私のDXサービスは、サービスデザインとシステムデザインは大体完成しました。
今回はデータ連携をテーマにします。
DXサービスの各機能を担うシステムは、価値あるデータを常に生成し続けます。
DXサービスを提供するうえで、データをスムーズに共有するデータ連携方式は地味ではありますが非常に重要なコンポーネントです。データは新しい石油と表現されていますが、石油もデータもパイプラインで運ばないと活用できません。諸先輩方のインタビューをしてみて、DXサービスをデザインして初めてデータ＝石油 の実感がわきました。
それでは、私のDXサービスはどの方式にマッチするかチョイスしていきましょう。
メリット・デメリットは？
各種データ連携についてメリット・デメリットを整理してみました。
データ連携方式マッピング
| メリット | デメリット | |
| ファイル転送 | ・無償/有償ソフトウェア 多い | ・データ鮮度 低い ・DBへ連携させる場合は開発が必要 |
| ETL | ・用途に応じたデータ作成 ・転送できる | ・データ鮮度 低い ・有償ライセンス ・ETL処理プログラム開発が必要 |
| API/MQ/Dataflow | ・AP層で簡単にデータ連携 ・DB基盤を意識しなくていよい | ・大量データ連携に向かない ・API：開発が必要 ・MQ/Dataflow：有償ライセンス・サービスが必要 |
DBレイヤ：データ連携方式マッピング
| メリット | デメリット | |
| Batch | ・自由に開発できる ・開発コスト 低い | ・データ鮮度が落ちる ・DB負荷がかかる |
| ETL | ・用途に応じたデータ作成 ・転送できる | ・データ鮮度 低い ・有償ライセンス ・ETL処理プログラム開発が必要 |
| Triger/DB Link | ・DB標準機能 ・開発コスト不要 | ・DB負荷がかかる ・データサイズ・処理量が多い場合は向かない |
| DBレプリケーション機能 | ・DB標準機能 ・開発コスト不要 | ・同種DB間に限定される ・機能によってはライセンス費用が発生する |
| CDC製品 | ・リアルタイムにデータ同期ができる ・異なるDB間でも連携できる | ・ライセンス費用が発生する |
ファイル転送はシンプルですが、DBへのLoad/Unloadを考慮しなければいけないので実装が難しそうです。ETLはデータ集計・加工したものをDWHへ連携する用途のためデータ鮮度は保てません。
機密情報をマスクする要件はあるのですが、ETL処理まではリッチ過ぎて不要です。
API連携はリアルタイム性を維持できそうです。ライトなアプリ連携（例：Webフォームに入力しPutされたデータ、を他のシステムへ連携）であれば採用できそうです。
私のDXサービスは、データが主体であり、トランザクションが多く、データサイズが大きくなる特性があります。そのためDB層でのデータ連携がマッチしそうです。
メリデメ比較から、マッチした手段を選択することで最適な投資ができますね。
DXで方式検討をする際は、ITベンダー任せではなくユーザ側も検討に参加したほうがよいと、多くの先輩がインタビューで回答してくれました。他のベンダー・製品へ簡単にスイッチできないように固めるベンダーロックインというリスクがあるようです。呪術廻戦でいう、「縛り」です。
サービスに適用してみよう
各システム毎に要件をあげて、カテゴライズして、連携方式を当てはめてみると、以下のようなグルーピングになりました。シンプルに書いてはいますが、リストアップして、カテゴライズしていくのはパズルみたいで時間もかかり疲れます。
（文章で書いても面白くないので割愛）
連携タイプA
- 顧客管理-収集データ管理
- 収集データ管理-データ販売
要件
- リアルタイム連携は高くないが顧客管理のバッチ処理負荷は増やしたくない
- データ販売はリアルタイムにデータを提供したい
- 異なるDB間の連携
- 顧客情報や位置情報などはマスクしたい
連携タイプB
- 収集データ管理-顧客インセンティブ管理
- データ販売-顧客インセンティブ管理
- 顧客インセンティブ管理-顧客管理
要件
- 集計したデータを顧客インセンティブ管理へ提供したい
- データ販売はリアルタイムにデータを提供したい
- 異なるDB間の連携
- 同種DB間の連携
課題：データパイプラインとセキュリティ
これで新サービスのDX基盤は完成です。
サービスデザイン、業務デザイン、システムデザインとDXはデザインが大事です。ただ、デザインしてリリースするだけでは結果は出せません。リリース後に適宜改善は必要です。
デジタル化された基盤で提供するサービスなので改善・変更・分析はスピーディーに実行できます。だから日常スマホで様々な便利なサービスを教授できてるんですね。
次回は最終回。DXとDatabaseの関係についてまとめてみます。
この記事を書いた人 Writer N | 入社2年目のマーケ担当です。 過去に書いた記事はこちらからご覧下さい！ DXとは何か？やさしい解説シリーズ 1.DXってなんだろう？ 2.DXってなんだろう？ その2 3.DXってなんだろう？ その3 4.DXってなんだろう？ その4 |
