータ連携プロセス(フロー)を容易に開発することができるようになるなど、専門の技術者でなくても導入可能になってきています。

また以前は、社内システム間のデータ連携のために利用されることが多かったのですが、現在では様々なクラウドサービスがサービスを提供しており、比較的容易に導入できるようになってきています。

さらには、Webサービスを基盤としてクラウドAPIをサポートするようになり、オンプレミスのレガシーシステムとクラウドサービス間のデータ連携にも広く使われるようになってきています。

 

データ連携で起こる問題点とは

 

それぞれのデータ連携方法にはメリットばかりではなく、問題点も多く存在します。

独自プログラムによるデータ連携ではシステムの組み合わせごとに実装が必要になり、システムの複雑さや規模によって、非効率かつ高コストになりかねず、また、連携プログラムの数が増えるにつれて乱立や分散が発生し、管理が困難になることもコストが増える原因となってしまいます。

ETLツールは、あくまで1対1、n対1のバッチ処理的な動作であり、n対nのリアルタイム連携には向いていないという問題点を抱えています。

EAIを使った場合、EAIの初期導入自体に価格+導入工数などの初期費用がかかるため、小規模のシステムでは逆に高コストになってしまいます。導入後の保守費用についても同様のことが言えるでしょう。

しかし、導入コストについては、前述の通り、各種クラウドサービスなどの利用により、より容易に導入できるように改善されてきています。

また、データ連携を一元管理できるものの、システム側の要求フォーマットにあわせるといった点では、別途考慮する必要がある点もデメリットと言えるでしょう。

 

個々のデータベースを意識することなく繋ぎこむためには

 

解決方法のひとつとして挙げられるのが、欧米式のパッケージソフトとWebアプリケーションの組み合わせでシステムを作る方法です。

独自作成部分をなくすことで、データ連携の障壁はほとんど回避することができます。

しかし、パッケージ化・Webアプリケーション化のあまり進んでいない日本ではこの方法が取れない場合があります。

そこで、各手法の良いところを取り入れ組み合わせる、またそういった機能を備えた連携ツールを利用することが最も良い解決方法なのかもしれません。

 

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