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個人情報や顧客情報と基幹システムを連携したい

顧客情報と基幹システムの問題点

バラバラに点在する顧客情報を活用できない

企業経営の意思決定にはデータ分析が重要であることから、企業内に膨大にあるデータ活用に取り組むところが増えています。

データ分析にはデータ収集と蓄積が必要ですが、社内の基幹システムにバラバラに点在する個人情報や顧客情報はフォーマットなどが異なり、そのままでは分析に利用できません

システム構築には多くの工数が必要

企業の基幹システムには、顧客満足度を向上させるヒントとなる情報や経営判断の材料となる情報が数多く眠っています。その中から有効なデータを抽出して分析などのツールで活用できるようにすることは非常に難しいです。

分析しやすいようにデータを抽出・加工・蓄積するシステムの構築には、専門知識と多くの工数が必要であるためデータ活用に至らないという現実があります。

自前のETLシステムは問題が多い

これまでプログラミングでETLシステム構築をしてきた企業は多くありましたが、開発途中の仕様変更への対応が難しい、運用中システムへの機能追加ができない、急激に扱うデータ量が増加した場合に処理できないなど、様々な問題がありました。

ETLツールの活用で問題点を改善

点在する基幹システムのデータを加工できる

etlツールを利用すれば、専門的なスキルや知識がなくてもGUI を使って視覚的に簡単にシステム構築ができるので、点在する基幹システムを連携してデータを抽出し、統合、加工が可能になります。

システム開発コストや分析業務時間を削減でき、基幹システムの個人情報などをデータウェアハウスに効率的に蓄積することで社内に眠るデータを有効に活用できるようになります。

運用中システムへの機能追加が簡単にできる

ETLツールの導入によって開発途中の仕様変更や運用中システムへの機能追加が簡単にできるようになり、データ量増加にもスピーディに対応できるようになります。

専門的なプログラミング知識や高度なスキルを必要とするETLシステム構築の工数やコストを削減し、自社に点在している基幹システムなどのデータを統合・蓄積することで、的確なデータ分析ができるようになります。

基幹システムから横断的に必要情報収集ができる

ETLツールはCRM、ERP、生産管理、販売管理などの基幹システムを連携し横断的にデータを抽出・加工して、データウェアハウスに保存します。

膨大なデータの中から経営戦略やマーケティング施策に必要な情報を簡単に収集できるようになるので、業務効率や事業の成長に活かすことができます。

ETLツール導入により問題点を改善した事例

データ抽出・加工・作表の作業負荷を軽減

導入目的

あいおい損害保険株式会社ではホストコンピュータ以外に、営業成績、商品別統計分析データなどを複数の環境で管理しています。

社内に分散するシステム環境からデータ抽出や加工をするにはさまざまなスキルを修得する必要があり、非常に負担が大きく、情報の効率的な統合と活用が重要な課題となっていました。

導入後

ETLツールを利用することで様々な環境からのデータ抽出・加工・作表ジョブが簡単なGUIで作成・実行できるようになりました。また一度作成したジョブの定例実行ができるので、本部部門ユーザーの作業も軽減されました。

参照元:株式会社ユニリタ公式サイト(https://waha-transformer.com/case/aioi

基幹システムとの連携で大量データ加工の自動化を実現

導入目的

リサーチ・モニターの消費者購買履歴データを収集し顧客に提供しているマーケティング・リサーチカンパニーの株式会社マクロミル。従来のスクラッチ開発やデータ連携ツールは工数がかかる、消費者購買履歴デーシステムが基幹システムの中にありサービスに合った開発・リリースができない、大量データ加工が属人化しているという問題を抱えていました。

導入後

ETLツール導入で、ノンプログラミング開発による生産性アップ、基幹システムからUIを独立させた開発・運用により開発工数やコスト削減を実現。大量のデータ・クレンジングや顧客への納品作業も自動でできるようになったのでサービスに合った開発・リリースができ運用負荷も削減されました。

参照元:株式会社アシスト公式サイト(https://www.ashisuto.co.jp/case/industry/information/macromill_ds_2018.html

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SalesforceへのETLツールの活用方法
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どのようなETLツールを導入すべきか

企業がETLツールを導入する場合には、自社にマッチした性能であることはもちろん、サポート体制にも着目して選ぶ必要があります。こちらでは各部署にバラバラに存在している社内データを統合できるETLツールについて紹介しています。

おすすめのETLツール3選

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会社規模・使用者別に見る
フルマネージドの
国産ETLツール3選

当サイト掲載のELTツールの内、国産かつフルマネージドであり、ETLを主な機能としている3つのツールをピックアップ。それぞれの特徴を紹介しています。また、各システムの導入に向いた企業規模なども記載しています。

一般社員向け

直感的な操作、
徹底したサポート体制で、
誰でも使用できる

Reckoner

ReckonerのHPキャプチャ

引用元:Reckoner公式HP(https://reckoner.io/)

料金 8万円(税込)/月~
形式 クラウド(SaaS)
  • プログラムの知識一切不要で、直感的な操作でデータ連携
  • 100種以上のデータベースやSaaSアプリケーションと接続可能
  • スケジューリング機能やワークフロー監視機能で、データ転送処理などを自動化・高速化させられる

ETLツール
Reckonerの機能を
公式HPで確認する

ETLツール
Reckonerについて
より詳しく知る

エンジニア向け

プロのデータエンジニア
実務に必要なレベルの
転送機能

trocco

troccoのHPキャプチャ

引用元:trocco公式HP(https://trocco.io/lp/index.html)

料金 11万円(税込)/月~
形式 クラウド(PaaS)
  • データエンジニアリング領域をカバーし、分析基盤構築・運用をサポート
  • プロのデータエンジニアが実務に必要なレベルの転送機能を搭載
  • Ruby・Python・Java・JavaScriptなどの言語で処理を記述可能

ETLツール
troccoの機能を
公式HPで確認する

ETLツール
troccoについて
より詳しく知る

一般社員~エンジニア向け

国内外
複数拠点を持つ大手企業
導入実績が多数

Waha! Transformer

Waha! TransformerのHPキャプチャ

引用元:Waha! Transformer公式HP(https://waha-transformer.com/)

料金 495万円(税込)/年~
形式 クラウド(PaaS)
  • 国内においてトップシェアを誇るETLツールで、その導入数は8,000社以上
  • 10億件におよぶ大量のデータ処理実績があり、国内外にも拠点をもつ大企業にもマッチする
  • 日本語・中国語・英語でのデータ加工処理が可能

ETLツール
Waha! Transformerの
機能を公式HPで確認する

ETLツール
Waha! Transformerに
ついてより詳しく知る

【選定条件】
2022年6月10日時点で、「ETLツール」とGoogle検索して表示された25ツールの中から、国産かつ公式HPにフルマネージドの記載があるものの中から、メイン機能がETLである3つのツールを選出。