【用語集】EAI(Enterprise Application Integration)

Reckoner編集部

2020.12.29

EAI(Enterprise Application Integration)は「社内アプリケーションの統合」という意味を持ち、社内で使用している複数のシステムを連携し、システムやデータを統合する技術、またはその仕組みを指します。データの整合性をリアルタイムで整える必要があるデータ(在庫管理、受発注、マスタデータ等)を扱う処理に適している技術です。

データ活用という分野においてETL(Extract Transform Load)と混合しやすい用語のため、EAIとETLの違いについても後述します。

EAIとは何か

EAIは、「アダプタ機能」「フォーマット機能」「ルーティング機能」「ワークフロー機能」の4つの機能を持ち、社内のシステムやデータを統合します。社内でサイロ化(部門ごとにデータやシステムが連携せず独自で成り立っている状態)してしまっているデータをリアルタイムで連携し、データを有効活用するといったケースでEAIは使用されます。

ここでは、EAIの4つの機能について詳しく説明します。

アダプタ機能

システム間の連携の肝となる機能がアダプタです。システムとシステムのつなぎ目の役目を果たし、独立したシステムの連携を可能にします。製品によって備わるアダプタの種類や数が異なり、製品選びの大きなポイントとなります。

連携したいシステムのアダプタが無ければ余計な開発費用や工数がかかってしまうので、導入前に必ず確認しましょう。

フォーマット変換機能

相互のシステムが持つデータフォーマットの違いを埋める機能です。システムによって扱うデータ形式やプロトコルが異なるため、EAIにはフォーマット変換機能が備わっています。フォーマット変換処理は最も負荷がかかる工程の為、なるべく処理速度が早く待機時間が短いEAIを選ぶと良いでしょう。

ルーティング機能

フォーマット変換されたデータを各システムに振り分ける機能です。基本的にはGUI上でどのように振り分けるのかを設定するため、ツールごとに大きな違いはなく、標準的な機能と考えておけば良いでしょう。

ワークフロー機能

GUI上でワークフローを作成する機能です。「アダプタ」「フォーマット変換」「ルーティング」をどのような流れで、どのぐらいの頻度で流すのかを設定します。業務の流れをよく理解したうえで組むことが必要とされる、重要な設定箇所になります。

【データ活用】EAIとETLの違いについて

システム連携やデータ統合という大きな枠で捉えると、EAIとETLは同義に聞こえてしまうかもしれません。しかし、それぞれの目的や背景、できることを細分化して考えてみると全くの別物だという事がわかるはずです。

ここでは、それぞれの特徴を見ながらEAIとETLの違いについて触れていきます。

EAIの特徴

EAIは「リアルタイム」で「高速」にシステム間でデータを「連携」することが目的です。イベント指向のデータ処理に向いており、一回で送れるデータ転送量はそれほど多くはありません。あくまでシステムやアプリ間で持つデータの差異を無くし、活用することが主となります。

例えば在庫管理や受発注、マスタデータといった、常にデータの整合性を保つ必要があるデータの連携処理などに役立ちます。

ETLの特徴

ETLは「大容量」のデータを「Extract(抽出)」「Transform(変換・加工)」「Load(格納)」し、データを定期的に「集約」することが目的です。単純にシステム間でデータ連携するのではなく、データ活用する上で必要な工程(加工や変換など)をすべてを行なってデータを形成しなおし、蓄積しておくというのが主な機能です。

ETLに関しては、煩雑化したデータを集約したうえで行う、データ分析などに役立ちます。

少ないデータ量でリアルタイム性を求める処理に向いているEAI、膨大なデータをいつでも活用できる状態にしておくETLという、それぞれの違いをしっかり理解しておきましょう。

関連記事:ETLの詳しい説明はこちら

最後に:EAIとETLの違いを理解して適切なツール導入を

〇EAI:社内システム間でリアルタイム連携をする
〇ETL:膨大なデータを加工・変換して集約する

EAIはリアルタイムでシステム間連携する必要がある場合に役立つ技術です。社内でサイロ化してうまく連携できていないデータを連携し体裁を整えたいという場合には、導入検討すると良いでしょう。

ただし、EAIはあくまでリアルタイムデータ連携をするための技術です。大容量のデータを扱うことをはできませんし、膨大に蓄積されたデータを活用するためにEAIを導入するというのも現実的ではありません。

もし「データドリブンな組織を作るうえで、データを集約して整えたい」という場合は、ETLの導入を検討しましょう。オフライン・オンライン問わず点在する膨大なデータを容易に集約し、データ分析が行える環境を構築することができます。スピード感のある事業の改善、経営判断にデータを活用するならETLの導入がベストです。

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