合併と買収で有名なプライベートエクイティ企業である3Gは、2008年にInBevを支援してAnheuser-Buschを買収し、ゼロベースの予算編成を実施しました。 戦略。 間もなく、AB InBevは利益の計上を開始し、40年に2012億ドルの収益に達しました。3Gの 戦略 簡単です。会社を買収し、すべてのデータを収集してから、経費を削減して利益率を高めます。

過去には、VodafoneとVerizon、GoogleとAndroid、AT＆TとTime Warnerなど、同様の成功した合併と買収があります。 しかし、それはまた、合併や買収の災害、すなわちクエーカーオーツとスナップル、アメリカオンラインとタイムワーナーなどに悩まされています。

合併がうまくいくと、相乗効果が生まれ、コストが削減され、新しい収益源が生まれますが、言うのは簡単です。 不正確なデータ、過大評価された評価、限られたリソース、システムとプロセスの統合など、さまざまなハードルが関係しています。

データの管理ミスは、合併や買収後に相乗効果を生み出すための課題のXNUMXつです。 データストレージフォームは完全に異なり、互換性がない可能性があります。 XNUMXつの会社が異なる方法でデータをキャプチャおよび管理する可能性があり、さまざまな標準、形式、品質、および関連性が障害になる可能性があります。

データ統合は、合併や買収後のデータの課題を解決するための答えのようです。 データ統合とは何か、そして組織がプロセスを簡素化するために採用できるさまざまな戦略を見てみましょう。

データ統合は、多くの場合、 データ統合。 これは、複数のソースからのデータをXNUMXつの中央リポジトリに結合するプロセスを指します。 データの統合により、組織全体の信頼できる唯一の情報源が作成され、アクセシビリティとデータ品質が向上します。 これにより、組織はデータに加えられた変更を確認できます。

組織のタスクは、データの課題に対するソリューションとしてデータの統合を決定することだけではありません。 データ統合を成功させるには、組織はリソースとデータ量を評価した後、適切な戦略を決定する必要もあります。

ETLとは、異種ソースからデータを抽出し、変換し、クリーンアップしてから、目的の宛先にロードするプロセスを指します。

ETLプロセスの最初のステップは、データの抽出です。 データは、既存のデータベース、CRM、ERP、モバイルアプリなど、さまざまな場所に保存されます。 . 研究 18％の企業が意思決定に20以上のデータソースを使用していることを示しています。

データが抽出されると、使用に適したものにするために一連の変換が行われます。 一般的な変換には、データのクリーニングによる不整合や冗長性の除去、結合変換によるデータの単一ビューへの結合、XNUMXつの形式をすべてのデータに適用するための標準化、並べ替え、検証などがあります。

データを変換する際、組織はデータ品質と検証ルールを適用して、宛先に入力されるデータがビジネス基準を満たしていることを確認することもできます。

データを変換した後、組織はデータを好みの宛先にアップロードできます。 データウェアハウス、別のデータベース、または 目的地。

データを宛先にロードするには、増分ロードと完全ロードのXNUMXつの方法があります。 フルロードでは、すべてのデータが一度に新しい宛先に送られ、インクリメンタルロードでは既存のデータが比較され、新しいレコードのみがロードされます。

ETL：ビルドと買う

組織がETL戦略を進めることを決定したら、ETLツールを購入するか構築するかをプロセスについて別の重要な決定を下す必要があります。 この決定により、データ統合プロジェクトが成功または失敗する可能性があります。

企業がETLプロセスを構築することを決定した場合、開発者の採用にかなりの投資を行う必要があります。 開発者は高価なリソースであり、見つけるのは困難です。 次に、パイプラインを構築し、すべてのソースとの接続を構築するのに多くの時間がかかります。 このプロセスはエラーが発生しやすく、時間がかかります。

一方、企業は購入を選択できます データ統合ソフトウェア。 これらのツールにはすでに接続が組み込まれているため、車輪の再発明を行う必要はありません。

データ仮想化は、すべてのデータ資産の統一されたビューを取得するためのもうXNUMXつの方法です。 データの仮想化は、すべてのソースからXNUMXつの宛先にデータを転送する必要がないため、ETLアプローチとは異なります。

仮想化により、データはソースに残り、論理仮想化レイヤーにより、エンドユーザーはクエリを実行して分析を行うことができます。

データ仮想化は、データ統合への最新のアプローチです。 このアプローチでは、データはシステムに残り、仮想化レイヤーはレポートと分析のためにリアルタイムでデータをフェッチします。

企業が選択する戦略は、企業が持つ目標とリソースによって異なります。 データ仮想化プロジェクトは、ETLよりも迅速かつ低コストで実行できます。 これは、ETLツールによってデータ統合プロジェクトの実行が容易になったため、企業がETLを検討すべきではないという意味ではありません。 一部のツールはコーディングを必要とせず、学習曲線も小さいため、企業はIT部門に負担をかける必要がありません。

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出典：https：//datafloq.com/read/consolidating-data-post-mergers-acquisitions/17792