基本情報技術者 2010年 春期 午前（科目A） 問33

データウェアハウス【午前解説】

正解の理由

解法ステップ

1. 設問文でキーになる語句を抽出する：「大量のデータ」「整理・統合して蓄積」「意思決定支援に利用」。
2. 各選択肢の定義を頭の中で簡潔に確認する：運用管理、データ蓄積（分析用）、メタデータ、変換/対応付け。
3. 定義と設問の条件を照合して最も一致するものを選ぶ（排除法が有効）。
4. 迷ったら「主題志向・統合・時系列・非揮発性（DWの4特性）」を基準に判断する。

選択肢別の誤答解説

• ア: データアドミニストレーション
  説明: データ資産の管理、運用方針やルールの整備を行う組織・活動のこと。蓄積して分析する仕組みそのものではありません。
• イ: データウェアハウス
  説明: 設問の条件に該当する正解。企業の各種システムから抽出・変換（ETL）して統合保存し、時系列で蓄積・分析するためのシステムです。
• ウ: データディクショナリ
  説明: データ項目の定義や意味、構造などのメタデータを管理する辞書。データ本体の統合蓄積・分析基盤ではありません。
• エ: データマッピング
  説明: 異なるデータ形式やスキーマ間の対応関係を定義する作業・定義。変換や連携のプロセスで重要だが、蓄積・分析基盤そのものではありません。

よくある誤解

• 「データベース＝データウェアハウス」と考える誤り：運用系のOLTPデータベースはトランザクション処理が目的で、データウェアハウスとは目的と設計が異なります。
• 「データディクショナリがデータ本体を蓄積する」と思う誤解：データディクショナリはメタデータ（データ定義や意味）を保持するもので、分析用統合データの蓄積とは別物です。
• 「データマッピング＝蓄積の仕組み」と混同する誤り：データマッピングは異なるデータ形式間の対応付けを行う技術・作業で、蓄積のための構造そのものではありません。

補足コラム

• データウェアハウス設計の代表的アプローチに「Inmon（企業データウェアハウス）」と「Kimball（バスアーキテクチャ／データマート統合）」があります。Inmonは正規化した企業DWを重視し、Kimballはユーザー視点のデータマート群を統合してDW的役割を果たす手法です。
• ETL（Extract, Transform, Load）とELTの違い：ETLは抽出→変換→格納、ELTは抽出→格納→変換（格納先の処理能力を利用）という順序の違いで、大量データ処理やクラウド環境で使い分けられます。
• データレイクとの違い：データレイクは構造化・半構造化・非構造化の生データを格納する領域で、分析用途や前処理の柔軟性が重視される点でDWと補完関係にあります。

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