データ統合プロジェクトの難しさ
複数のシステム・データソースを統合するプロジェクトは、技術的な複雑さに加え、組織的な課題も多く、失敗率が高いプロジェクト類型の一つです。失敗のパターンを知ることで、同じ轍を踏まないようにできます。
よくある失敗パターンと回避策
失敗①「データの定義を確認せずに統合する」：部署Aの「顧客」と部署Bの「顧客」の定義が違うまま統合すると、意味のないデータが生まれます。回避策は、統合前に各データセットの定義を明文化し、差異を解消することです。
失敗②「データ品質の確認を後回しにする」：品質の低いデータを統合すると、問題が増幅されます。回避策は、統合前にデータプロファイリングを行い、品質を確認することです。失敗③「現場の協力なしに進める」：データの所有者である現場を巻き込まないと、定義の確認や品質改善が進みません。
成功のための3原則
データ統合プロジェクトを成功させる3原則は、①定義を先に統一する、②スコープを絞ってフェーズ分けする、③現場のステークホルダーを早期から巻き込む、です。これらを守ることで、多くの失敗パターンを回避できます。