セマンティックレイヤー

物理的なテーブル構造を業務上の意味に置き換えて利用者に提示する層。利用者はテーブル結合を意識せず、業務用語のままデータを扱える。

データベースの物理的な構造と利用者の間に置き、テーブルや列を「売上高」「顧客数」といった業務用語と統一された指標の定義に対応づける層。BIツールや分析者がSQLを意識せずに同じ定義で集計できるようになり、部門ごとに指標の計算が食い違うのを防ぐ。

DWHのデータから、特定の部門や用途に必要なものだけを抽出・集計して切り出した小規模なデータベース。利用者が扱うデータを絞り、目的に合わせた形に整えておくため、BIツールでの集計や定型レポートを高速に行える。

複数の異なるデータソースのデータを、共通の項目をキーにして分析の場で組み合わせる手法。DWHに統合されていない外部データやスプレッドシートなどを、BIツール上でそれぞれ集計してから結び付けて分析できる。恒久的な統合ではなく、分析のたびに組み合わせる点がデータ統合と異なる。

SoR（記録のためのシステム）やSoE（顧客とのつながりのためのシステム）に蓄積されたデータを分析し、ビジネスの洞察を得て意思決定や施策に生かすためのシステム。BIツール、DWH、機械学習の基盤などが該当し、得られた洞察をSoRやSoEの改善に還元する。

定型のレポートでは答えられない疑問や突発的な課題に対し、その都度、目的に応じてデータを抽出・集計して行う分析。売上の急な落ち込みの原因を探るような場面で、BIツールやSQLを使い、利用者が自ら条件を変えながら探索する。定期的に同じ形式で作成する定型分析と対比される。

プログラムの制御フローの複雑さを定量的に測定する指標。McCabeが提案し、分岐の数に基づいて算出する。値が大きいほどテストケースが多く必要で、バグが混入しやすい。一般に10以下が望ましいとされる。

アジャイル開発において、チームが1スプリントで完了できる作業量を示す指標。ストーリーポイントの合計値で表され、過去のスプリント実績から次のスプリントの計画に用いる。チームの生産性の目安となる。