平成24年度春期 データベーススペシャリスト 午前Ⅱ 問20

処理の役割を見分ける視点

データウェアハウスに関わる処理を考えるときは、入力データがどの段階で、何を目的に扱われるものかという役割の境界に注目します。

この問題で問われていること

一つの観点として、処理の主な目的と対象がどのように結びついているかを、問題文の表現から整理してみましょう。

視点

処理を分類するときは、名称の印象だけで決めず、処理の目的、扱うデータの状態、実行される段階を対応づけて考えます。

確認ポイント

• 処理が始まる前後で、データの状態がどう変わると説明されているか確認する
• その処理が何を目的として行われるものかを、説明の中心から整理する
• 問題文で強調される対象とタイミングが、分類の判断にどう関係するか確認する

正解

エ

解説

業務系データをデータウェアハウスへ格納する前に、データ属性やコード体系の不一致、表記ゆれ、誤りなどを統一・修正する処理はデータクレンジングです。

理由

データクレンジングは、複数のデータソースから集めたデータについて、欠損や誤記、表記ゆれ、重複、コード体系の違いなどを確認し、統一された形式に変換・修正する処理です。設問の目的と一致します。

比較

クラスタリングはデータを類似性に基づいてグループ化する分析手法です。スライシングとダイシングは、データウェアハウスの多次元データを条件指定や視点変更によって分析する操作であり、格納前の属性やコード体系の修正を指しません。

選択肢ア

これは不正解だよ。クラスタリングは、データの特徴や類似度に基づいて複数のグループへ分類する分析手法です。抽出したデータの属性やコード体系を統一したり、誤りや表記ゆれを修正したりする格納前の処理ではないため、設問の目的とは異なります。

選択肢イ

これは不正解だよ。スライシングは、多次元データから特定の一つの条件や断面を切り出して分析する操作です。データウェアハウスに格納する前に、属性の不一致やコード体系の違いを変換・修正する処理を表す用語ではありません。

選択肢ウ

これは不正解だよ。ダイシングは、多次元データを複数の条件や視点で切り出し、分析対象を変える操作です。抽出元のデータを統一形式へ変換して品質を整える処理ではないため、設問が示す格納前の修正作業には該当しません。

選択肢エ（正解）

これは正解だよ。データクレンジングは、データの欠損、誤り、重複、表記ゆれ、属性やコード体系の不一致などを確認し、統一された形式になるよう変換・修正する処理です。業務系データをデータウェアハウスへ格納する前の整備に該当します。

学習のポイント

データ統合前の品質改善処理と、分析時のデータ操作を区別して覚えましょう。