ポイントツーポイント型データ連携

複数のシステムやデータソースに分散するデータを、形式・コード・意味をそろえて結合し、一貫した形で利用できるようにすること。ETL/ELTによる物理的な集約のほか、データ仮想化による論理的な統合もある。データマネジメントの機能の一つで、データ基盤やマスターデータ管理の前提となる。

システム間でデータを連携する際に、各システム固有の形式ではなく、共通の標準形式としてあらかじめ定めたデータモデル。各システムは自システムの形式と標準形式の間だけを変換すればよいため、システムの数が増えても変換の組合せが急増せず、連携の追加や変更が容易になる。

システム間のデータ連携を、中央のハブを経由して行う方式。各システムはハブとだけ接続し、データの変換や配信をハブで集中して行うため、接続の数を抑えられ、連携の監視や統制を一元化できる。一方で、ハブが性能のボトルネックや単一障害点になりやすい。

組織が扱うデータをどのような構造で定義し、どこに保存し、システム間でどう流通・統合し、どう管理するかを示す全体の設計図。エンタープライズアーキテクチャを構成する要素の一つで、データモデル、データストア（データウェアハウスやデータレイク）の配置、データ連携の方式、データ管理の標準などを含む。

複数のクラウドサービスや社内システムを、用意されたコネクタと処理の流れ（ワークフロー）の定義によってつなぐ機能を提供するクラウドサービス。個別にプログラムを書かずにデータ連携や業務の自動化を実現できる。AIエージェントのツール連携では、iPaaSを介すことで、多数のSaaSを個別のAPI連携を作らずに操作させられる。

組織や業界をまたいでデータを共有・流通させるための枠組み。データの所有者が利用条件を制御したまま相手に提供できる点が特徴で、サプライチェーン全体での活用を想定する。