経験豊富なデータ プロフェッショナルを見つけるのは困難で、費用もかかりますが、ほとんどのデータ統合プラットフォームのデプロイにおいて必要となるのが一般的です。ビジネス上の意思決定を行うためにデータへのアクセスを必要とするビジネス アナリストは、多くの場合、これらの専門家に依存しています。企業のソースからのデータを統合するのに通常 6 か月かかるため、データ分析の価値創出に時間がかかります。

組織は、分析のために高品質のデータを簡単に見つけてアクセスできるようにすることに苦労しています。データソースとデータサイロが拡大するにつれ、組織は、高度な分析を可能にするか、データを分散したままでアジリティを制限するために、サイロ間でデータを移動および複製するかのトレードオフを余儀なくされます。

バッチ、ストリーミング、イベントなど、単一プラットフォームでの複数の配信スタイルに対するお客様からのニーズが高まっています。ビジネスのより多くの側面がデジタル トレースを作成するようになるにつれ、組織は、ビジネスの成果を向上させるために、リアルタイムのデータ統合と分析を活用しようとしています。

同じことを意味するデータであっても、編成やフォーマットによって複数のバージョンが生まれる場合があります。たとえば、日付は、dd/mm/yy として数値的に格納したり、月、日、年として格納したりできます。ETL やマスターデータ管理ツールの「変換」の要素がこの課題に対処しています。

エンタープライズ向けのデータ統合イニシアチブに必要なインフラストラクチャの調達、デプロイ、維持、管理を行う際には、CAPEX と OPEX の両方がかさみます。マネージド サービスとしてのクラウドベースのデータ統合は、このコスト問題に直接対処しています。

これまでは、データが特定のアプリケーションに縛られていたり、依存していたりしたため、ビジネスの他の場所でデータを取得、使用することができませんでした。現在は、アプリケーションとデータレイヤーが分離され、データをより柔軟に使用できるようになっています。

データ インテグレーションは、ML モデルを強化するために必要な高品質な組み合わせデータを提供することによる、AI と ML の基盤として機能します。

データ統合は、さまざまなソースのデータをデータ ウェアハウスに統合し、ビジネス目的の分析をします。

データ統合により、サイロ化されたオンプレミス プラットフォームからデータレイクにデータを移動し、データに対して高度な分析と AI を実行して簡単に価値を引き出すことができます。

データ統合は、クラウドへの移行をスムーズに行うための中心的な要素です。Data Transfer Service、データコネクタ、CDC ツール、ETL ツールはすべて、組織がビジネスの継続性を維持しながらクラウドに移行するためのさまざまなオプションを提供します。  

データ統合は、複数の IoT ソースから 1 か所にデータを収集し、そこから価値を得るのに役立ちます。

ストリーミングやイベント取り込みなどのデータ統合機能により、リアルタイムの予測やレコメンデーションなどのユースケースが活性化されます。