多くの企業でDXが求められるなか、部門ごとにデータが分断されて活用が難しくなる「データのサイロ化」が大きな障壁として浮かび上がっています。
そこで、データのサイロ化とは何かを基礎から整理し、起こりやすい理由や企業にもたらす影響、解消方法をわかりやすく解説します。
データのサイロ化とは？
データのサイロ化とは、企業内の部門やシステムごとにデータが個別に管理され、全体で共有・統合ができない状態のことを指します。
企業内で扱われる情報は、本来相互に連携していることが理想です。しかし、異なる部署がそれぞれ独自の形式や手法でデータを保持している場合、連携すべき情報が閉ざされたまま残り、結果としてデータがシステム間で孤立してしまいます。
その結果、企業内でデータを一貫して活用することが難しくなり、業務の最適化にも支障をきたします。「組織のサイロ化（部門間の連携不足）」と「データのサイロ化」は、お互いに影響し合い、組織の連携不足がデータのサイロ化を生み、サイロ化されたデータ環境がさらに組織の連携不足を阻害する、という悪循環に陥るおそれがあります。
「組織のサイロ化」に関しては以下の記事で詳しく紹介しています。
・組織の【サイロ化】はどう対策する？原因や課題、解消方法をわかりやすくご紹介
データのサイロ化が起こる原因
データが組織内で分断される背景には、複数の要因が重なって生じる構造的な問題があります。どのような組織構造や運用体制がサイロ化を招いているのかを把握することが、状況を改善するための出発点です。
ここからは、組織面とシステム面の双方に分けて、サイロ化を生む要因を具体的に整理していきます。
社内組織・部門間の構造
社内組織が縦割りの構造になると、部門間で情報を共有したり連携したりする意識が薄れ、データも担当部署の内部に閉ざされ、他部門との共有が難しくなります。
また、各部門が自部門の効率化を優先すると、データ形式や管理方法も部門ごとの都合が優先され、他部門が利用しやすい形に整えられないまま運用されてしまうことがあります。
データの所有者や管理責任者が不明確な場合、部門を超えて積極的に共有しようとする意識が生まれにくく、部門間のデータ流通が滞りやすくなります。
こうした組織構造やガバナンス体制の未整備が原因で、データの価値を最大限に引き出せない状況が生まれます。
社内システムの分断によるデータの不統一性
部門ごとに個別のシステムを導入すると、保存形式や運用ルールがそろわず、結果としてデータの統一性が失われます。
また、システム同士をつなぐ仕組みが整っていない場合、データを共有・連携するごとに手作業が発生すると同時に、データ統合も進まず、情報がバラバラに蓄積される状態が続きます。
各部署が独自に選定したツールを利用しているケースでは、データ項目の定義やフォーマットがバラバラで、システム間の互換性が失われ、全社的な分析や横断的な活用が難しくなります。
このように、データ項目やフォーマット等の規格不一致、さらにはシステム間の連携不足が重なると、企業内のデータが散在し、統合しにくい環境が生まれてしまいます。
データのサイロ化が引き起こす問題
部門ごとに分断されたデータは、日常業務から経営判断まで幅広い領域に影響を及ぼします。どの場面でどのような支障が生じるのかを把握することで、サイロ化が企業にもたらす問題をより具体的に捉えられるようになります。
ここからは、データの分断によって発生する代表的な問題を解説します。
データドリブンな経営判断ができない
全社で統合されたデータが不足していると、部門単位で個別に集めたデータに頼らざるを得ず、経営層は企業の全体像を正確に把握しにくくなります。
また、利用できる情報が限られるほど断片的なデータに基づく判断に偏り、客観性や正確性に欠ける判断を下すリスクが高まります。変化の速い市場環境で最新情報をリアルタイムに確認できない状態は対応の遅れを招き、競争力の低下につながるおそれがあります。
このように、データが分散したままでは判断の正確性や迅速性が損なわれ、企業の成長を妨げる要因となってしまいます。
AIやIoT技術の導入を阻害する
AIやIoTを有効に活用するためには、学習や分析の前提となる高品質で大量のデータを、一定の品質で収集・維持していくことが不可欠です。データが分散した状態では、その基盤を整える段階で大きな負荷が発生します。
部門ごとに形式が異なるデータを収集して変換し、利用可能な状態へ整える必要があるため、AIが活用できるデータセットを準備するまでに多くの時間と工数がかかり、取り組み全体の進行が遅れます。
また、正確性や整合性が確保されていないデータをAIに投入すると分析結果の信頼性が低下し、誤った予測や判断につながる可能性が高まります。
このように、データが統合されていない状態は、AIやIoT導入の大きな障害となり、企業のデジタル活用を妨げる要因として影響を及ぼします。
ナレッジ共有を行えない
各部門が保有する顧客情報や業務ノウハウが部門内にとどまったままでは、組織全体で共有されるべき情報が行き渡らず、活用できる範囲が限定されてしまいます。
他部門の成功事例や失敗の記録にアクセスできない状態では、似た課題に向き合うたびに毎回一から検討する必要が生じ、作業の重複や無駄が発生しやすくなります。
また、知識が横断的に共有されない環境では、企業としての知的資産が蓄積されず、新たな工夫や改善につながる発想が生まれにくくなり、結果として組織全体の生産性向上を阻む要因となります。
このように、データが分断された状態はナレッジの循環を妨げ、企業が持つ知識や経験を十分に活かせない状況を招いてしまいます。
部門間でデータの不整合が起こる
部門ごとに分断された状態でデータを管理すると、各部署が独自のルールで記録や更新を行うため、情報が重複したり矛盾したりしやすくなり、集計の段階で整合性が取れず分析結果の信頼性が低下します。
営業部門とサポート部門のように、同じ顧客を別の観点から扱う部署が独自の定義や項目でデータを管理している場合、同一の顧客であっても内容にずれが生じ、企業全体としての顧客理解が深まりにくい状況を招きます。
また、問い合わせ対応等、顧客との接点で部門ごとに異なる情報を提供してしまうと、不信感や不安を抱かせる原因となり、顧客体験（CX）を大きく損なうおそれもあります。
このように、データの不整合は内部の分析精度だけでなく、顧客との信頼関係にも影響し、企業の信頼性を阻害する深刻な課題となります。
データの標準化にコストがかかる
データが部門ごとに異なる形式で蓄積されている状況では、統合に向けて内容をそろえるための変換や加工が欠かせず、このクレンジング作業に相当の手間がかかります。
項目の定義や単位、入力ルールといった前提がバラバラなデータを共通基準に合わせるには専門的な知識が必要で、対応するシステムやツールの導入も必要となるため、人件費だけでなく技術的な投資も含めて大きなコストが生じることになります。
サイロ化した状態で増え続けるデータ量を長期間放置すると、後から標準化を進める際に作業負荷が増し、新たなシステムやツール導入といった大きなコストが発生します。
このように、データの分断を解消するための標準化には多くの時間と資源が必要となり、放置し続けるとコストが加速度的に増大してしまうため、早期の取り組みが大切です。
データのサイロ化を解消する方法
データが分断された状態を解消するには、組織面と技術面の双方から仕組みを整える視点が欠かせません。ここからは、サイロ化を解消するための具体的な方法について解説します。
縦割りの組織構造を変える
縦割り構造が固定化した組織では、業務が部門内で完結しやすく、協働が生まれにくくなります。そのため、全社横断のプロジェクトや複数部門で構成するクロスファンクショナルチームを設け、共同で取り組む機会を増やすことが有効です。
また、部門を越えたデータ共有や協力を人事評価に組み込むことで、従業員が自発的に情報を提供し合う文化が醸成され、組織全体でデータ活用を促進する土台を築けます。
さらに、CDO（Chief Data Officer）等データ活用を統括する専門ポジションを設置し、全社的なデータガバナンスを整備すれば、部門ごとにばらついていた運用ルールを整理し、一貫した判断ができる体制を構築できます。
意識改革と制度設計の両方を進め、縦割り構造を見直すことが、データのサイロ化を防ぎ、継続的なデータ活用の基盤となります。
データ活用基盤を整える
データ活用を全社で推進するには、部門やシステムを横断して情報を連携できる仕組みを整え、自動的に統合できる環境を用意することが不可欠です。
データウェアハウスやデータレイクといった基盤を構築することで、分散して蓄積された情報を一か所に集め、分析しやすい形式で一元管理できるようになります。
また、データの定義やフォーマット、アクセス権限等を全社共通の基準として定めるルールを整備すれば、品質のばらつきを抑え、信頼性の高いデータ活用を継続的に実現できます。
このように、仕組みと運用基準の双方を整える取り組みがサイロ化を解消し、企業全体で継続的にデータを活かせる環境づくりが整います。
こうしたデータ統合やシステム間連携を効率化する基盤として、「webMethods」が活用されるケースも増えています。
webMethodsの特徴やどのような課題に適しているのかについては、以下の記事で詳しく紹介しています。
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まとめ
データのサイロ化は、社内の部門やシステムごとに情報が分断されることで生産性や意思決定に影響を及ぼすため、早期に原因を把握し改善へ向けた取り組みを進めることが大切です。
また、企業内にSaaSやシステムが増えるほど、データが散在し、個別最適では解消できない課題が生じやすくなります。全体を俯瞰し、データ連携の在り方を再設計する視点が欠かせません。
こうした背景を踏まえ、なぜSaaSの増加が業務の複雑化を招くのか、その本質やデータ分断が生まれる構造、全体最適化へ向けた考え方を整理したホワイトペーパーをご用意しています。データ統合やシステム連携の方向性を検討する際の参考資料としてぜひご活用ください。
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