データアグリゲーションとは？
意味・定義
データアグリゲーションは、複数のデータソースから情報を収集し、一つのデータセットに統合する手法です。このプロセスにより、異なる形式や場所に存在するデータを効率的に整理し、分析しやすくすることが可能になります。たとえば、売上データ、顧客情報、在庫データなどを一元化して、全体のビジネスパフォーマンスを把握するために利用されます。
目的・背景
データアグリゲーションは、情報の分散を防ぎ、意思決定をサポートするために必要です。企業や組織では、多くのデータが異なるシステムやフォーマットで存在するため、分析が困難なケースが多く見られます。この手法を用いることで、データの一貫性を保ちつつ、全体像を把握できるようになります。これにより、業務の改善点を明確にし、戦略的な意思決定を促進することが期待されています。
使い方・具体例
- 売上データを月毎に集計し、前年比や月次のトレンドを分析するために使用します。
- 顧客のフィードバックを集約し、製品やサービスの改善に役立てるためのレポートを作成します。
- 複数のマーケティングキャンペーンの効果を比較するために、各キャンペーンからのデータを統合します。
- 在庫管理のために、異なる倉庫からのデータを集約して、全体の在庫状況を把握します。
- 社内の業務プロセスを見直すために、各部門からのパフォーマンスデータを集め、分析することができます。
別名・同義語
デジタルアグリゲーション, digital-aggregation
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
- データアグリゲーションは、異なるデータを一つにまとめる手法である。
- 情報の分散を防ぎ、戦略的な意思決定を支援する目的で用いられる。
- 様々な業務シーンでのデータ集約が、業務改善に寄与する。
現場メモ
データアグリゲーションを実施する際には、データの整合性や品質に注意が必要です。異なるソースから集めたデータが正確でない場合、結果も信頼性を欠くことになります。また、データの形式や内容が異なる場合は、統合時に適切な変換処理を行うことが求められます。これらのポイントを無視すると、集約自体が無意味になってしまうことがあります。