データ連携基盤・とは？初心者でも分かる使い方と基礎解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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データ連携基盤とは？

データ連携基盤とは、さまざまな場所にあるデータを安全に、スムーズにやり取りするための仕組みです。企業や組織では、異なるシステムがデータを出し合い、分析や業務の意思決定に活用します。データ連携基盤はこの「データの受け手と出し手」をつなぐ土台となり、品質の高いデータを安定して提供する役割を果たします。

例えば、売上データ、顧客データ、在庫データなど、複数のシステムからデータを集めて一つの場所に集約します。そのあと、分析用に整形したり、他のアプリに自動で渡したりします。ここでの「連携」は、データの形式が違っても自動で変換して組み合わせることを意味します。

データ連携基盤の役割

1) データの統合：別々のデータを同じ形に整え、ひとつのまとまりにします。

2) データ品質の管理：欠損値や誤りを見つけて修正・排除します。

3) セキュリティとガバナンス：誰が何のデータを見られるかを管理し、規約に沿って運用します。

データ連携基盤の構成要素

要素	説明
データ統合エンジン	データの取り込み・変換・統合を実行する核となる機能
データカタログ	データの意味や出所を記録し、探しやすくします
データ品質管理	欠損・重複・不整合を検知して修正します
セキュリティとガバナンス	権限管理・監査・ポリシー適用を行います
監視と運用	データの流れを監視し、異常を早期に検知します

データ連携基盤の導入メリット

・データを一元化することで、部門横断の意思決定を速くします。

・手作業のデータ調整を減らし、作業効率を高めます。自動化によるミスの低減が期待できます。

・リアルタイムあるいは近似リアルタイムでデータを利用でき、最新の情報に基づく判断が可能です。

データ連携基盤の使い方の例

例1: 営業・マーケティングと在庫管理のデータを結びつけ、販売予測を改善する。

例2: 顧客サポートで顧客履歴と問い合わせデータを結合して、迅速な対応を実現する。

例3: IoT機器のデータを集約して設備の故障リスクを予測する。

このようにデータ連携基盤は、データを「集める」「整える」「活用する」という一連の流れを支える土台です。導入前には、自社のデータの出所、データ品質、誰が使うか、どのシステムと連携するかを整理すると、導入後の運用がスムーズになります。

導入時のポイント

現状のデータ資産を棚卸し：どのデータがあり、誰が使い、どのシステムと連携するかを把握します。

実際の導入では、連携の頻度、データ形式、セキュリティ要件を整理することが重要です。

導入後は、運用マニュアルと監視体制を整え、継続的な改善を図りましょう。

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データ連携基盤の同意語

データ連携基盤

データを複数の情報源から取り込み、変換・統合・提供・ガバナンスまでを一元的に支える基盤となるITの仕組み群。

データ統合基盤

異なるデータソースのデータを統合して、統一したデータモデル・ビューを提供するための基盤や仕組み。

データ統合プラットフォーム

データの取り込み・変換・格納・提供・ガバナンスまでを一体で行える、総合的なプラットフォーム。

データ連携プラットフォーム

異なるシステム間でデータの連携を実現するためのプラットフォーム型のソリューション。

データ連携エコシステム

データ連携を中心としたツール・サービス・アプリの集合体。データの取得・変換・提供・ガバナンスを包括。

データ統合エコシステム

データ統合を取り巻くツール・データモデル・プロセス・ガバナンスの総体。

データパイプライン基盤

データの取り込み・変換・配信を連結させるパイプラインを支える基盤。

データパイプラインプラットフォーム

データパイプラインの設計・実行・監視を可能にするプラットフォーム型のソリューション。

データ統合ソリューション

データ統合を実現するための個別のツール群・サービスの組み合わせ。

データ連携ソリューション

データ連携を解決するためのツール・サービスの集合。

データガバナンス基盤

データ品質・セキュリティ・プライバシー・メタデータ管理など、データの統治機能を提供する基盤。

データ品質基盤

データ品質の測定・改善・維持を目的とする機能を中心に据えた基盤。

データ集約基盤

データを集約・正規化して統合ビューを提供する基盤。

データ連携エンジン

データ連携の処理・変換・ルーティングを実行する核となる機能を指す表現。

データ統合エンジン

データ統合処理を実行する核となるエンジン的機能を指す表現。

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データ連携基盤の対義語・反対語

データ不連携基盤

データ連携を前提に設計・実装されていない、データを他システムと結びつける機能が乏しい基盤。

データ孤立

データが部門・システム間で分断され、横断的な活用が難しい状態。

データサイロ

組織内のデータがサイロ化しており、全社的な統合・分析が阻害される状態。

データ分断

複数ソース間でのデータ整合性が保たれておらず、連携が断絶している状態。

データ非連携

データを他システムと連携させる機能が欠如・制限されている状態。

データ共有不能基盤

データを共有できず、横断分析・統合が困難な基盤。

データ統合不在基盤

データ統合を目的とせず、分散・断片的なデータのまま運用される基盤。

データ一元化不能基盤

データを一元的に集約・管理できず、部署間での重複・不整合が起きやすい基盤。

データ結合機能欠如基盤

異なるデータを結合・統合する機能が不足している基盤。

データ連携前提なし設計

連携を前提としていない設計思想の基盤。

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データ連携基盤の共起語

データ統合

複数のデータソースを一貫した形式に統合して、全社で共通のデータビューを作る考え方と実践。

ETL

データを抽出して変換後に別のシステムへロードする従来型のデータ統合手法。

ELT

データをまず格納してから変換を実行する手法で、大規模データやクラウド環境でよく使われる。

データパイプライン

データの取り込みから加工・格納・提供までの一連の流れを指す用語。

iPaaS

クラウド上の統合プラットフォームを指し、ノーコード/ローコードでデータ連携ができる。

API連携

APIを介してデータを取得・送信する連携手法。

APIゲートウェイ

APIの認証・認可・ルーティング・レート制限を行う管理点。

データ品質

データの欠損・不整合・重複を減らし、信頼できる分析基盤を作る取り組み。

データガバナンス

誰が何をどう使うかを決めるルールと監督体制の総称。

データカタログ

データ資産の名称・出所・用途・スキーマなどを整理し探しやすくするツール。

データ仮想化

物理的なデータ移動を行わず複数データソースを仮想的に結合して参照できる技術。

データウェアハウス

分析用に統合されたデータを蓄積する専用データベース。

データレイク

構造化・非構造化データを大量に格納する生データストア。

データマート

部門別に最適化されたデータセットを提供するデータウェアハウスの一部。

MDM

企業全体のマスター情報を一元管理することでデータの整合性を保つ仕組み。

メタデータ管理

データの由来・意味・用途などの情報を整理してデータの理解を促進する。

変更データ捕捉 (CDC)

データの変更をリアルタイムで検知し他のシステムへ伝搬する技術。

バッチ処理

決まった時間にまとめてデータ処理を行う伝統的な手法。

ストリーミングデータ

連続的に生成されるデータをリアルタイムに処理するデザイン。

イベント駆動

イベントを検知して処理を開始する設計思想。

データオーケストレーション

複数のデータ処理を調整して順序通り実行する管理機能。

ワークフロー管理

データ処理の順序依存関係を可視化し自動化する仕組み。

監視/モニタリング

パイプラインの状態を監視し異常を検知して通知する機能。

監査ログ

データ操作の履歴を記録し監査やコンプライアンスに活用する。

データセキュリティ

機密性可用性を守る認証認可暗号化などの対策全般。

データプライバシー

個人情報の適正な取り扱いと保護を確保する考え方。

データマネジメント

データの取り扱い方法や責任配置を総括的に管理する考え方。

データ品質指標

欠損・重複・不整合などを測定する指標と改善活動の指針。

スキーママッピング

ソースとターゲットのデータ構造を対応づける作業。

データ変換

データの形式や型・表現を目的の形に変える処理。

変換ルール

変換時の条件や規則を定義する仕様。

データ同期

複数データソース間で時点を合わせてデータを一致させること。

ノーコード連携

コードを書かずにデータ連携を構築できる機能。

ローコード連携

最小限のコーディングでデータ連携を実装する機能。

データプラットフォーム

データの収集から分析までを一体化した基盤。

オーケストレーションツール

パイプラインの自動実行や順序制御を行うツール。

Apache Airflow / NiFi

代表的なデータオーケストレーションツールの例。

連携対象システム

CRM ERP SaaS DBなど連携の対象となる外部システム。

APIセキュリティ

APIの認証認可監視などセキュリティ対策全般。

OAuth / OIDC / SSO

認証とシングルサインオンの実装技術。

Kafka / イベントストリーム

高スループットのメッセージングやイベント処理基盤。

データ標準化

データ形式・定義の統一により相互運用性を高めること。

GDPR/個人情報保護法対応

法令に沿って個人データを扱うための対策。

クラウドデータ連携

クラウド環境でのデータ連携を前提に設計する考え方。

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データ連携基盤の関連用語

データ連携基盤

複数のデータソースとデータ消費者をつなぎ、取り込み・変換・配信を一元的に管理する基盤。

データ統合

異なるデータソースのデータを一貫したフォーマットに統合し、分析や活用を可能にする取り組み全般。

ETL

Extract→Transform→Loadの順でデータを取り出し、変換して格納する伝統的手法。

ELT

Extract→Load→Transformの順でデータを先に格納し、後で変換を行う現代的手法。

データパイプライン

データの取り込み、変換、移動、配信をつなぐ処理の連鎖。

データウェアハウス

分析用に設計された大容量のデータ統合ストレージ。

データレイク

構造化・半構造化・非構造化データを原型のまま格納するデータストレージ。

データマート

部門・用途別に最適化したデータセットを提供するデータウェアハウスの一部。

データカタログ

データ資産のメタデータを整理・検索できるカタログ。

データガバナンス

データの品質・セキュリティ・アクセス管理などを組織全体で統制する枠組み。

データ品質

データの正確さ、一貫性、完全性を高める管理と改善。

データセキュリティ

データの機密性・整合性・可用性を守る対策全般。

データマスキング

機微情報を隠すために、表示時に値を置換する技術。

データ匿名化

個人を特定できなくするようデータを変換する手法。

スキーマレジストリ

スキーマ情報を管理・共有して連携時の整合を保つ仕組み。

データモデリング

データの構造と関係を設計する作業。

データ標準化

データ形式・仕様を組織内で統一すること。

メタデータ管理

データの意味・出所・更新履歴などの説明情報を管理する活動。

データ変換

データを別の形式・型へ変換する処理。

データマッピング

ソースとターゲットの対応関係を定義する作業。

CDC（Change Data Capture）

データベースの変更を検知して他のシステムへ通知・伝搬する技術。

リアルタイムデータ処理

データの更新をほぼ同時に処理・配信する処理。

データストリーミング

継続的にデータを流し続ける配信方式。

バッチ処理

一定期間単位でデータをまとめて処理する方式。

イベントドリブン

イベントをトリガーとして処理を起動する設計思想。

API連携

APIを使ってアプリ同士がデータをやり取りする連携。

API管理

公開・利用・アクセス制御・モニタリングを統括する管理機能。

iPaaS

クラウド上のデータ連携・統合サービス。

ESB

Enterprise Service Bus。アプリ間通信を仲介する中核ソフトウェア。

データ仮想化

物理データ移動を伴わず仮想的に統合して利用する技術。

オーケストレーション

複数処理を自動的に順序づけて実行する管理機能。

ワークフローエンジン

業務プロセスの流れを自動化して実行するエンジン。

監視・Observability

データ連携の健全性・性能を見える化・追跡する取り組み。

データ統合ツール

データ統合を実現する商用・オープンソースのツール群。

クラウドデータ連携

クラウドとオンプレミスを含むデータ連携を指す用語。

データライフサイクル管理

データの生成・使用・保護・廃棄までの全過程を管理。

監査ログ

データ処理の履歴を記録し、監査可能性を確保するログ。

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