データレイクは、様々な形式（構造化、半構造化、非構造化）の生データを、そのままで（未加工の状態で）大規模に保存するリポジトリです。これは、将来的にどのような分析が必要になるか未定な場合でも、全てのデータを蓄積しておくことで、後から多様な分析ニーズに対応できるようにするための特徴です。
データベーススペシャリスト令和4年度 秋期午前II問 18
令和4年度 秋期 データベーススペシャリスト 午前II 問18
難度
標準
データレイクの特徴はどれか。
選択肢
ア大量のデータを分析し、単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出す。
イデータウェアハウスに格納されたデータから特定の用途に必要なデータだけを取り出し、構築する。
ウデータウェアハウスやデータマートからデータを取り出し、多次元分析を行う。
エ必要に応じて加工するために、データを発生したままの形で格納して蓄積する。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
展開閉じる
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
この解説は？
この解説は AI 生成です（詳細）
解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。
AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。
解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
分野「データウェアハウス」の学習ポイント
この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり
- 何が問われるか
- 本問の分野で問われる代表的な知識・用語の整理。
- 学習の進め方
- 正解／誤答の選択肢ごとに「なぜ正しい / なぜ違うのか」を1行ずつ言語化すると定着する。
AI コパイロット
この問題を AI と深掘りする
用語解説・選択肢分析・類題生成をその場で対話。クイズモードでは解答→解説がゼロ遷移。
共有
ショート動画
関連する問題
データウェアハウス の他の問題
- テクニカルエンジニア(データベース)2009年度 春期 午前II 問14関係データベースを利用して、データウェアハウスをスタースキーマ構造で作成することがある。このとき、分析の対象とするトランザクションデータを格納するテーブルはどれか。
- データベーススペシャリスト令和2年度 秋期 午前II 問15ビッグデータの処理に使用される CEP(複合イベント処理)に関する記述として、適切なものはどれか。
- データベーススペシャリスト令和2年度 秋期 午前II 問17OLAP によって、商品の販売状況分析を商品軸,販売チャネル軸,時間軸,顧客タイプ軸で行う。データ集計の観点を,商品,販売チャネルごとから,商品,顧客タイプごとに切り替える操作はどれか。
- データベーススペシャリスト令和3年度 秋期 午前II 問18ビッグデータ処理基盤に利用され、オープンソースソフトウェアの一つであるApache Spark の特徴はどれか。
- データベーススペシャリスト令和4年度 秋期 午前II 問16ビッグデータの処理に使用される CEP (複合イベント処理)に関する記述として、適切なものはどれか。