データ連携ワークフローとは？
意味・定義
データ連携ワークフローは、異なるシステムやアプリケーション間でデータを連携させるための業務プロセスの一部です。この手法は、データの収集、変換、格納、配布の各ステップを整理し、円滑に行えるように設計されています。特に、複数のデータソースを利用する企業においては、情報の一貫性を保ちながら業務を進めるための重要な要素となります。
目的・背景
データ連携ワークフローは、企業が抱えるデータのサイロ化（孤立化）や情報の不整合を解消するために生まれました。異なるシステム間でデータを一元管理することで、業務の効率化や迅速な意思決定を可能にします。また、リアルタイムでのデータ更新は、企業が市場の変化に素早く対応するために欠かせません。この手法を採用することで、業務プロセスの透明性が向上し、各部門間の連携が強まります。
使い方・具体例
- データベースから顧客情報を自動的に抽出し、マーケティングツールに転送してキャンペーンを実施する。
- 複数の販売チャネルから得られる売上データを集約し、リアルタイムでの売上報告書を作成する。
- 生産ラインから取得したセンサー情報をクラウドに送信し、分析結果を基に生産計画を最適化する。
- 社内のHRシステムと給与計算システムを連携させることで、労働時間のデータを自動で更新する。
- 複数のシステムからのデータを統合し、経営ダッシュボードに可視化することで、経営層の意思決定を支援する。
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- データ連携ワークフローは、異なるシステム間でデータを統合する業務プロセスです。
- 情報の不整合やサイロ化を解消し、業務の効率化を図ることができます。
- 具体的な利用シーンとして、リアルタイムデータの集約や自動更新が挙げられます。
現場メモ
データ連携ワークフローを導入する際には、既存のシステムとの互換性やデータフォーマットの整合性に注意が必要です。また、各部門が使用するシステムが異なるため、関係者間での情報共有や協力が欠かせません。初期段階でのテストやフィードバックのプロセスを重視し、段階的に進めることが成功の鍵となります。