IT用語帳
STシステム活用の促進 · データ活用

データウェアハウス

Data Warehouse

でーたうぇあはうす

企業内の様々な業務システムからデータを収集・統合し、分析や意思決定支援に活用するための大規模データベース。時系列データの蓄積、サブジェクト指向、非更新性、統合性が特徴。BIツールと連携して多角的な分析を可能にする。

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他の資格での定義

IPデータウェアハウス

企業の各業務システムから収集したデータを統合的に蓄積・管理する大規模データベース。時系列データを長期保存し、分析や意思決定支援のための基盤として機能する。

SGデータウェアハウス

企業内の様々なシステムから収集したデータを時系列に蓄積し、意思決定支援のための分析に利用する大規模データベース。業務系システムとは別に構築され、経営分析や傾向分析に活用される。

FEデータウェアハウス

企業内の様々な業務システムから収集したデータを時系列で統合・蓄積し、意思決定支援のための分析に利用する大規模データベース。目的別に切り出したサブセットをデータマートと呼ぶ。

APデータウェアハウス

企業の意思決定支援のために、業務システムから収集した大量のデータを時系列で蓄積・統合した分析用データベース。データは「目的別」「統合された」「時系列の」「削除や変更をしない」の4つの特性を持つ。OLAPやデータマイニングの基盤となる。

DBデータウェアハウス

業務システムから収集したデータを、分析・意思決定に適した形で蓄積・管理するデータベース。サブジェクト指向、統合、時系列、非更新の4特性を持つ。W.H.インモンが定義した概念。

DMデータウェアハウス

企業の意思決定支援のために、業務システムから収集した大量のデータを時系列で蓄積・統合した分析用データベース。データは「目的別」「統合された」「時系列の」「削除や変更をしない」の4つの特性を持つ。OLAPやデータマイニングの基盤となる。

PD-Dデータウェアハウス(DWH)

複数の業務システムのデータを、分析しやすいように主題別に統合・整理して時系列で蓄積するデータベース。履歴を保持し、原則として更新せずに追記していく点が業務システムのデータベースと異なる。スキーマオンライトで事前に構造を定めるため、品質の揃ったデータを全社で横断的に集計・分析するのに向く。

A-1データウェアハウス(DWH)

複数の業務システムから集めたデータを、分析しやすいよう統合・整理して時系列で蓄積する、意思決定支援のためのデータベース。サブジェクト(主題)指向、統合されている、時系列で保持する、更新・削除しない(不揮発)という特徴をもち、格納前にETLで変換するスキーマオンライトを採る。

Past Exams

過去問での出題

過去問で 31 回出題(応用情報技術者試験 6・ITパスポート試験 5・基本情報技術者試験 5・データベーススペシャリスト試験 5・高度試験 午前Ⅰ 4・情報セキュリティマネジメント試験 3・情報処理安全確保支援士試験 2・ITストラテジスト試験 1)

残り 21 件を表示

出典: 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

ITストラテジスト試験の過去問によく出る用語

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関連キーワードの用語

STデータレイク

構造化データ・非構造化データを問わず、生データをそのままの形式で大量に蓄積するストレージ基盤。データウェアハウスが事前にスキーマを定義して格納するのに対し、データレイクはスキーマオンリードの方式で柔軟な分析を可能にする。

STビッグデータ

従来のデータベース技術では処理が困難な、大量・多種・高速に生成されるデータの総称。Volume(量)、Variety(多様性)、Velocity(速度)の3Vで特徴づけられ、AIやBIと組み合わせた分析により、経営上の意思決定や新たな価値創出に活用される。

STDFFT

プライバシーやセキュリティ、知的財産権に関する信頼を確保しながら、ビジネスや社会課題の解決に有益なデータが国境を意識することなく自由に行き来する、国際的に自由なデータ流通の促進を目指すコンセプト。

STDFD

データの流れに着目してシステムや業務を分析するための図法。プロセス、データストア、外部エンティティ、データフローの4要素で構成され、業務やシステムにおけるデータの入出力と処理の流れを可視化する。構造化分析の代表的手法。

STデータクラス

業務で扱うデータを、意味的なまとまりで分類・整理した単位。エンティティ(実体)とも呼ばれ、業務モデルにおいて業務プロセスとの関連付けに用いられる。業務モデル作成時に業務プロセスとデータクラスの対応表を作成する。

STデータマイニング

大量のデータから統計的手法やAI技術を用いて、隠れたパターンや関係性を発見する分析手法。クラスター分析、決定木分析、ロジスティック回帰分析、アソシエーション分析などの手法があり、経営戦略の意思決定やマーケティングに活用される。