応用情報技術者 2012年 秋期 午前2 問29
問題文
データウェアハウスに業務データを取り込むとき、データを抽出して加工し、データベースに書き出すツールはどれか。
選択肢
ア：ETL ツール（正解）
イ：OLAP ツール
ウ：データマイニングツール
エ：統計ツール
データウェアハウスに業務データを取り込むときのツール選択【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：データウェアハウスに業務データを取り込む際は、データを抽出・加工・書き出すETLツールが適切です。
- 根拠：ETLはExtract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き込み）の頭文字で、データ統合のプロセスを担います。
- 差がつくポイント：OLAPやデータマイニングは分析用ツールであり、データの取り込みや加工には使いません。
正解の理由
ア: ETLツールは、複数の業務システムから必要なデータを抽出し、分析に適した形に変換（加工）してからデータウェアハウスにロード（書き込み）する役割を持ちます。これにより、データの一貫性や品質を保ちながら効率的にデータを統合できます。
よくある誤解
OLAPツールは分析や集計に使うため、データの取り込みや加工には適しません。データマイニングや統計ツールも分析目的であり、ETLの役割とは異なります。
解法ステップ
- 問題文の「データを抽出して加工し、データベースに書き出す」という処理内容を確認する。
- 各選択肢の役割を整理する。
- ETLツールが「抽出・変換・書き込み」の処理を担うことを理解する。
- 分析用ツール（OLAP、データマイニング、統計ツール）との違いを明確にする。
- 最も適切な選択肢としてETLツールを選ぶ。
選択肢別の誤答解説
- イ: OLAPツール
データの多次元分析や集計に使うツールで、データの取り込みや加工は行いません。 - ウ: データマイニングツール
大量データからパターンや傾向を発見する分析ツールで、データの抽出や加工は目的外です。 - エ: 統計ツール
統計解析を行うツールであり、データの取り込みや加工機能は限定的です。
補足コラム
ETLツールはデータウェアハウス構築の基盤技術であり、データの品質管理や変換ルールの適用も担います。近年はETLに加え、ELT（Extract, Load, Transform）方式も注目されており、処理の順序や場所を変えることで効率化を図っています。
FAQ
Q: ETLツールとOLAPツールの違いは何ですか？
A: ETLツールはデータの抽出・加工・書き込みを行い、OLAPツールは蓄積されたデータの多次元分析を行います。
A: ETLツールはデータの抽出・加工・書き込みを行い、OLAPツールは蓄積されたデータの多次元分析を行います。
Q: データマイニングツールはどの段階で使いますか？
A: データウェアハウスにデータが蓄積された後、分析やパターン発見のために使用します。
A: データウェアハウスにデータが蓄積された後、分析やパターン発見のために使用します。
関連キーワード: ETL, データウェアハウス、データ統合、OLAP, データマイニング、統計解析
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