応用情報技術者 2010年秋期午前2 問28

問題文

データウェアハウスを構築するために、業務システムごとに異なっているデータ属性やコード体系を統一する処理はどれか。

選択肢

ア：ダイス

イ：データクレンジング（正解）

ウ：ドリルダウン

エ：ロールアップ

データウェアハウス構築におけるデータ属性・コード体系の統一処理【午前2 解説】

要点まとめ

結論：業務システム間で異なるデータ属性やコード体系を統一する処理は「データクレンジング」です。
根拠：データクレンジングはデータの誤りや不整合を修正し、統一的な形式に整える作業を指します。
差がつくポイント：単なる集計や分析（ドリルダウン、ロールアップ）ではなく、データの品質向上と標準化に着目することが重要です。

正解の理由

イ: データクレンジングは、複数の業務システムから収集したデータの属性やコード体系の違いを整え、矛盾や誤りを修正して統一的なデータセットを作成する処理です。これにより、データウェアハウス内のデータが一貫性を持ち、正確な分析が可能になります。

よくある誤解

「ダイス」は多次元データの切り出し操作であり、データの統一処理ではありません。
「ドリルダウン」「ロールアップ」はデータの集計レベルを上下する分析操作で、属性やコードの統一とは異なります。

解法ステップ

問題文から「異なっているデータ属性やコード体系を統一する」とある点を確認する。
選択肢の意味を整理し、データの品質向上や標準化に関わる用語を探す。
「データクレンジング」がデータの誤り修正・統一を指すことを理解する。
他の選択肢は分析や集計操作であるため除外する。
よって「データクレンジング」が正解と判断する。

選択肢別の誤答解説

ア: ダイス
多次元データの特定範囲を抽出する操作であり、データの属性やコード体系の統一とは無関係です。
イ: データクレンジング
正解。データの誤りや不整合を修正し、属性やコード体系を統一する処理です。
ウ: ドリルダウン
データの集計レベルを詳細に掘り下げる分析操作で、データの統一処理ではありません。
エ: ロールアップ
データの集計レベルを上げて要約する操作であり、属性やコードの統一とは異なります。

補足コラム

データクレンジングはデータウェアハウス構築の初期段階で非常に重要です。異なる業務システムからのデータは形式やコード体系が異なるため、そのままでは分析に適しません。クレンジングによりデータの一貫性を確保し、信頼性の高い分析基盤を作ります。また、ETL（Extract, Transform, Load）プロセスの「Transform」部分に含まれることが多い処理です。