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title: "データコネクティビティ"
slug: "data-connectivity"
category: "data"
updated_at: "2025-12-31"
description: "データ同士が接続し、連携する能力のこと。"
tags:
- "接続
- 連携
- システム"
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## データコネクティビティとは？
## 意味・定義
データコネクティビティとは、異なるデータソース間でデータが接続され、相互に連携する能力を指します。この概念は、データが一元的に管理されている場合でも、それぞれのデータソースが独立して機能し、必要に応じて情報を共有することができる仕組みを意味します。具体的には、異なるアプリケーションやデータベースがデータを統合し、シームレスにやり取りできるようにすることが重要です。
## 目的・背景
データコネクティビティの必要性は、高度にデジタル化されたビジネス環境において、情報の迅速な流通が求められることから生まれました。企業は、さまざまなデータソースからの情報を活用して、意思決定を迅速に行う必要があります。これにより、業務効率の向上や、顧客ニーズに対する迅速な対応が可能になります。また、異なるシステム間でのデータの整合性を保つことが、ビジネスの競争力を維持するためにも重要です。
## 使い方・具体例
- データベース間でのデータ移行を行い、異なるシステムでの情報統合を実現する。
- CRMシステムとマーケティングツールを連携させ、顧客情報をリアルタイムで共有する。
- IoTデバイスから収集したデータを分析ツールに接続し、即時に分析結果を得る。
- 業務プロセスを自動化するために、異なるアプリケーション間でのデータの流れを構築する。
## 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。
- [データ統合](/data-integration/)
- [API](/api/)
- [ETL](/etl/)
- [データベース](/database/)
- [IoT](/iot/)
## まとめ
- データコネクティビティは、異なるデータソース間での接続と連携を指す。
- ビジネスにおいて、情報の迅速な流通が求められるため、データコネクティビティが重要視される。
- 様々な業務シーンで、データの統合や自動化を実現するために活用される。
## 現場メモ
データコネクティビティを実現するには、各システムのデータ構造やプロトコルの違いを理解する必要があります。そのため、導入時にはシステム間の適切な接続方法を選定し、データの整合性を保つためのテストを行うことが重要です。特に、異なるベンダーのシステムを連携させる場合は注意が必要です。データコネクティビティ
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