模擬試験（本番形式 50問）
制限時間: 55分（本番は100問110分） 合格目安: Associate=30問以上、Practitioner=35問以上、Master=40問以上
Part 1: データガバナンス（11問相当）
1. データガバナンスの中心的な目的はどれか？
- A) データを物理的に格納する
- B) データ資産の管理に関する権限と制御を行使する
- C) ETLジョブを自動化する
- D) データウェアハウスを構築する
2. Data Steward と Data Custodian の違いとして正しいのはどれか？
- A) Data Steward はIT側、Data Custodian はビジネス側
- B) Data Steward はビジネス側で説明責任を持ち、Data Custodian はIT側で技術管理を担う
- C) 両者は同じ役割である
- D) Data Custodian がデータ戦略全体を統括する
3. Data Governance Council の主な役割はどれか？
- A) 日常のデータクレンジング作業
- B) データウェアハウスの設計
- C) データ管理に関する戦略的意思決定
- D) ETLパイプラインの開発
4. ガバナンスポリシーとデータ標準の違いとして正しいのはどれか？
- A) ポリシーは「何をするか」を定め、標準は「どのように実施するか」を定める
- B) ポリシーはIT部門が作り、標準はビジネス部門が作る
- C) ポリシーと標準は同義語である
- D) 標準はポリシーより上位の概念である
5. RACIマトリクスにおいて「Accountable（A）」の意味はどれか？
- A) 実際の作業を実施する責任
- B) 最終的な説明責任・意思決定権
- C) 情報を受け取る
- D) 意見・助言を提供する
Part 2: データモデリングと設計（11問相当）
6. ビジネスエンティティとその関係のみを示し、技術的詳細を含まないモデルはどれか？
- A) 物理データモデル
- B) 論理データモデル
- C) 概念データモデル
- D) 次元データモデル
7. 第3正規形（3NF）が解消する問題はどれか？
- A) 繰り返しグループ
- B) 部分関数従属
- C) 推移的関数従属
- D) 多値従属
8. データウェアハウスにおいて、ファクトテーブルと非正規化されたディメンションテーブルで構成されるスキーマはどれか？
- A) スノーフレークスキーマ
- B) スタースキーマ
- C) コンステレーションスキーマ
- D) ハブスキーマ
9. SCD（Slowly Changing Dimension）Type 2 の特徴はどれか？
- A) 上書きで履歴を持たない
- B) 有効日付付きの新行追加で完全な履歴を保持
- C) 旧値を別カラムに保持
- D) 変更を記録しない
10. ビジネス上の意味を持たずシステムが生成する識別子を何と呼ぶか？
- A) ナチュラルキー
- B) 候補キー
- C) サロゲートキー
- D) コンポジットキー
11. 既存のデータベースからデータモデルを生成するプロセスを何と呼ぶか？
- A) Forward Engineering
- B) Reverse Engineering
- C) データプロファイリング
- D) スキーマ正規化
Part 3: メタデータ管理（11問相当）
12. ETLジョブの実行ログ・最終実行日時はメタデータのどの種類か？
- A) ビジネスメタデータ
- B) 技術メタデータ
- C) 運用メタデータ
- D) 構造メタデータ
13. データの起源から利用までの流れを追跡する概念はどれか？
- A) データプロビナンス（Provenance）
- B) データリネージ（Lineage）
- C) データカタログ
- D) ビジネスグロッサリー
14. ビジネス用語の統一定義を管理するツール/ドキュメントを何と呼ぶか？
- A) データディクショナリ
- B) メタデータリポジトリ
- C) データカタログ
- D) ビジネスグロッサリー
15. データカタログの主な目的はどれか？
- A) データの物理的格納管理
- B) データ資産の発見・理解を支援する
- C) ETLの自動化
- D) データのバックアップ管理
16. スキーマ変更が下流システムに与える影響を調査することを何と呼ぶか？
- A) データプロファイリング
- B) インパクト分析（Impact Analysis）
- C) データ成熟度評価
- D) データセキュリティ審査
Part 4: データ品質（11問相当）
17. 「データが現実世界の実態と一致しているか」を評価する品質次元はどれか？
- A) Completeness
- B) Validity
- C) Accuracy
- D) Consistency
18. 「同一顧客のレコードが複数存在しない」ことを評価する品質次元はどれか？
- A) Completeness
- B) Uniqueness
- C) Validity
- D) Timeliness
19. データ品質管理で最もコスト効率が高い対策はどれか？
- A) 本番環境での定期クレンジング
- B) ETL後の品質チェック
- C) 入力段階でのバリデーション（Prevention）
- D) 月次の品質レポート
20. 外部データソースで欠損値を補完するデータクレンジング手法はどれか？
- A) 標準化（Standardization）
- B) 重複排除（Deduplication）
- C) 拡充（Enrichment）
- D) 変換（Transformation）
21. データプロファイリングの主な目的はどれか？
- A) データのバックアップ
- B) 既存データの特性・品質を分析・評価する
- C) データモデルの設計
- D) アクセス権限の設定
22. 「データが定義されたフォーマット・ルールに適合しているか」を評価する次元はどれか？
- A) Accuracy
- B) Completeness
- C) Validity
- D) Uniqueness
Part 5: DW & BI / MDM（10問相当）
23. Bill Inmon によるDWHの4特性のうち「時系列でデータを保持する」特性はどれか？
- A) Subject-Oriented
- B) Integrated
- C) Non-Volatile
- D) Time-Variant
24. Kimball アプローチの特徴として正しいのはどれか？
- A) Top-Down でEDWを先に構築する
- B) Bottom-Up でデータマートを先に構築し、スタースキーマを使用する
- C) 3NF（正規化）されたデータモデルを採用する
- D) Inmon よりデータ整合性が高い
25. 複数のデータマートで共有されるディメンションを何と呼ぶか？
- A) ジャンクディメンション
- B) コンフォームドディメンション
- C) 劣化ディメンション
- D) ロールプレイングディメンション
26. MDMにおいて、複数ソースから統合された最も正確な単一レコードを何と呼ぶか？
- A) マスターレコード
- B) プライマリレコード
- C) ゴールデンレコード
- D) リファレンスレコード
27. MDMの Registry スタイルの特徴はどれか？
- A) 全データを中央MDMシステムに格納する
- B) 各システムのデータへのポインタのみを保持し、データは元システムに残る
- C) 中央でマスターを作成して各システムに配信する
- D) トランザクション処理もMDM経由で行う
Part 6: その他のトピック（6問相当）
28. データセキュリティのCIAトライアドのうち「権限者のみがアクセスできる」のはどれか？
- A) Confidentiality
- B) Integrity
- C) Availability
- D) Accountability
29. GDPRの「削除権」の別名はどれか？
- A) Right to Access
- B) Right to be Forgotten
- C) Right to Portability
- D) Right to Rectification
30. ETLとELTの最大の違いはどれか？
- A) ETLはリアルタイム、ELTはバッチ処理
- B) ETLは変換後にロード、ELTはロード後にターゲットで変換
- C) ETLはクラウド向け、ELTはオンプレ向け
- D) ETLはNoSQL向け、ELTはRDB向け
31. ビッグデータの「4V」に含まれないものはどれか？
- A) Volume
- B) Velocity
- C) Validity
- D) Variety
32. ACIDのAはどれか？
- A) Authentication
- B) Authorization
- C) Atomicity
- D) Availability
33. データ倫理において「学習データの偏りによりAIが特定属性を不当に差別する問題」を何と呼ぶか？
- A) データプライバシー侵害
- B) アルゴリズムバイアス
- C) データ品質問題
- D) インフォームドコンセント違反
追加問題（17問）
34. データ統合アーキテクチャで、物理的にデータを移動させずに統合ビューを提供する手法はどれか？
- A) ETL
- B) データウェアハウス
- C) データ仮想化
- D) CDC
35. RBAC（Role-Based Access Control）が最も適しているのはどれか？
- A) 全社員に同じ権限を付与する場合
- B) 役割（管理職・一般職等）に応じてアクセス権限を管理する場合
- C) ユーザーが自分のデータのアクセス権を設定する場合
- D) システムが強制的に権限を設定する場合
36. RTO（Recovery Time Objective）の定義として正しいのはどれか？
- A) 障害時に失ってよいデータの最大量（時間で表現）
- B) 障害から業務を復旧するまでの目標時間
- C) バックアップの実行頻度
- D) 平均故障間隔
37. データウェアハウスのOLTPとOLAPの違いとして正しいのはどれか？
- A) OLTPは分析最適化、OLAPは業務処理最適化
- B) OLTPは業務処理最適化で正規化、OLAPは分析最適化で非正規化
- C) どちらも同じスキーマを使用する
- D) OLAPは頻繁な更新処理に最適化されている
38. ECM（Enterprise Content Management）の主要機能に含まれるものはどれか？
- A) データベースのパフォーマンスチューニング
- B) Records Management（レコード管理）
- C) ETLパイプラインの構築
- D) ネットワーク管理
39. 参照データとして最も適切なものはどれか？
- A) 顧客の住所情報
- B) ISO国コード（JP, US等）
- C) 製品の価格情報
- D) 従業員の評価データ
40. 「4つの分析タイプ」のうち、「最適な意思決定や行動を推薦する」のはどれか？
- A) Descriptive Analytics
- B) Diagnostic Analytics
- C) Predictive Analytics
- D) Prescriptive Analytics
41. データの匿名化と仮名化の違いとして正しいのはどれか？
- A) 匿名化は可逆、仮名化は不可逆
- B) 匿名化は不可逆で個人特定不可、仮名化は識別子を仮名に変換し元に戻せる
- C) GDPRでは仮名化データは個人データとして扱わない
- D) 仮名化はテスト環境用、匿名化は本番用
42. ビッグデータにおいて「データの正確さ・信頼性」を表すVはどれか？
- A) Volume
- B) Velocity
- C) Variety
- D) Veracity
43. MDMで使われる「名寄せ（Entity Resolution）」の目的はどれか？
- A) データの物理的格納場所を最適化する
- B) 同一エンティティを表す複数のレコードを識別・統合する
- C) データのバックアップを自動化する
- D) ETLジョブのスケジューリングを管理する
44. データ品質の「Timeliness（適時性）」が意味するのはどれか？
- A) データが現実と一致している
- B) データに重複がない
- C) データが必要なタイミングで利用可能
- D) データが定義されたフォーマットに適合している
45. データ統合のChange Data Capture（CDC）で最も効率的な手法はどれか？
- A) タイムスタンプベースCDC
- B) ログベースCDC
- C) トリガーベースCDC
- D) ポーリングベースCDC
46. DAMA Wheel の構造として正しいのはどれか？
- A) Data Quality が中心、Data Governance が外周の1つ
- B) Data Governance が中心、他の知識領域が外周
- C) Data Architecture が中心、他の領域が外周
- D) Metadata Management が中心、他の領域が外周
47. 差分バックアップ（Differential Backup）の説明として正しいのはどれか？
- A) 前回バックアップ以降の変更のみをバックアップ
- B) フルバックアップ以降のすべての変更をバックアップ
- C) 全データをバックアップ
- D) データベースのスナップショットを取る
48. データリネージが特に重要な規制対応の場面はどれか？
- A) ネットワーク帯域の管理
- B) GDPR等のデータ監査証跡の確保
- C) サーバーのパッチ適用
- D) Webサイトのパフォーマンス最適化
49. 「1NFを満たし、さらに部分関数従属が除去されている」正規形はどれか？
- A) 第1正規形（1NF）
- B) 第2正規形（2NF）
- C) 第3正規形（3NF）
- D) ボイスコッド正規形（BCNF）
50. データガバナンスの成功要因として最も重要とされるのはどれか？
- A) 最新のデータ管理ツールの導入
- B) 大規模なデータエンジニアリングチームの編成
- C) 経営層（Executive）のスポンサーシップ
- D) 完全自動化されたデータパイプライン
解答一覧
| Q | A | Q | A | Q | A | Q | A | Q | A |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | B | 11 | B | 21 | B | 31 | C | 41 | B |
| 2 | B | 12 | C | 22 | C | 32 | C | 42 | D |
| 3 | C | 13 | B | 23 | D | 33 | B | 43 | B |
| 4 | A | 14 | D | 24 | B | 34 | C | 44 | C |
| 5 | B | 15 | B | 25 | B | 35 | B | 45 | B |
| 6 | C | 16 | B | 26 | C | 36 | B | 46 | B |
| 7 | C | 17 | C | 27 | B | 37 | B | 47 | B |
| 8 | B | 18 | B | 28 | A | 38 | B | 48 | B |
| 9 | B | 19 | C | 29 | B | 39 | B | 49 | B |
| 10 | C | 20 | C | 30 | B | 40 | D | 50 | C |
スコア評価
| スコア | 評価 |
|---|---|
| 40問以上（80%） | Master レベル合格圏 |
| 35〜39問（70-78%） | Practitioner レベル合格圏 |
| 30〜34問（60-68%） | Associate レベル合格圏 |
| 30問未満 | 要追加学習 |
間違えた問題は該当トピックの概要.md に戻って復習すること