解説

データベース設計における「データ分析」は、業務で必要なデータ項目を洗い出し、項目間の関連（エンティティ間の関係）を整理する作業です。ER図（Entity-Relationship図）の作成や、正規化（データの重複・矛盾を排除する設計）がこの工程で実施されます。この工程の成果物は概念データモデルや論理データモデルです。データウェアハウスからの情報抽出はBI（ビジネスインテリジェンス）の活動、特定条件を満たす行の抽出はSQLの操作、ビッグデータから有用情報を探索するのはデータマイニングに相当します。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

「データウェアハウスから業務ごとに必要な情報を抽出する」はBI（Business Intelligence）やOLAP（Online Analytical Processing）の活動です。データベース設計の「データ分析」ではなく、構築済みのデータウェアハウスを活用して意思決定に使う情報を抽出する運用フェーズの作業です。

選択肢 イ

「データ項目の内容が指定された条件を満足する行だけを抽出する」はSQLのWHERE句による選択操作です。これはデータベース設計フェーズの作業ではなく、設計・構築済みのDBに対してクエリを実行する運用フェーズの作業です。

選択肢 エ

「膨大な情報から統計的手法などでビジネスに活用できる情報を探索する」はデータマイニングの説明です。大量データからパターン・傾向を発見する分析手法であり、データベース設計フェーズの「必要なデータ項目の洗い出しと整理」とは異なります。

解くときのポイント

DBデータ分析フェーズ＝「必要なデータ項目の洗い出し＋項目間の関連整理（ER図作成）」。SQLによる行選択は運用フェーズ、DWHからの情報抽出はBI、データマイニングは分析手法。「設計時の作業＝データ項目・関連の定義」。