平成24年度 春期 データベーススペシャリスト試験 午前Ⅱ 問20

解説

業務系のデータベースから抽出したデータをデータウェアハウスに格納する際には，抽出元のシステムごとに異なるデータ属性の形式やコード体系（例えば，日付の表記形式や区分コードの体系の違いなど）を統一し，整合性のあるデータに変換・修正する必要がある。このような処理をデータクレンジング（データクリーニング）と呼ぶ。クラスタリング・スライシング・ダイシングは，いずれもデータウェアハウスに格納された後の多次元データ（データキューブ）を分析・加工するOLAP操作に関する用語であり，データを整合させる前処理を指す用語ではない。

選択肢ごとの解説

• ア誤り。クラスタリングは，複数のサーバをまとめて可用性や処理能力を高める技術，あるいはデータを類似性に基づいてグループ化する分析手法を指す用語であり，データ属性やコード体系を整合させる処理を指すものではない。
• イ誤り。スライシングは，多次元データ（データキューブ）からある次元を固定して断面を切り出す，OLAPにおけるデータ分析操作であり，データを整合させる前処理を指すものではない。
• ウ誤り。ダイシングは，多次元データキューブの視点を変えて別の断面を切り出す，OLAPにおけるデータ分析操作であり，データを整合させる前処理を指すものではない。
• エ正しい。抽出したデータのデータ属性やコード体系を，整合性のとれた形式に変換・修正する処理をデータクレンジングという。