練習問題：メタデータ管理

目標: 80%以上正解（11問中9問）

問題

Q1. メタデータの定義として最も正確なものはどれか？

A) データを格納するデータベースの物理的な設計
B) データに関するデータ（Data about Data）
C) データ品質ルールのコレクション
D) データウェアハウスのスキーマ定義

Q2. ETLジョブの最終実行日時、バッチ処理のエラーログなどは、メタデータのどの分類に属するか？

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

Q3. 「顧客」という用語のビジネス上の定義や、データスチュワードの情報が記録されるのはメタデータのどの分類か？

A) 運用メタデータ
B) ビジネスメタデータ
C) 技術メタデータ
D) プロセスメタデータ

Q4. データリネージ（Data Lineage）の主な目的として最も適切なものはどれか？

A) データのバックアップスケジュールを管理する
B) データの起源から利用までの流れを追跡し、問題の根本原因特定や影響分析を支援する
C) データの物理的な格納場所を最適化する
D) データベースのパフォーマンスを監視する

Q5. ビジネス用語の統一定義を管理し、組織内の共通語彙を確立するツール/ドキュメントを何と呼ぶか？

A) データディクショナリ（Data Dictionary）
B) データカタログ（Data Catalog）
C) ビジネスグロッサリー（Business Glossary）
D) メタデータリポジトリ

Q6. データカタログの主な役割として最も適切なものはどれか？

A) データの物理的なストレージを管理する
B) データ資産の発見・理解を支援し、データの検索・参照を可能にする
C) データのETL処理を自動化する
D) データベースのバックアップを管理する

Q7. メタデータのカラムレベルのリネージが特に重要なのはどのような場面か？

A) システム間のデータ移行の際のスループット測定
B) 特定の集計値がどの元データから計算されたかを追跡する場合
C) サーバーのディスク使用量を分析する場合
D) ネットワーク遅延を監視する場合

Q8. テーブル名・カラム名・データ型・プライマリキー定義などが分類されるメタデータの種類はどれか？

A) ビジネスメタデータ
B) 運用メタデータ
C) 技術メタデータ
D) セマンティックメタデータ

Q9. メタデータ管理における「インパクト分析（Impact Analysis）」とは何か？

A) データ品質スコアの算出方法
B) 変更（スキーマ変更など）が下流のシステム・データ・レポートに与える影響の調査
C) 組織のデータ成熟度レベルの評価
D) データセキュリティリスクの評価

Q10. メタデータ品質の評価次元として「鮮度（Freshness/Currency）」が意味するのはどれか？

A) メタデータの完全性（すべての項目が揃っているか）
B) メタデータが現在の実態を正確に反映しているか（最新状態か）
C) 複数ソース間でメタデータが一致しているか
D) メタデータへのアクセス速度

Q11. データカタログとメタデータリポジトリの関係として最も正確なのはどれか？

A) どちらも同じものを指す別名である
B) データカタログはビジネスユーザー向けのフロントエンドで、メタデータリポジトリは基盤となるデータストアである
C) メタデータリポジトリはデータカタログの一部機能である
D) データカタログはOLTPシステム、メタデータリポジトリはOLAPシステムに使われる

解答と解説

A1. B) データに関するデータ
メタデータの定義は "Data about Data"。データの意味・構造・起源・品質・利用状況を記述する。

A2. C) 運用メタデータ
運用メタデータはデータ処理の実行状況（ジョブログ、実行日時、エラー記録、更新頻度等）を記述する。

A3. B) ビジネスメタデータ
ビジネスメタデータはビジネス上の意味（用語定義、ビジネスルール、スチュワード情報、データの意味・文脈）を記述する。

A4. B) データの起源から利用までの流れを追跡し、問題の根本原因特定や影響分析を支援する
データリネージはデータ品質問題の原因追跡、変更影響分析、規制対応（監査証跡）に利用される。

A5. C) ビジネスグロッサリー（Business Glossary）
Business Glossary は組織共通のビジネス用語・定義を集約した用語集。一方、Data Dictionary は技術的なデータ要素の仕様書。

A6. B) データ資産の発見・理解を支援し、データの検索・参照を可能にする
データカタログは「組織内にどんなデータがあるか」を発見（Data Discovery）し、データの意味・品質・リネージを参照できるプラットフォーム。

A7. B) 特定の集計値がどの元データから計算されたかを追跡する場合
カラムレベルリネージは、計算フィールド（売上合計 = 単価 × 数量）の導出ロジックや変換ルールを追跡するのに重要。

A8. C) 技術メタデータ
技術メタデータはデータの物理的・論理的構造（スキーマ、データ型、キー制約、インデックス、DDL等）を記述する。

A9. B) 変更が下流のシステム・データ・レポートに与える影響の調査
インパクト分析はスキーマ変更やデータ移行前に、どのシステム・レポート・アプリが影響を受けるか事前に把握するための活動。

A10. B) メタデータが現在の実態を正確に反映しているか（最新状態か）
鮮度（Currency/Freshness）はメタデータが古くなっていないか、実態と乖離していないかを示す品質次元。

A11. B) データカタログはビジネスユーザー向けのフロントエンドで、メタデータリポジトリは基盤
メタデータリポジトリがメタデータを格納・管理する基盤インフラで、データカタログはそれを分かりやすく検索・参照できるUI/プラットフォーム。