データマネジメント試験の用語と解説

「データについてのデータ」。写真の撮影日時や位置情報もメタデータで、これが無いとデータは探せず使えません。

「売上は税込か税抜か」といった業務上の定義を表すメタデータです。 【関連】テーブル名や型など構造を表すのはテクニカルメタデータです。

テーブル名・列名・型などシステム側から見た構造を表し、主にシステム担当者が使います。 【別解】技術メタデータ 【関連】業務の意味を表すビジネスメタデータと対になります。

実行日時や処理件数など運用で生まれるメタデータで、データの鮮度確認にも使えます。 【別解】運用メタデータ

どこに何のデータがあるかを検索できる「データの目録」で、図書館の蔵書検索にあたります。

リネージは「系譜・血統」。データの来歴をたどれるため、数値の異常がどこで生じたかを追跡できます。

部署ごとに同じ言葉の意味が違うという混乱を防ぐため、業務用語の定義を統一した辞書です。 【別解】用語集

項目単位で名前・型・桁数・意味をまとめた技術的な説明書です。 【別解】データディクショナリ 【関連】業務用語の定義をまとめたビジネス用語集と区別してください。

リポジトリは「貯蔵庫」。各システムのメタデータを集めて管理します。 【関連】データカタログは、ここに蓄えたメタデータを利用者に見せる窓口です。

最も抽象的なモデルで、業務担当者とも会話できる粗さです。概念→論理→物理の順に詳細になります。

属性・キー・正規化まで決めるが、特定の DB 製品には依存しないのが論理データモデルです。 【関連】製品に合わせて型やインデックスまで決めるのは物理データモデルです。

概念→論理→物理の最後の段階で、製品に合わせた定義や性能のための工夫を盛り込みます。

サブジェクトエリアは「主題領域」。全社データの見取り図として最初に作る最上位のモデルです。 【別解】主題領域モデル／全社データモデル／エンタープライズデータモデル

Entity（実体）と Relationship（関連）の頭文字で、データモデリングの基本となる図です。

日本語では「実体」。管理の対象となるものを指します。 【関連】エンティティ同士のつながりはリレーションシップです。

エンティティ同士の対応件数を表します。UML では「多重度」と呼びます。 【関連】多対多の関係は、中間の表（連関エンティティ）を設けて分解します。

行を一意に特定する列で、重複も NULL も許されません。会員番号や社員番号が典型です。 【別解】プライマリキー

注文表の「顧客番号」が顧客表を指すように、他の表の主キーを参照する列です。参照先に無い値は入れられません。

存在しない顧客への注文のような「宙に浮いたデータ」を防ぐしくみです。

同じ情報を 1 か所だけに持たせ、更新時の不整合を防ぐ設計手順です。第 1〜第 3 正規形がよく出題されます。

繰り返し項目を取り除き、1 セル 1 値にした状態です。 【関連】ここから部分関数従属を取り除くと第 2 正規形になります。

複合キーのとき問題になる部分関数従属を取り除き、キー全体で決まる列だけを残した形です。

「キー → 部署コード → 部署名」のような推移的関数従属を別の表に分けた形です。

更新の不整合が起きやすくなる代わりに検索が速くなります。集計用の DWH でよく使われます。

Data Flow Diagram の略で、データの「流れ」を表す図です。 【別解】Data Flow Diagram／データフローダイアグラム 【関連】データの「構造」を表すのは E-R 図です。

略して DWH。ウェアハウスは「倉庫」で、分析しやすい形に整えてから蓄積するのが特徴です。 【別解】DWH

生のまま大量に蓄積する保存場所で、整えてからためる DWH と対照的です。 【関連】管理を怠るとデータスワンプになります。

マートは「小売店」。大きな倉庫（DWH）から部門ごとの店に必要な品を並べたイメージです。

Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（書き出し）の順に処理します。 【別解】Extract Transform Load

ETL の T と L の順が逆で、書き込んでから変換します。クラウド DWH の処理能力向上で広まりました。 【別解】Extract Load Transform

読み出すときに構造を当てはめる考え方で、データレイクの特徴です。 【別解】Schema on Read 【関連】書き込む前に形を決める DWH はスキーマオンライトです。

レイク（湖）とウェアハウス（倉庫）を合わせた造語です。 【別解】レイクハウス

コピーを作らずに仮想的な層で参照するため、鮮度を保て、重複管理も減らせます。

ファブリックは「織物」。データを中央に集めず、メタデータでつなぐ発想です。

中央のファクトテーブルを囲む形が星に見えることが名前の由来です。 【関連】周りの表をさらに正規化した形はスノーフレークスキーマです。

売上金額や数量など、分析対象の数値を記録する中心の表です。 【関連】分析の切り口を持つ周りの表はディメンションテーブルです。

ディメンションは「次元」。この表の項目を切り替えて集計の切り口を変えます。 【別解】次元テーブル

Change Data Capture の略。変更分だけを連携するので、負荷が小さく鮮度も高く保てます。 【別解】Change Data Capture／チェンジデータキャプチャ

Comma Separated Values の略。オープンデータでもよく使われる形式です。 【別解】Comma Separated Values

取得するだけでなく、確実に復元（リストア）できるかを定期的に試すことも大切です。

「3 つの複製・2 種類の媒体・1 つは遠隔地」と数字の順に覚えます。災害やランサムウェアへの備えになります。

前回のフルバックアップ以降の変更を保存する方式で、復元はフル＋最新の差分の 2 つで済みます。 【関連】前回のバックアップ（種類を問わず）以降だけを取るのは増分バックアップです。

毎回の保存量は最小ですが、復元にはフルとそれ以降のすべての増分が必要です。 【関連】前回のフル以降をまとめて取るのは差分バックアップです。

長期保存のために安価な保存先へ移すことです。 【関連】すぐに元へ戻すためのバックアップとは目的が異なります。

訴訟や調査に備え、自動削除のルールより優先して保全します。消去すると証拠隠しと見なされるおそれがあります。

ゴミ箱を空にする・初期化するだけでは、データを復元できてしまうことがあります。

英語ではデガウス。磁気で記録を消すため、磁気を使わない SSD には効果がありません。 【別解】デガウス／デガウジング

鍵を消すだけで短時間に消去でき、上書きが難しい SSD やクラウドで有効な方法です。 【別解】クリプトイレーズ／クリプトグラフィックイレーズ

全データの合計を個数で割った値で、外れ値に引っぱられやすいのが弱点です。 【別解】平均／算術平均 【関連】中央値・最頻値とセットで覚えておきましょう。

並べて真ん中に来る値で、極端な値があっても動きにくいため年収などの代表値に向きます。 【別解】メジアン／メディアン