分野 M｜データマネジメント 重点分野
データマネジメントの考え方
シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データを経営に生かす考え方、データの種類、DIKW モデル、SSOT・データスペースを、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『2-8-1 データマネジメント／データマネジメントの目的と考え方』
最終更新
よく出る形
- 問われるとしたら：データドリブン経営とデータ資産の考え方を、4つの文から選ぶ形
- 問われるとしたら：マスターデータとトランザクションデータの分類を、a〜c から選ぶ形
- 問われるとしたら：DIKW モデルの段階の順を、表の例から選ぶ形
- 問われるとしたら：SSOT とデータスペースの説明のうち、不適切な物を選ぶ形
覚えること
- データドリブン経営：勘や経験だけでなく、データにもとづいて判断し、価値を生み出す（価値創出）経営
- データ資産：組織が持ち、活用して価値を生み出せるデータ。管理して活用する対象
- データマネジメント：データを資産として管理し、価値を生み出せる状態に保つ活動
- DIKW モデル：データ→情報→知識→知恵の順に、意味づけと活用が進む
- データと情報：データは事実の記録、情報はそれを整理して意味を持たせたもの
- 知識と知恵：知識は情報から得た傾向（例：雨の日は傘が売れる）、知恵はそれを使った判断や行動
- マスターデータ：顧客・商品など、取引の基準になる、あまり変わらないデータ
- トランザクションデータ：売上・注文など、取引のたびに記録され、増えていくデータ
- SSOT（信頼できる唯一の情報源）：正とする情報源を1つに決め、各部門はそれを参照する考え方
- データスペース：異なる組織の間で、信頼性を確保してデータを共有できる標準化された仕組み
- データスペースの特徴：相互運用性（異なる相手とも連携可）、データ主権（提供元の権利を守る）
- データスペースの共有：データは各組織の場所に置いたまま活用できる
ひっかけ
- DIKW の順を「データ→知識→情報→知恵」とするのは誤り。情報の次が知識
- マスターデータは「取引のたびに増える」ではない。それはトランザクションデータ
- SSOT は「各部門が好きな情報源を使う」ではなく、正とする1つを決めて参照する
- データスペースは「データを1か所に集める」仕組みではない。置いたまま共有する
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。
データドリブン経営で、データを資産として扱う考え方として、最も適切なものはどれか。
正解：ア データを組織の資産として管理し、分析や活用に生かして、新しい価値を生み出す。
ポイント
データドリブン経営とデータ資産の考え方を、4つの文から選ぶ問題です。
考え方と解き方
データは、集めただけでは価値を生みません。「たくさんある」と「活用できる」を取りちがえやすいので、管理して活用するところまで書いてあるかを見ます。
- データマネジメントは、データを資産として管理し、価値を生み出せる状態に保つ活動です。データドリブン経営は、データにもとづいて判断する経営で、データを資産とみるのは、持つだけでなく、管理して活用する対象とすることです。
- この見方に合うのは、管理し、分析や活用に生かして価値を生み出す、と述べた文です。
- したがって、最も適切なのは ア です。
ほかの選択肢
- イ 量を増やすだけで活用の計画がないと、価値は生まれません。データ資産は、管理して活用する対象です。
- ウ 判断に使わず減らすだけでは、価値を生み出せません。データは、管理して活用する資産です。
- エ 判断を後から説明するだけでは、データにもとづく判断になりません。
覚えておくこと
- データドリブン経営：勘や経験だけでなく、データにもとづいて判断し、価値を生み出す（価値創出）経営
- データ資産：組織が持ち、活用して価値を生み出せるデータ。管理して活用する対象
- データマネジメント：データを資産として管理し、価値を生み出せる状態に保つ活動
（テーマ・覚えること）
A社は、販売管理システムで扱うデータを、次の a〜c のように分類している。
データの分類の説明として、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
- a 商品の名称や標準価格の一覧は、取引のたびに記録され増えていくので、トランザクションデータである。
- b 注文1件ごとの日時・商品・数量の記録は、取引のたびに記録されるので、トランザクションデータである。
- c 売上の日付や金額は、取引の基準になる、あまり変わらないデータなので、マスターデータである。
正解：ウ b
ポイント
マスターデータとトランザクションデータの分類を、a〜c それぞれ判定して選ぶ問題です。
考え方と解き方
分類の決め手は、取引の基準として参照されるか、取引のたびに記録されるかです。名前だけで決めると、商品の一覧や売上の金額を取りちがえます。
- a は、商品の名称や標準価格が取引の基準で、あまり変わらないので、マスターデータです。トランザクションデータとしているので不適切です。
- b は、注文1件ごとの記録で、取引のたびに記録されるので、トランザクションデータです。適切です。
- c は、売上の日付や金額が取引のたびに記録されるので、トランザクションデータです。マスターデータとしているので不適切です。
- したがって、適切なのは b で、ウ です。
ほかの選択肢
- ア a が不適切です。商品の名称や標準価格は、取引の基準になるマスターデータです。
- イ a、c はどちらも不適切です。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
- マスターデータ：顧客・商品など、取引の基準になる、あまり変わらないデータ
- トランザクションデータ：売上・注文など、取引のたびに記録され、増えていくデータ
（テーマ・覚えること）
A店では、売上に関する記録を、DIKW モデルの考え方で整理することにした。表1 にその例を示す。
表1 の No.1〜4 を、DIKW モデルの Data（データ）、Information（情報）、Knowledge（知識）、Wisdom（知恵）に当たる順に並べたものとして、最も適切なものはどれか。
| No. | 内容 |
|---|---|
| 1 | 雨の日は、傘がよく売れる傾向がある |
| 2 | 3月14日 14時 雨 傘 3本 販売 |
| 3 | 3月20日は雨の予報なので、午前のうちに傘の陳列を増やした |
| 4 | 3月は雨の日が12日あり、その日の傘の売上は合計 96本だった |
正解：エ No.2、No.4、No.1、No.3
ポイント
表1 の4つの例が、DIKW モデルのどの段階に当たるかを見分け、順に並べる問題です。
考え方と解き方
DIKW モデルは、データから知恵へと、意味づけと活用が進む順です。記録、集計、傾向、行動の4つのどれに当たるかを、内容から見分けます。
- No.2 は、いつ何が何本売れたかの事実の記録で、データです。
- No.4 は、記録を雨の日で集計して意味を持たせたもので、情報です。
- No.1 は、集計から得た傾向で、知識です。No.3 は、その傾向を使って3月20日にどうするかを決めた行動で、知恵です。
- したがって、最も適切なのは エ です。
ほかの選択肢
- ア No.4 と No.2 が逆です。集計した No.4 は、記録の No.2 のあとの段階です。
- イ No.1 と No.4 が逆です。傾向の No.1 は、集計して意味を持たせた No.4 のあとの段階です。
- ウ No.3 と No.1 が逆です。行動の No.3 は、傾向である No.1 のあとの段階です。
覚えておくこと
- DIKW モデル：データ→情報→知識→知恵の順に、意味づけと活用が進む
- データと情報：データは事実の記録、情報はそれを整理して意味を持たせたもの
- 知識と知恵：知識は情報から得た傾向（例：雨の日は傘が売れる）、知恵はそれを使った判断や行動
（テーマ・覚えること）
SSOT（信頼できる唯一の情報源）とデータスペースの説明として、最も不適切なものはどれか。
正解：イ データスペースは、参加する組織のデータを、全て1つの場所に集めて管理する仕組みである。
ポイント
SSOT とデータスペースの説明のうち、不適切なものを選ぶ問題です。
考え方と解き方
データスペースは分散型で、データを各組織に置いたまま共有します。「共有」と「1か所に集める」を取りちがえやすいところです。
- ア は、正とする情報源を決めて参照する SSOT の考え方で、適切です。ウ と エ は、データスペースの定義と特徴（データ主権）で、適切です。
- イ は、データを全て1つの場所に集めるとしています。データスペースは、データを各組織の場所に置いたまま共有できる仕組みです。
- したがって、最も不適切なのは イ です。正しくは、データは各組織の場所に置いたまま共有できる、です。
ほかの選択肢
- ア SSOT は、正とする情報源を1つに決めて参照する考え方なので、適切です。
- ウ データスペースは、異なる組織の間で、信頼性を確保してデータを共有できる標準化された仕組みなので、適切です。
- エ データ主権は、データ提供元の権利を守ることなので、適切です。
覚えておくこと
- SSOT（信頼できる唯一の情報源）：正とする情報源を1つに決め、各部門はそれを参照する考え方
- データスペース：異なる組織の間で、信頼性を確保してデータを共有できる標準化された仕組み
- データスペースの共有：データは各組織の場所に置いたまま活用できる
（テーマ・覚えること）
同じ分野のテーマ（データマネジメント）
- 不備で生じるリスクシラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データマネジメントやガバナンスの不備で生じるリスクを、原因と結果の組として、事例・表・組合せ・文から選ぶ形です。
- データマネジメントの機能シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データマネジメントを構成する各機能の名前と役割を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- データライフサイクルシラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データの生成・保管・処理・活用・廃棄の各段階での取扱いを、事例・組合せ・表から選ぶ形です。
- ガバナンスの活動内容シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、基本行動（評価、方針又は指示、監視）と、ルールの種類、責任と権限、ガバナンス実行を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- ガバナンスの体制と役割シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、CDO・DMO・データオーナー・データスチュワードなどの役割と、中央集権型・分散型・連邦型の組織の形を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- データ品質の指標シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データ品質特性の意味と、特性ごとの測定量、品質モデルを、文・組合せ・計算から選ぶ形です。
- データクレンジングシラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データクレンジングの目的と、欠損値・外れ値・重複・表記ゆれの直し方を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- 品質の測定と調査シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、測定量が満たすべき条件（測定可能性、業務関連性など）の見分けと、プロファイリング・アセスメントの内容を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- 品質管理の継続的な流れシラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データ品質の計画・制御・保証・改善の区別と、品質低下の予防措置を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- メタデータの種類シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、メタデータとは何かと、3つの種類の見分け、メタデータを登録・保管する仕組みを、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- データ辞書とカタログシラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データ辞書・ビジネス用語集・データカタログ・データリネージの使い分けを、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- メタデータ管理の流れシラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、メタデータを集めて登録し、変え、守る手順と、セキュリティメタデータの扱いを、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- メタデータの品質と責任シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、メタデータの評価指標と、最新に保つこと、責任者の任命を、文・組合せ・表から選ぶ形です。