異なるソースからのデータを統合するデータアグリゲーションとは？
〜インシデント対応を最適化する統合データの活用方法

2025.02.17更新

デジタル化が進む現代社会において、企業は膨大なデータを管理し、そのデータから適切な情報を引き出すことが求められています。
このような状況で重要な役割を果たすのが、データアグリゲーションです。データアグリゲーションとは、さまざまなデータを集めて使いやすい形にまとめることを指します。

例えば、Excelのピボットテーブルや大規模なデータレイクも、データアグリゲーションの一部です。インシデント管理においては、さまざまなシステムやデバイスからのデータを一元的に収集して分析するために活用します。
データアグリゲーションの目的は、データをわかりやすく要約し、そのデータに基づいて結論を出すことです。
データアグリゲーションは、業界を問わず広く使用されており、企業の成功・発展に欠かせないものとなっています。企業が必要な情報に簡単にアクセスして、パーソナライズされたメトリクスを活用できるようになると、その重要性はますます高まるでしょう。

この記事では、データアグリゲーションの重要性や、インデント管理においてどのように活用されているのかを解説します。

データアグリゲーションの重要性

テクノロジーが進化する現代では、新しいデータの追加や既存データの変更などにより、データ全体の構造が複雑化しています。
データから重要な傾向や結論を見つけ出し、その結果に基づいて情報を提供すると、価値が高まります。

しかし、データがきちんと整理されておらずわかりにくい形のままだと、その価値を生かせないでしょう。
そこで、データアグリゲーションを活用してデータを整理しやすい形にすると、企業の意思決定や効率的な管理をサポートできます。
また、インシデント管理においてもデータアグリゲーションは重要です。その理由として、以下の4つがあります。

データの一元管理によりインシデントを迅速に検知して解決できる：複数のシステムやソースから得られたデータを、1つのプラットフォームに集約して、データの整合性と一貫性を保ちます。その結果、データの重複や矛盾を防ぎつつ、異常の早期発見に役立ちます。
インサイトの抽出によりデータ分析がより効率的に行なえる：統合されたデータを活用して、高度な分析ができます。例えば、インシデントの傾向や頻度を測定することにより、根本原因を特定して再発防止策を立てられます。
データの分断を防ぐ：異なるシステムに散らばっているデータを、一ヵ所で管理できます。企業全体でのデータ共有が可能となり、必要な情報をすぐに見つけられます。
データ管理コストを削減して効率性を向上する：散在するデータを整理して加工するには、時間と労力が必要です。しかし、データを一ヵ所に集めることで入力ミスが減り、生産性が向上します。さらに、データ収集や整理の自動化により、時間とコストを削減できます。

データアグリゲーションの活用例

データアグリゲーションは長年にわたり、社会全体で広く使用されてきました。
しかし、AIや機械学習の進化により、データアグリゲーションの規模とキャパシティは大きく膨れあがっています。

データアグリゲーションは、通勤時の歩数を集計するようなものから、ライドシェアアプリを使用して数分以内に正確な場所に自動車を配車する複雑なものまで、広く活用されています。
エンドユーザーから見れば、後者も簡単なタスクだと思うかもしれませんが、正確な場所に自動車を手配するには膨大なデータの計算と集約が必要です。
データアグリゲーションの重要性は、テクノロジーが家庭や職場に組み込まれるにつれて、今後さらに高まるでしょう。
また、データアグリゲーションはITサービス業界でも活用されています。
例えば、システムやネットワークの障害には複数の原因が重なることが多いため、手動で調査するとなると時間がかかってしまうでしょう。

そこで、データアグリゲーションを活用すれば、共通の原因によるインシデントをクラスタリングでき、エンジニアの診断をサポートできます。具体的には、システムのパフォーマンスや安定性向上のためにログデータを集計することで、インシデントの傾向やパターン分析を行なえます。
このほかには、サーバーの稼働状況やエラーログの一元管理により、障害が発生する前の予兆検知にも使用することが可能です。

また、過去のインシデントデータを分析し、再発防止策の策定に活用できるでしょう。これにより、システムの信頼性向上につながります。
ITサービス業界において、ダウンタイムを最小限に抑えてサービス品質を維持するためには、データアグリゲーションが欠かせません。

PagerDutyにおけるデータアグリゲーションの役割

「PagerDuty」でのデータアグリゲーションは、IT企業のリアルタイム運用において非常に重要な役割を果たします。
データアグリゲーションによって、さまざまなソースからシグナルが集約され、即座にインシデントを検出できます。

また「PagerDuty」は、30億個以上のシグナルの取り込みが可能です。
取り込んだデータはダッシュボード上でリアルタイムに監視され、見やすくなるようにヒートマップやグラフなどの形式で表示されます。

上図で示されるように、「PagerDuty」はさまざまなアプリケーションからシグナルを取り込みます。
シグナルは共通の変数や構成で集約され、インシデント単位でグループ化されます。その後、サブセットに集約され、ユーザーにとってわかりやすい形に変換されるのです。
その結果、「PagerDuty」のユーザーは実践的なインサイトを得て、データに基づき適切なタイミングで行動できます。

データアグリゲーションを実施する際の注意点

データアグリゲーションは、効果的なインシデント管理を行なうための基礎となります。実施する際は、以下のポイントを意識するとインシデント対応の効率性アップにつながるでしょう。

データアグリゲーションの目的を決める：明確な目的がないままデータ統合を進めると、システムがうまく機能しない場合があります。そのため、統合データの利用方法を事前に明確にすることが大切です。
例えば、インシデントの原因分析や対応速度の改善を目的とすることが挙げられます。
データアグリゲーションの進め方を考える：
インシデント管理に関連するデータは、多岐にわたります。ログデータ、アラート情報、運用履歴など、さまざまな種類のデータをどのように統合するかを検討しましょう。
継続的に改善する：データアグリゲーションのプロセスは、導入しただけでは不十分です。定期的に点検を行なって改善しましょう。

新しい技術の導入やニーズの変化、運用環境の変動など、インシデント管理の内容はさまざまな要因によって変化します。システムの運用状況を定期的に評価して問題点や改善点を洗い出せば、常に最適なインシデント対応が可能になります。
「PagerDuty」を導入すると、データソースからアラートやログを自動的に集約し、それらを一元管理することが可能です。
データアグリゲーションの力を最大限に引き出し、インシデントの早期発見と迅速な対応が可能になるでしょう。
「PagerDuty」に関する資料や導入事例は、以下のページからダウンロードいただけます。

ダウンロード資料
https://www.pagerduty.co.jp/resources/

まとめ：データアグリゲーションを活用してインシデントを効率的に管理しよう

インシデント管理の強化では、データアグリゲーションの効率的な活用が鍵となるでしょう。
「PagerDuty」のデータアグリゲーション機能では、350個以上のインテグレーションが可能です。統合ビューで、データを分析・表示できます。
これにより、企業は自社のインフラストラクチャ全体の健全性を一目で把握できるようになるでしょう。

「PagerDuty」は、システムの信頼性向上のためにデータアグリゲーションを用いて、インシデントの早期発見と迅速な対応をサポートします。
「PagerDuty」を活用したアグリゲーションやオペレーショナルノイズ削減の実現などについてご興味のある方は、ぜひ14日間の無料トライアルをご利用ください。

14日間の無料トライアル
https://ja.pagerduty.com/sign-up/