DXが推進されるなかで、ビジネスシーンにさまざまなデータを利活用する企業が増えています。一方で、データの利活用を推進しようとしたところ、社内のデータがサイロ化しているため、課題を抱えている企業や担当者の方も多いようです。そこで本記事では、データのサイロ化が発生する原因と企業に及ぼす影響、解消方法を分かりやすく解説します。
目次
元々サイロ（silo）という言葉は、穀物や家畜用の飼料を貯蔵するための円筒形の貯蔵庫のことです。サイロ同士はつながっておらずそれぞれが独立しています。ビジネスにおけるサイロ化とは、組織内の部署や部門間、あるいはシステム間で連携を取れずに情報が分断され、孤立状態にあることを指します。サイロ化が発生すると、組織内において情報共有がスムーズに行えず業務効率が低下する、データの活用が阻害される、無駄なコストが発生するなど、企業にさまざまな悪影響を及ぼしてしまいます。
また、ビジネス上でサイロ化と言ってもさまざまな種類があります。以下で主なサイロ化についてご紹介していき、その中でも特に「データのサイロ化」が起こる原因について解説していきます。
ビジネスでよく使われるサイロ化は主に以下の3種類に分けられ、それぞれ発生原因や企業に及ぼす影響が異なります。
組織のサイロ化とは、部署や部門間の連携が取れず、組織全体の業務が把握できていない状態のことです。縦割りの組織構造が主な原因で、他の部署や部門に関心を持ちづらくなったり、どこの部署でどのような業務を行っているのか把握しづらくなったりする状況が生まれます。たとえば、営業部門と販売促進部門がサイロ化している場合、似たような資料を作成するといった無駄が発生する可能性があります。
システムのサイロ化とは、各部署や部門で使用するシステムをそれぞれが独自に導入し、部署内や部門間のシステム同士が連携を取れていない状態のことです。異なるシステム間でデータの連携や収集を行う場合には、手作業によるデータの入出力が必要になるといった余計な工数が発生してしまいます。また、システムごとに 管理が必要になり、メンテナンスにかかるコストが増加する可能性があります。
本来ならば共有されることでデータ分析に活用できるはずのデータや情報が、組織内に散財してうまく活用できていない状態がデータのサイロ化です。たとえば、同じ顧客の情報を各部署や部門、複数のシステムで管理している場合、データが重複している、あるいは参照したいデータが他の部署で管理されているため、アクセスができないといった問題が起こります。
データのサイロ化が起こる原因は、上述した「組織のサイロ化」によって起きるものと「システムのサイロ化」によって起こるものがあります。
組織のサイロ化が発生した場合、分析や活用をするために必要なデータが組織内のさまざまな部署や部門に散在することが原因でデータのサイロ化が発生します。部署や部門ごとにデータを個別管理した結果、必要なデータがどこにあるか分からず、また特定の部署や部門にあることが分かったとしてもアクセスできない、といった事態になりかねません。
システムがサイロ化した場合も同様です。さまざまなシステムを導入することによって、システム同士の連携がとれずにデータが孤立した状態になります。重複するデータが存在してしまったり、データの形式や内容が違うためにデータの整合性がとれず、精度の低いデータ分析結果しか得られないということにもつながってしまいます。
また近年では、クラウドの普及により、データがサイロ化するケースが増加しています。DXが推進される中、さまざまな業務の効率化のために複数のクラウドサービスやシステムを導入している企業も多いことでしょう。一方で、社内システムとクラウドサービス、またはクラウドサービス同士の連携がうまくとれずにサイロ化し、課題を抱える企業が増えていることも事実です。
データのサイロ化によってデータの分析や活用が困難になると述べましたが、サイロ化を放置しておくことによって、以下の4つの問題が発生します。それぞれの問題について解説します。
経営戦略だけでなく事業や現場単位でも、意思決定を行うには正確なデータをもとにした分析や判断が重要です。データのサイロ化により、分析用のデータを集めるのに時間がかかると意思決定が遅れたり、データの整合性がとれていないと分析精度の高さを担保できなくなり正しい意思決定ができないということが生じます。
データのサイロ化は、社内だけでなく顧客との関係においても影響を及ぼします。顧客データを複数の異なる場所やシステムで管理していると、適切な顧客ニーズや要望を把握できずに結果として顧客体験価値（CX）が低下してしまいます。また、CRMにおいても顧客データの共有がうまくされていなければ、顧客との円滑なコミュニケーションが行えず顧客満足度（CS）の低下を引き起こすことにもなります。
データの分析や活用のために、他の部署や部門が管理しているデータの抽出を依頼すると、工数や人的なコストがかかります。また、異なるファイル形式やフォーマットのデータを管理している場合は、手作業によるデータの加工が必要になり、追加の作業時間が発生してしまい業務効率が低下します。
日々の企業活動においては、新たなシステムが導入されたり、データの種類や項目が増加したりすることが考えられるでしょう。データ統合を推進するときに、統合する対象データを調査・選定する作業や、対象データの抽出・加工・変換などの作業が複雑化していく可能性があります。このようにサイロ化を放置している期間が長くなるほど、データ統合を実現するまでのハードルは高くなります。
ここからは、データのサイロ化を解消するための方法と進め方を解説していきます。
データのサイロ化を解消するためには、まず各部署や部門でどのようなデータが管理されているか全体像を把握し、データの見える化に取り組むことが大切です。その際重要なのは、取り扱いデータの種類や所在をただ確認するだけではなく、重複や欠損しているデータがないかなどの洗い出しも同時に行うことです。
データを見える化するためには、各部署や部門ごとに管理しているデータを統合することが必要です。データを組織横断的に一元管理することで、先に述べた重複や欠損といった過不足が整理できるため、データの正確性を高め、余計なコストの削減を行うことができます。
データ統合の詳細はこちらの記事をご覧ください。
データ統合には以下の2つの方法があります。それぞれの方法について解説します。
一つ目は、分散されたデータを必要に応じて集約、加工、分析するための共通プラットフォームを導入、構築する方法です。共通プラットフォームの主な構成としては、データレイク・データウェアハウス(DWH)・データマートがあり、それぞれデータを保管する目的や役割に違いがあります。
データレイクは、データの形式や種類、大きさに関わらずあらゆるデータを保管できる場所です。規則性のあるデータだけでなく、文書や画像などもそのままの形で保管できるため、加工の手間がかからず大量のデータを保管できます。しかし、加工されていないデータは分析に向いていないため使いにくいといったデメリットがあります。
DWHは、データの分析や活用がしやすいように整理・加工といった処理がされたデータを格納するプラットフォームです。既にデータが加工されているため、データを探しやすく時系列順に保管できるメリットがありますが、あらかじめ決められた目的に沿って加工されているため、変則的なデータの分析には不向きです。
データマートは、DWHよりもさらに利用目的や用途に沿ってデータを抽出し加工したうえで保管する場所です。はっきりとした利用目的のために加工されているデータのため、データを素早く容易に取り出すことが可能ですが、必要な情報のみを抽出し加工しているため多角的な分析には向いておらず、データ量が大きい場合は処理が追いつかずに対応できない場合もあります。
共通プラットフォームを導入・構築する場合、自社の要求に合わせたプラットフォームを構築しやすいですが、大きく費用がかかったり、専門性を持った人材を確保する必要があったりと、中長期プロジェクトになる傾向があります。
二つ目は、既に社内に導入しているシステム同士を連携させる方法です。この方法には、連携させるシステムやAPIを一から開発するスクラッチ開発と、既に開発済みのデータ連携ツールを活用する方法があります。スクラッチ開発は独自の機能を持った自由度の高いシステムを開発することが可能ですが、開発には膨大な費用と期間を要するため、まずはデータ連携ツールの導入からはじめることがおすすめです。
データ連携ツールは多種多様なものが提供されていますが、データのサイロ化を解消するために特におすすめなのが、国内シェアNo.1のデータ連携ツール「ASTERIA Warp（アステリア ワープ）」です。
ASTERIA Warpは、プログラミングの知識がない現場の担当者でも、簡単かつ短期間で社内のデータ連携を行うことができるノーコード開発ツールです。月2万円からの低コストで利用することができるため、データのサイロ化を解消するためのデータ連携をスモールスタートで実現できます。無料体験版の提供も実施しているため、まずは実際に試してみてはいかがでしょう。
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