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 |
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イ |
データクレンジング |
ウ |
ドリルダウン |
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エ |
ロールアップ |
答え イ
【解説】
ア |
ダイスは、複数の項目で集計したデータの切り口を変えることです。 |
イ |
データクレンジングは、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です。 |
ウ |
ドリルダウンは、データの集計レベルを細かくしたり詳細なデータを見ることです。 |
エ |
ロールアップは、ドリルダウンの反対に元のデータを抽出することです。 |
【キーワード】
・データクレンジング
【キーワードの解説】
- データクレンジング(data cleansing)
同じ対象にシステムごとに異なるデータが割り当てられたものを、統一し一意なデータにすることで、管理しやすく使いやすいデータにすることです。
システム毎に顧客や商品に異なるコードが割り当てられているデータをデータウェアハウスでまとめても、そのままではデータマイニングなどで利用できないためデータコードを統一するデータクレンジングを行います。
もっと、「データクレンジング」について調べてみよう。
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