異なっているデータ属性やコード体系を統一する処理｜情報処理安全確保支援士 平成27年 秋期午前Ⅱ試験 問21
出典：平成27年秋期 午前Ⅱ 問21
分野：データベース ／ データベース応用
データウェアハウスを構築するために，業務システムごとに異なっているデータ属性やコード体系を統一する処理はどれか。
- ア：ダイス
- イ：データクレンジング
- ウ：ドリルダウン
- エ：ロールアップ
TSUNAGARU-ADVICE
まず押さえたいこと
データクレンジングは、複数の業務システムから集めたデータについて、表記ゆれ・属性・コード体系などの違いを整理し、統一された形に整える処理です。データウェアハウスでは、分析に使えるようデータの形式や意味をそろえることが重要です。
迷ったときの判断軸
ダイス・ドリルダウン・ロールアップは、蓄積したデータを分析するときに使うOLAPの操作です。これに対してデータクレンジングは、分析前のデータを整える処理です。データを分析する操作なのか・分析できる状態に整える処理なのかで切り分けましょう。
科目Bにつなげるために
データウェアハウスやOLAPそのものは、支援士試験の科目Bで中心的に問われる可能性は高くありません。科目Aでデータクレンジング・ドリルダウン・ロールアップなどの違いを整理したら、科目B対策では、脅威・脆弱性・リスク・管理策・ログ分析・インシデント対応など、セキュリティ分野の重要論点を優先して深掘りしましょう。
データクレンジングは、複数の業務システムなどから集めたデータについて、表記の揺れ・重複・誤り・異なるコード体系などを整理し、統一された形に整える処理です。
データウェアハウスでは、複数のシステムからデータを集約して分析するため、例えば同じ商品や顧客を表すコードがシステムごとに異なっている場合、それらを同じ基準に合わせる必要があります。このような属性やコード体系の統一は、データクレンジングに該当します。
したがって、イが適切です。
❌他選択肢が誤りの理由ア：ダイス
⇒OLAPにおける分析操作の一つです。多次元データから特定の条件に該当する部分を切り出して分析します。データ属性やコード体系を統一する処理ではありません。
ウ：ドリルダウン
⇒集計されたデータを、より細かい階層へ掘り下げて分析する操作です。例えば「年別」から「月別」、「月別」から「日別」へ詳細化する場合などに用います。
エ：ロールアップ
⇒細かいデータをより上位の階層へまとめて集計する操作です。例えば「日別」の売上を「月別」、「月別」を「年別」にまとめる場合などに用います。