難易度・正答率・重要度
- 難易度：★★★☆☆（データ基盤の知識）
- 正答率：★★★☆☆（用語の正誤）
- 重要度：★★★★☆（DX・データ活用の基盤）
問題文
意思決定や計画立案のために、データを収集して加工・分析することがますます重要になってきている。以下の文章の空欄 Ａ～ Ｄに入る語句の組み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。
意思決定や計画立案のために、組織内で運用される情報システムやデータベースなどからデータを集めて格納しておく場所を Ａ と呼ぶ。この Ａ から、必要なものだけを利用しやすい形式で格納したデータベースを Ｂ と呼ぶ。
このような構造化されたデータに加えて、IoT機器やSNSなどからの構造化されていないデータを、そのままの形式で格納しておく Ｃ が利用されつつある。膨大なデータを蓄積する必要があるため、比較的安価なパブリッククラウドのオブジェクトストレージに格納される場合が多い。
収集されたデータの品質を高めるためには、データ形式の標準化や Ｄ が重要である。
〔解答群〕
ア
Ａ：データウェアハウス Ｂ：データマート Ｃ：データレイク Ｄ：データクレンジング
イ
Ａ：データウェアハウス Ｂ：データレイク Ｃ：データスワンプ Ｄ：データクレンジング
ウ
Ａ：データマート Ｂ：データウェアハウス Ｃ：データプール Ｄ：データマイグレーション
エ
Ａ：データマート Ｂ：リレーショナルデータベース Ｃ：データレイク Ｄ：データマイグレーション
オ
Ａ：データレイク Ｂ：データマート Ｃ：データプール Ｄ：データマイニング
出典： 中小企業診断協会｜2021年度 第1次試験問題｜経営情報システム（PDF）
解答
- 正解：ア（Ａ：データウェアハウス、Ｂ：データマート、Ｃ：データレイク、Ｄ：データクレンジング）
解説（選択肢ごとの評価）
- ア：〇
データウェアハウス＝組織全体のデータ蓄積基盤。データマート＝特定部門向けの抽出DB。データレイク＝非構造化データもそのまま格納。データクレンジング＝データ品質向上のための整備。 - イ：×
データスワンプは管理されず活用困難な状態を指す。適切ではない。 - ウ：×
データマートとウェアハウスの順序が逆。データプールやマイグレーションも文脈不適。 - エ：×
リレーショナルDBは一般的な構造化DB。設問文の意図と異なる。 - オ：×
データマイニングは分析手法。空欄Ｄは品質向上のための整備であり不適。
学習のポイント
- データウェアハウス: 組織全体のデータ蓄積基盤。
- データマート: 特定部門・用途向けに抽出したデータベース。
- データレイク: 非構造化データも含めてそのまま格納。
- データクレンジング: データの誤りや不整合を修正し品質を高める。