データ統一の目的と目標を明確化
データ統一プロジェクトを始める前に、その目的と具体的な目標を明確にしましょう。データ統一を通じて達成したいビジネス成果や、データ品質の向上、データ活用の促進など、目標を設定しましょう。
データソースの特定と評価
データ統一に関わるデータソースを特定し、それらのデータ品質や整合性を評価します。データソース間で重複や矛盾がある場合、それらを解決するためのアプローチを決定します。
データマッピングと統合
データソース間で異なるデータ構造やフォーマットを統一し、データマッピングを行います。次に、データを統合し、シングルソースオブトゥルース（SSOT）を構築します。
データクレンジングと検証
データ統合後、データクレンジングを行い、不正確や不完全なデータを修正または削除します。その後、データの品質や整合性を検証し、必要に応じて修正を行います。
データガバナンスの確立
データ統一プロセスを維持し、データ品質を継続的に向上させるために、データガバナンスを確立します。データガバナンスは、データの所有権、責任、品質管理、セキュリティなどを取り決めるポリシーや手続きを定めるものです。
データ統一ツールとソリューションの選定
データ統一プロジェェクトを効果的に進めるために、適切なツールやソリューションを選定します。データ統一に関連するツールには、ETL（Extract, Transform, Load）ツール、データ統合プラットフォーム、データ品質管理ソフトウェアなどがあります。自社のニーズや予算に応じて、最適なソリューションを選びましょう。
データ統一プロジェクトの実行と評価
データ統一プロジェクトを段階的に実施し、各ステップで成果を評価します。プロジェクトの進捗状況を監視し、目標に対する達成度を確認することで、適切な改善策を講じることができます。
継続的な改善と最適化
データ統一は、一度きりのプロジェクトではなく、継続的な取り組みが求められます。データ品質やデータ活用の状況を定期的に見直し、改善や最適化を行いましょう。
