これであなたもデータマネジメント通！インフォマティカ・ ブログ トップ10！ ～日本編～

## はじめに
Happy Holidays!!! 
Advent Calendar の記事、お楽しみいただけていますか？

インフォマティカではデータマネジメントの最新トレンドやベストプラクティスをブログとして公開しています。
_[INFORMATICA BLOG](https://www.informatica.com/blogs.html)_
![1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2311780/d88033d7-dfb9-b379-1152-f84eb7569a7f.png)

2021年クリスマスにお届けする今回は、昨日に引き続き「インフォマティカ・ ブログ トップ10！ ～日本編～」をお届けします！さて、どの記事がトップブログになるのでしょうか！！

★グローバルでのトレンドをチェックするならこちらも併せてご覧ください！
[インフォマティカ・ブログ トップ10！～グローバル編～]( https://qiita.com/naka34/items/abb0deb1fc5de17d6674) 


## 10位 [いまさら聞けない｢ETL｣とは？ ] (https://blogs.informatica.com/jp/2019/05/22/what-is-etl/)

第10位は、“インフォマティカと言えば・・・”というくらいの得意分野、ETLです！
ETLが世に出回り始めたのは、1970年代。機能拡張等様々な変化を経て現在に至りますが、そもそもETLとは何ができるのか、ETLを使う理由は何かなどをご紹介しています。

2021年、インフォマティカはクラウドベンダーとして大きな節目を迎えました。オンプレミスでご提供していたETL は現在IDMC （Informatica Data Management Cloud）で提供するCloud Data Integration（※）でご提供をしていますので、 [こちら](https://www.informatica.com/jp/products/cloud-integration.html) も併せてご確認ください。
※文中では、Informatica Intelligent Cloud Services (IICS)としてご紹介しています。

## 9位 [BI(ビジネスインテリジェンス)とBA(ビジネスアナリティクス)の違いとは](https://blogs.informatica.com/jp/2018/05/16/bi-ba-2/)

第9位は、データマネジメントに携わる方なら、一度は疑問に思ったことのある、BIとBAの違いについてです！（あるある！！）
どっちも同じように聞こえますよね。現在は両方の特長を持つソリューションが登場していますが、もともとはその用途や目的によってできることが異なるソリューションです。
本文では、BIとBAの違いや、これらソリューション導入プロジェクトを成功に導くためのポイントをご紹介しています。

## 8位 [オンプレミスからクラウドへ移行する際に知っておくべき注意点とは](https://blogs.informatica.com/jp/2018/03/06/onpremise-cloud-migration/) 

第8位は、これまた身近な課題として持たれているお客様の多い「オンプレからクラウドへの移行」についての記事です！！
総務省の「令和3年版　情報通信白書」でも触れられていますが、コロナ禍にあり、更にデジタル化が進んだとはいえ、クラウド技術の導入については、日本はまだ54.2％という状態です。クラウド化への妨げとなっているのは、例えば“既存システムの要件がクラウドとマッチしない”、“システムがサイロ化している”などです。<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2311780/5ae0de7f-8d82-e5f0-e565-ce0cc55bd235.png"width=50%>

本文では、多くのお客様が悩まれているこの「移行」に関して、移行への注意点や、よくある問題などをご紹介しています。
※出典：総務省調査

## 7位 [Informatica Intelligent Cloud Servicesをはじめてみよう](https://blogs.informatica.com/jp/2018/10/05/informatica-intelligent-cloud-services_pr/)

あー、ここに登場ですか！第7位は、是非10位や9位の記事とも併せて読んでいただきたい、インフォマティカのクラウドソリューションです。
インフォマティカは今年初め、Intelligent Data Management Cloud (IDMC)という新しいクラウドプラットフォームを発表しました。Informatica Intelligent Cloud Services (IICS)は、このIDMCのコンセプトを基に、製品化したソリューションです。本文ではIICSて何？などを、わかりやすくご紹介しています。

## 6位 [企業におけるデータ管理の基本と必要性](https://blogs.informatica.com/jp/2018/03/06/datamanagement-necessity/)

ここからは、製品・ソリューション系というよりは、もう少し概念的な記事がエントリーされ始めます。
第6位は、タイトルにもなっている「企業におけるデータ管理の基本と必要性」についてです。なぜデータ管理が必要なのか、企業が抱えるデータ管理の課題と、その解決方法などを紹介しています。データ管理にこれから携わる方は特に必見です！！
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2311780/1e94b332-8946-2946-202b-5a0c159afaf4.png"width=50%>

## 5位 [データ分析に必要なデータクレンジングの方法](https://blogs.informatica.com/jp/2018/05/23/data-cleansing/)

出ました！データクレンジング！！例えば、社名を（株）にするか、株式会社にするか、はたまた住所なども全角で書くか半角にするか等、身近なところでもデータが「そろっていない（汚い）」状態になっていることが多いですよね。
第9位の記事でも少し触れていますが、データ分析が企業で必要要件になってきている昨今、こうした状態をいかに早く、きれいにする（データ品質をあげる）かがポイントです。第5位の本文ではこのポイントに注目しています。


## 4位 [データ連携を行うメリットと連携時に陥りやすい罠とは？](https://blogs.informatica.com/jp/2018/04/06/datalinkage-benefits/)

第4位は、データ連携についてです。SNS利用者の増大、アプリ、IoT化の普及など、あらゆるものがデータ化されていますが、どこに何が存在しているのか分からない、データ形式が異なっていて統合することができないなどの課題はを持たれている方は多いのではないでしょうか。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2311780/a2c439f4-f4b2-00b8-3bd9-e4d3e0485be2.png"width=50%>
インフォマティカは図のようなビジョンを掲げ、「データに価値」をもたらすお手伝いをしています。データに価値をもたらす第1歩が、社内にあるデータをまとめる「必要になるのがシンプルなデータ連携の仕組み」です。
本文では、データ連携で何が実現できるのか、連携するメリットはどこにあるのかなどわかりやすく解説しています。


## 3位 [CDO（最高デジタル責任者）とは？CIOとの違いや必要スキルについても解説](https://blogs.informatica.com/jp/2021/04/08/cdo/)

このブログでは、マスターデータ管理を標準化して統制することで業務を効率化する「マスターデータガバナンス」を実装するために、知っておくべき8つのベストプラクティスについて紹介しています。ランキングの発表も、残すところ後3つとなりました！！第3位は、話題の？CDOについての記事がランクインしています！
総務省「ICTによるイノベーションと新たなエコノミー形成に関する調査研究」（平成30年）によると、国内のCDO設置率は諸外国と比べて明らかに低く、英国企業の27.4%、米国企業の16.8%が自社にCDOを設置しているのに対し、日本企業では5%に留まっていました。
しかし、昨今のコロナ禍の影響で企業のDX化が進み、新たなビジネスモデルにチャレンジする企業が増えてきていることから、このCDOを設置する企業が増えてきています。
本文では、CDOとはいったい何か、CIOの違いは？から、CDOの役割などをご紹介しています。


## 2位 [データレイクとデータウェアハウスの違いとは](https://blogs.informatica.com/jp/2018/05/29/datalake-datawarehouse/)

そして、第2位は「データレイクとデータウェアハウスの違いとは」です！！不肖、筆者もついこの前までこの違いがわかりませんでしたっっっ！ 
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2311780/da6b5f50-61ee-9581-2088-de20353816b2.png"width=50%>
読む前にネタバレしますが、この図がズバリです。なるほど！！違う！是非、本文をご覧ください。

## 1位 [データレイクとは？データレイクの落とし穴と効果](https://blogs.informatica.com/jp/2019/09/30/data-lake/)

そして、栄えある第1位は！！「データレイクとは？データレイクの落とし穴と効果」でした！！
第2位でご紹介したように、データレイクは「データを貯める」場所として非常に使い勝手のいいソリューションと言えます。しかし、その容易さのためにややもすると、ただデータを集めただけの見通しの悪い「沼」になってしまうという落とし穴が待っています。
そうならないためにどうすればいいのか、本文でわかりやすくご紹介しています！！


## 最後に

皆様、最後まで読んでいただいてありがとうございます。ランキング、いかがでしたでしょうか？今回ご紹介した記事以外にも多くの記事がございますので、是非読んでみてください！

2021年、お疲れ様でした！2022年が皆様にとって、実りある年になりますように。

引き続きよろしくお願いいたします。よいお年を！