ITパスポート 2010年 秋期 問09

物流や販売などの部門ごとに散在していた、過去から現在までの全社のデータを統合して管理することによって、経営戦略の立案に役立てる仕組みはどれか。【ITパスポート 解説】

正解の理由

• 問題文は「部門ごとに散在」「過去から現在まで」「全社のデータを統合して管理」「経営戦略の立案に役立てる」と述べています。
• データウェアハウスは、複数部門のデータを取り込み（統合）、長期間にわたる履歴（過去から現在）を蓄積し、経営判断や分析（BI：Business Intelligence）に使えるようにしたシステムです。
• よって、設問の条件に最も合致します。

解法ステップ

1. 設問のキーワードを拾う
   • 「部門ごとに散在」「全社」「過去から現在まで」「統合」「経営戦略に役立てる」
2. キーワードと用語を照合する
   • 長期保存・統合・全社・分析目的 → データウェアハウス
   • パターン抽出 → データマイニング（違う目的）
   • データ構造の設計 → データモデリング（違う役割）
3. 最も目的に合うものを選ぶ
   • 経営戦略（意思決定）のための全社データ統合 → データウェアハウス

選択肢別の誤答解説

• ア: データウェアハウス（正解）
  • 企業内の様々なシステムからデータを集め、整えて長期間保存し、分析やレポートに使う仕組みです。経営判断向けの全社データ統合に該当します。
• イ: データ中心アプローチ（Data-centric approach：データを最優先で設計・管理する考え方）
  • これは開発や運用の考え方で、データを中心に業務やシステムを設計することを意味します。全社データを蓄積して分析する「仕組み」そのものではないため、設問とは異なります。
• ウ: データマイニング（Data Mining：大量のデータから規則や傾向を見つける手法）
  • データマイニングは「分析手法」です。データを蓄積・統合する役割はありません。データウェアハウスの中のデータを使ってデータマイニングを行う、という関係です。
• エ: データモデリング（Data Modeling：データの構造や関係を設計する作業）
  • データベースの設計やスキーマ作成など、データの定義や関係を設計する工程です。仕組み自体ではなく、「設計作業」なので設問の内容とは異なります。

よくある誤解

1. データウェアハウスと普通のデータベースを同じものと考える
   • データベースは業務処理（取引や在庫管理）向けで最新状態を扱うことが多いです。データウェアハウスは分析向けで履歴を長期間保存し、集計・分析しやすい形に整えます。
2. 「データを集める＝データマイニング」と誤解する
   • データの収集・統合（データウェアハウス）と、そこから意味を見つける作業（データマイニング）は別の役割です。両方が連携して使われます。
3. 「データウェアハウス＝最新の生データをそのまま保存する場所」と考える
   • 実際は取り込み時にデータを整形・正規化・集計することが多く、分析しやすい形で保存します。生データをそのまま置くのは「データレイク（Data Lake）」です。

補足コラム

• ETL（Extract, Transform, Load：抽出・変換・格納）という言葉があります。
  • これはデータウェアハウスでよく使われる処理の流れです。各部門のシステムからデータを抽出（Extract）し、分析に適した形に変換（Transform）して、ウェアハウスに格納（Load）します。
• データウェアハウスとデータマートの関係：
  • データマート（Data Mart）は、特定部門や用途向けに切り出した小さなウェアハウスです。全社向けがデータウェアハウス、営業部門だけなら営業用データマート、というイメージです。
• データレイク（Data Lake）との違い：
  • データレイクは構造化データだけでなく、ログやテキストなどの非構造化データも元のまま保存する場所です。分析用途や保存方針によって使い分けられます。

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