分野 A|データ分析・利活用 重点分野
データ基盤の構成
シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、データレイク・DWH・データマートの違いと、データ基盤の役割を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
シラバス案 Ver.0.1(2026年8月31日公表)の『2-9-1 データ基盤/データ基盤の特徴』
最終更新
よく出る形
- 問われるとしたら:データウェアハウス(DWH)の特徴を、4つの文から選ぶ形
- 問われるとしたら:データレイクと DWH の使い方のうち、適切な物だけの組合せを選ぶ形
- 問われるとしたら:置き場の特徴を比べた表を読み、営業部向けの置き場と取り込み元を選ぶ形
- 問われるとしたら:データ基盤の役割の説明から、当てはまらない物を選ぶ形
覚えること
- データ基盤:データを集めて保管し、加工し、分析して、業務で使うための土台
- データ基盤の役割:データ蓄積、データ加工、データ分析、データ活用の4つ
- 役割の担い手:基盤は使える形でデータを届ける。分析結果をどう使うかは人が決める
- データレイク(生のまま置く場所):形式を問わず、ほぼ加工せずそのままの状態で保管する
- データレイクの強み:使い道が決まっていないデータも、先に集めて保管できる
- データウェアハウス(DWH):表記ゆれの修正や統合をして、構造化して蓄積する
- 構造化:項目を決めた表の形に整えること
- データマート:DWH から、特定の部門や目的向けに必要な範囲だけ加工して作る
- 流れ:データレイクに保管、整えて DWH に蓄積、必要な範囲をデータマートに置く
ひっかけ
- データレイクは「整えてから保管」ではない。整えるのは DWH
- DWH は「そのままの状態で保管」ではない。構造化して蓄積する
- データマートは「全社のデータを全て集めた物」ではない。必要な範囲だけ
想定問題
4問(科目A(四肢択一))。選ぶと、その場で正解と解説が開きます。
データウェアハウス(DWH)の説明として、最も適切なものはどれか。
正解:ア 集めたデータを、表記ゆれの修正や統合をしてから、構造化して蓄積する。
ポイント
データウェアハウス(DWH)の特徴を、似た置き場や道具の説明と区別して選ぶ問題です。
考え方と解き方
DWH は、データレイクやデータマートと並べて問われるので、取りちがえやすい置き場です。整えてから蓄積するのか、そのまま保管するのか、一部を切り出して置くのかが分かれ目です。
- DWH は、表記ゆれの修正や統合をして、項目を決めた表の形(構造化)に整えて蓄積する場所です。
- ア は、この整えて構造化する内容と合います。イ は手を加えない点で、ウ は一部を切り出す点で、エ は画面で見せる点で、DWH の説明と合いません。
- したがって、最も適切なのは ア です。
ほかの選択肢
- イ データレイクの説明です。DWH は手を加えずに保管するのではなく、整えて構造化します。
- ウ データマートの説明です。DWH は部門向けに切り出した物ではなく、整えたデータを蓄積する場所です。
- エ 蓄積したデータを画面で見せるのは、見せる道具の役割です。データを蓄積する DWH の説明ではありません。
覚えておくこと
- データウェアハウス(DWH):表記ゆれの修正や統合をして、構造化して蓄積する
- 構造化:項目を決めた表の形に整えること
(テーマ・覚えること)
データレイクと DWH の使い方として、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
- a データレイクには、取り込む前に項目を決めて整えたデータだけを保管する。
- b 使い道が決まっていないログデータも、データレイクにそのまま保管しておく。
- c DWH には、形式の異なるデータを、整形せずに取り込んだままの状態で保管する。
正解:ウ b
ポイント
データレイクと DWH の使い方を、a〜c それぞれ判定して選ぶ問題です。
考え方と解き方
データレイクは使い道が決まる前のデータを先に集める所、DWH は使うために整えて蓄える所、と分けて覚えます。a と c は、この2つの特徴を入れかえた文です。
- a は、整えたデータだけを保管するのは DWH の特徴です。データレイクは、ほぼ加工せずそのままの状態で保管するので、不適切です。
- b は、使い道が決まっていないデータも、先に集めて保管できるのがデータレイクの強みなので、適切です。
- c は、整形せずに取り込んだままで保管するのはデータレイクの特徴です。DWH は構造化して蓄積するので、不適切です。
- したがって、適切なのは b で、ウ です。
ほかの選択肢
- ア a は、データレイクが整えたデータだけを保管するという点で不適切です。a が入っているので正しくありません。
- イ a、c はどちらも、データレイクと DWH の特徴を入れかえた文で、不適切です。適切な b も入っていません。
- エ b が適切なので、適切なものがないわけではありません。
覚えておくこと
- データレイク(生のまま置く場所):形式を問わず、ほぼ加工せずそのままの状態で保管する
- データレイクの強み:使い道が決まっていないデータも、先に集めて保管できる
- データウェアハウス(DWH):表記ゆれの修正や統合をして、構造化して蓄積する
(テーマ・覚えること)
営業部の担当者が、営業部向けの定型レポートを作るために使う置き場と、その取り込み元の組合せとして、最も適切なものはどれか。
| 置き場 | 保管するときの状態 | 取り込み元 |
|---|---|---|
| P | 形式を問わず、ほぼ加工せずに保管する | 業務システムなど |
| Q | 表記ゆれの修正や統合をして、構造化して蓄積する | 置き場 P |
| R | 営業部の分析に必要な範囲だけを加工して置く | 置き場 Q |
正解:エ 置き場 R。取り込み元は置き場 Q である。
ポイント
表1 を読んで、営業部向けに絞った置き場と、その取り込み元を選ぶ問題です。
考え方と解き方
置き場の名前は P、Q、R という記号なので、名前から中身は分かりません。表1 の「保管するときの状態」と「取り込み元」の列を、行ごとに読んで確かめます。
- 表1 の「保管するときの状態」の列で、営業部の分析に必要な範囲だけを加工して置くのは、置き場 R の行です。特定の部門向けに絞って置くので、データマートに当たります。
- 置き場 R の「取り込み元」の列は、置き場 Q です。
- したがって、最も適切なのは エ です。
ほかの選択肢
- ア 置き場 P の取り込み元は表1 のとおり業務システムなどですが、P は営業部向けに絞られていません。
- イ 置き場 R は営業部向けですが、取り込み元は置き場 P ではなく、置き場 Q です。
- ウ 置き場 Q の取り込み元は置き場 P ですが、Q は整えて蓄積する場所で、営業部向けに絞った置き場ではありません。
覚えておくこと
- データマート:DWH から、特定の部門や目的向けに必要な範囲だけ加工して作る
- 流れ:データレイクに保管、整えて DWH に蓄積、必要な範囲をデータマートに置く
(テーマ・覚えること)
データ基盤が担う役割の説明として、最も不適切なものはどれか。
正解:イ 分析の結果から、事業の方針を変えるかどうかを、基盤が決定する。
ポイント
データ基盤の役割に当たる説明と、当たらない説明を区別して選ぶ問題です。
考え方と解き方
データ基盤の役割は、蓄積、加工、分析、活用の4つです。結果を業務にどう使うかを決めるのは人で、基盤の仕事と取りちがえやすくなります。
- ア はデータ蓄積、ウ はデータ加工、エ はデータ活用に当たり、どれも基盤の役割です。
- イ は、事業の方針を変えるかどうかを決める内容です。基盤は使える形でデータを届けますが、結果をどう使うかを決めるのは人です。
- したがって、最も不適切なのは イ です。正しくは、基盤は分析の結果を届け、事業の方針は人が決めます。
ほかの選択肢
- ア 集めたデータを保管して蓄積するのは、データ蓄積の役割です。基盤の役割として適切です。
- ウ 分析に使える形に整えたり、まとめたりするのは、データ加工の役割です。基盤の役割として適切です。
- エ 分析の結果を業務の担当者が使える形で届けるのは、データ活用の役割です。基盤の役割として適切です。
覚えておくこと
- データ基盤の役割:データ蓄積、データ加工、データ分析、データ活用の4つ
- 役割の担い手:基盤は使える形でデータを届ける。分析結果をどう使うかは人が決める
(テーマ・覚えること)
同じ分野のテーマ(データ分析・利活用)
- データを運びつなぐ技術シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、ETL と ELT の順番、データ仮想化、データコネクタ、データファブリックを、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- 分析・管理ツールの活用シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、セマンティックレイヤー、BI ツール、データプレパレーション、オントロジーなどの役割を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- データの出どころと集め方シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、データの出どころ(1次・2次、ログ、公開データ、個人に関わるデータ)と、集め方を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- データの形と性質シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、量的・質的、構造化・非構造化、時系列、ビッグデータの区別を、組合せ・表・文から選ぶ形です。
- データの加工シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、データ結合・標準化・アノテーション・スクレイピング・移動平均の区別を、文・表・組合せから選ぶ形です。
- データマイニングと機械学習シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、データマイニング、テキストマイニング、リフト値、機械学習、データドリブンマーケティングの区別を、組合せ・表・文から選ぶ形です。
- 確率と代表値・ばらつきシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、場合の数と確率、代表値、分散と標準偏差、確率分布と正規分布を、計算・組合せ・表・文から選ぶ形です。
- 相関・回帰・検定シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、相関と因果、回帰直線による予測、検定結果の読み取り、標本からの推定を、文・計算・表・組合せから選ぶ形です。
- 統計と認知のバイアスシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、選択・情報・交絡の各バイアスの見分けと、ハロー効果などの認知バイアスの説明を、文・事例・表・組合せから選ぶ形です。
- 伝える図と整理の図シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、データストーリーテリングの考え方と、ロジックツリー・コンセプトマップの使い分け、クロス集計表の読み取りを、文・組合せ・表・事例から選ぶ形です。
- グラフ・地図で見るシラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、箱ひげ図・ヒートマップ・レーダーチャートの見分けと使い分け、箱ひげ図の数値の読み取り、シェープファイルの説明を、文・表・組合せから選ぶ形です。
- 予測と計画の手法シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、線形計画法・需要予測・クラスタ分析法・モデル化の使いどころを、文・組合せ・表と計算から選ぶ形です。
- 問題を見つける図と発想シラバス案(Ver.0.1)にある項目です。問われるとしたら、ヒストグラム・パレート図・散布図の用途と読み方、ブレーンストーミングの進め方を、文・組合せ・表と計算から選ぶ形です。