企業におけるデータ活用はビッグデータを扱うことと同意語になり、企業の意思決定やビジネス戦略を打ち出すためのBI（ビジネス・インテリジェンス）、データ分析までもが視野に入る。

　データ分析を行うプロセスは一般的に「データの収集（EAI/ETL）」「データの蓄積（DWH）」「データ分析（BI）」である。ここで重要になるのがキックの部分となるEAI/ETL（Enterprise Application Integration / Extract Transform Loading）ソリューションだ。そもそも企業に存在するデータは、今や多種多様、しかもクラウド化も進みオンプレミス環境/クラウド環境に散在している。こうした複雑な状況では、データを活用する前にまず、データの全貌把握や必要データの洗い出し、収集するEAI/ETLソリューションがカギを握るからだ。

　BIツールを導入する企業も多いが、コストを掛けた割には効果が見えにくいといった声もある。実はこれ、BIツールそのものの導入問題ではなく、DWH（Data Warehouse）やBIツールに最適な形でデータを渡すプロセスが構築できていないことの問題の方が多いのだ。このプロセスはETLが担うため、単純なデータの投入だけでなく、最適な形でデータを渡すための加工・変更などによる設定の容易さが求められる。

　ビッグデータ時代に即し、連携先が豊富であり、パフォーマンスや容易な操作性を兼ね備えたEAI/ETLソリューションが登場している。下記のソリューションもその一部だ。これからデータ活用を本格的に始めようという企業やBIツールを導入したものの今一つ成果が感じられない企業には、ぜひ各社の資料を一読いただきたい。