まずはデータソースの洗い出しからBIを支えるデータ統合の実践ポイント

BIプロジェクトでは、データ統合を的確に行わなければ何種類ものデータを管理することになり、深刻な文化的問題に直面してしまう。

[Jeff Kelly，TechTarget]

　ビジネスインテリジェンス（BI）の取り組みを阻害する要因はいろいろある。だが、その最たるものは、最初の段階でデータ統合に関する重要な考慮事項を検討しないことだ。

　専門家によると、データソースとデータ利用者を結ぶデータ統合は、まさにBIの基盤を成すものだ。だが、データ統合を成功させるのは容易なことではない。お粗末なデータフィールドラベルの設定やデータソースの散在といった問題が成功の障害になる。BIを適切に行うには、データ品質に特に注意しながらデータソースを慎重に選択するとともに、データが最終的にビジネスでどのように利用されるかを理解しなければならない。

　「BIではデータ統合が肝心だ」と、コンサルティング会社Conversion Services Internationalの情報管理担当上級副社長ウィリアム・マックナイト氏は語った。「的確にデータ統合を行わなければBIの効果は得られない。何種類もの帳簿を管理することになり、意味上の問題など、BIの成功を妨げるさまざまな深刻な文化的問題に直面してしまうだろう」

　BIの取り組みを成功に導くには、データ統合に関する重要な考慮事項に注意しなければならないと、マックナイト氏とBIコンサルティング会社Athena IT Solutionsの創業者リック・シャーマン氏は話している。

厳密なデータ定義