平成24年度 春期 午前Ⅱ 問20
データベース応用
データウェアハウスに関する問題
業務系のデータベースから抽出したデータをデータウェアハウスに格納するために,整合されたデータ属性やコード体系などに合うように変換及び修正を行う処理はどれか。
- アクラスタリング
- イスライシング
- ウダイシング
- エデータクレンジング
答えと解説を見る
✓ これが正解エデータクレンジング
解説
コード体系などをそろえるよう変換・修正する処理がデータクレンジングです。
データウェアハウスには、複数の業務系のデータベースからデータを集めます。元のシステムごとにコード体系や項目の形式、値の表し方が異なることが多いので、そのままでは突き合わせて分析できません。そこで、格納する前に、データの誤りや重複を取り除き、整合されたデータ属性やコード体系に合わせて変換、修正します。この処理がデータクレンジングです。抽出、変換、格納という一連の流れの中で、データの質をそろえる役目を担います。汚れを落としてそろえる処理、という語のイメージで覚えておくと、分析の操作を表す語と区別できます。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- アクラスタリング:クラスタリングは、似た性質をもつデータどうしを集めてグループに分ける分析の手法です。格納の前にデータの形式やコード体系をそろえる処理ではありません。
- イスライシング:スライシングは、多次元のデータから分析軸の値を固定して一部を切り出す OLAP の操作です。格納済みのデータを分析するときに使うもので、格納前の変換や修正ではありません。
- ウダイシング:ダイシングは、多次元のデータで分析軸を入れ替えて別の切り口から見る OLAP の操作です。データを分析する側の操作であり、格納前にコード体系をそろえる処理ではありません。
この問題の用語
- データウェアハウス意思決定に使うために、社内の大量のデータを整理してひとところにためたもの。分析の材料として長く残します。
- データベースたくさんのデータを決まった形で貯め、探したり書き換えたりできるようにした仕組み。多くの人が同時に使うことを前提にしています。
- クラスタリング似ているもの同士を自動でまとめ、集まりを見つける手法です。大量のデータから新しい傾向を導き出すときに使います。
出典:平成24年度 春期 データベーススペシャリスト試験 午前Ⅱ 問20
同じ用語が出る問題
- 令和6年度 秋期 午前Ⅱ 問18:データリネージに関する問題(データウェアハウス)
- 令和6年度 秋期 午前Ⅱ 問17:データウェアハウスに関する問題(データウェアハウス)
- 令和4年度 秋期 午前Ⅱ 問18:データレイクの特徴(データウェアハウス)
- 令和2年度 10月 午前Ⅱ 問23:フェールオーバ処理の順序(クラスタリング)
- 平成27年度 春期 午前Ⅱ 問23:シェアードエブリシングの説明(クラスタリング)
この解説に誤りを見つけたら教えてください。直して、直した記録を残します。誤りを報告する(メールが開きます)