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【2027年度新設予定国家資格 データマネジメント試験】～データマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1分析～

【2027年度新設予定国家資格 データマネジメント試験】～データマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1分析～ 資格
【2027年度新設予定国家資格 データマネジメント試験】～データマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1分析～
2026.08.31

【2027年度新設予定国家資格 データマネジメント試験】～データマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1分析～

2027年度新設予定国家資格 データマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1の分析内容となります。分析というと大袈裟ですが、データマネジメント試験用重要語句まとめメモです。

データマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1（2026年8月31日(月)）

データマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1に関する私的見解

なかなか2027年度新設予定国家資格 データマネジメント試験対策用の参考書や問題集が出版されませんので、IPAから2026年8月31日(月)に発表されたデータマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1を利用して、まずは最低限暗記すべきデータマネジメント試験用重要語句の確認をしていきます。

出版されてもIT関連資格対策本はそこそこのお値段しますので、数種類から悩みそうですね。
ちなみに私が調査した限りでは2026年9月9日(水)時点ではデータマネジメント試験対策用の参考書や問題集は確認出来ませんでした（まぁシラバス自体が2026年8月31日(月)発表なので当たり前なのですが…）

データマネジメント試験 シラバス案 Ver.0.1(PDF:1.1 MB)（2026年8月31日掲載）

新試験制度のシラバス案について | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
情報処理推進機構（IPA）の「新試験制度のシラバス案について」に関する情報です。
www.ipa.go.jp

IPA データマネジメント試験対策用の参考書や問題集まとめ

※2026年10月18日(日)時点

IPA データマネジメント試験対策用の参考書や問題集が出版される前に参考になりそうな本まとめ

※2026年9月9日(水)時点

データマネジメントが30分でわかる本

データマネジメントが30分でわかる本 | ゆずたそ, はせりょ, 株式会社風音屋, ゆずたそ | 経営情報システム | Kindleストア | Amazon
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データマネジメント試験 シラバス案 重要語句

データマネジメント試験用重要語句をデータマネジメント試験 シラバス案を参考にまとめてみました

IPA データマネジメント試験対策用の参考書や問題集が出版される前に、データマネジメント試験 シラバス案からデータマネジメント試験用重要語句を抽出しました。

シラバス以外からも付随する重要語句を抽出している私的データマネジメント試験用重要語句となります。
少しずつ更新予定となります。
誤っている部分等ありましたら、コメントにてご指摘して頂けますと幸いです。

用語意味
データスチュワード担当領域のデータ管理を推進活用
データアーキテクト組織全体のデータ構造・流れを設計
データエンジニアデータの収集・結合・提供を技術面から支える
データレイク生の未加工データも含む全ての構造化データと非構造化データを統合管理する、「情報の格納庫」のようなソリューション
構造化データExcelやCSV形式で作成された表形式のデータ
半構造化データ表形式ではないが、XMLやJSONといった形で規則性を持たせたデータ
非構造化データ画像や音声など、規則性がなく表形式にも変換できないデータ
DWHデータウェアハウス
データウェアハウス加工済み構造化データをすぐに分析出来る様に統合管理するソリューション
データカタログデータカタログとは、データ資産を一元管理し、メタデータ（データの属性・履歴・所有者など）を整理するシステム
MDMモバイルデバイス管理
モバイルデバイス管理スマートフォンやタブレットなどのモバイルデバイスを一元的に管理するためのシステム
BYOD個人が私物として所有しているPCやスマートフォンを業務に使う利用形態
BIビジネスインテリジェンス
ビジネスインテリジェンス企業が蓄積した膨大なデータを活用し、業務や経営の意思決定を支援するための手法やツール
AIプラットフォームAIを使ったシステムやアプリの開発、学習、運用を効率よく行うための統合型環境や基盤
DMOデジタルマネジメントオフィス：組織全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）、データ活用、デジタルIT施策を一元的に管理・統制・推進する専門組織（司令塔部門）
データオーナー日常の技術運用ではなく、ビジネス視点でのポリシー決定者
データドリブン経営経験や勘（KKD）だけに頼らず、収集・分析した客観的なデータに基づいて経営判断や事業施策を決定する経営手法
DIKWモデルデータ（Data）、情報（Information）、知識（Knowledge）、知恵（Wisdom）の頭文字を取ったもので、未加工の事実が意思決定や行動に資する「価値」へと昇華していくプロセスを4つの階層で表した情報層序のフレームワーク
SSOT（Single Source of Truth / 信頼できる唯一の情報源）組織内のすべてのシステムやメンバーが「正しく最新のデータ」として参照する、一元管理された単一のデータソース（データ基盤）
データスワンプ（Data Swamp / データの沼）大量のデータを保管する「データレイク（Data Lake）」の管理・整理が機能せず、どこに何のデータがあるのか分からなくなり、活用不可能な状態に陥ったデータベース（またはデータ基盤）
データライフサイクル生成，保管，処理，活用，廃棄
データマネジメント（実行・運用）: ガバナンスで定められたルールに基づき、実際にデータの収集・加工・保管・分析を行う実務（どう実行するか）
データガバナンス（統制・企画）: 「どのようなルールでデータを扱うか」「誰に権限を与えるか」といった方針決定・評価・監査（何をすべきか・どう統制するか）
データ品質特性正確性，完全性，一貫性，信憑性，機密性
データクレンジングの目的と効果欠損値の補完・除外，外れ値の修正・削除，異常値の修正・削除，重複の排除，表記ゆれの修正
データプロファイリング（技術的な実態把握）分析対象のデータソースを技術的・統計的に走査（スキャン）し、「実際にどのようなデータが入っているか」という客観的な数値や構造を自動・半自動で可視化する作業
データアセスメント（事業視点での品質評価）プロファイリングで得られた事実をもとに、「そのデータがビジネス目的や分析要件に耐えうるか（Fit for Purpose）」を総合的に評価・判断する作業
データマート組織全体のデータを集積・整理したデータベース（DWHなど）から、特定の部署・目的・業務（例：営業部、マーケティング分析用など）に必要なデータだけを抽出・加工して構築した小規模な分析用データベース
ETL（Extract → Transform → Load）加工済みのきれいなデータをDWHやデータマートに格納するオンプレミス型
ELT（Extract → Load → Transform）加工せずにそのままクラウド基盤に格納して、格納後に必要に応じて集計・変換を行うクラウド型
データ仮想化（論理統合）:データは元の場所（ソースシステム）に置いたまま動かさず、分析リクエストがあった際に仮想レイヤーがリアルタイムに各ソースへクエリを投げ、結果をその場で統合してユーザーに返す
データファブリックオンプレミス、マルチクラウド、SaaSなど複数の環境に分散・点在するデータソースを、AI/機械学習と「アクティブメタデータ」を活用して論理的に織り上げ（Fabric）、一元的に統合・管理・活用するための次世代データアーキテクチャ構想
オントロジーITやデータマネジメントの文脈において、対象領域における「概念」「属性」「関係性」「ルール」を体系的に定義し、コンピュータが人間の意味理解（セマンティクス）に近い形でデータとその背景知識を解釈・処理できるようにした「知識モデル（知識フレームワーク）」
セマンティックレイヤーデータベースやDWHなどの「複雑な技術的データ構造」と「現場のビジネスユーザー」の間に位置し、データの意味・ビジネス用語・計算ロジック（「売上」「客単価」など）を共通の言語として一元管理・抽象化する論理的なレイヤー
セルフサービス分析IT部門やデータエンジニアに依頼することなく、現場のビジネスユーザー（営業、マーケティング、企画など）が自ら必要なデータにアクセスし、集計・分析・可視化・意思決定を行える環境および取り組み
データブレンディング異なる複数のデータソース（DWH、基幹システム、SaaS、Excel/CSVファイルなど）に存在するデータを、事前（データベース側）で物理的に統合することなく、分析や可視化の段階で一時的かつ手軽に「集計後のデータレベル」で結合・集約して活用するプロセス・手法
データプレパレーション（Data Preparation / データ準備・前処理）とは、各種システムから集めた生のデータ（ローデータ）を、分析・可視化やAI・機械学習ですぐに使える高品質な状態に整理・加工・整形する一連の準備プロセス
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