🔒データプライバシー

個人情報の不正利用からの保護。

🏅データ品質

データの正確性、完全性、信頼性の度合い。

🚑データ復旧

失われたデータや破損したデータを復元するプロセス。

♻️データ冗長性

システム内でのデータの不必要な重複。

⏳データ保持

削除前にデータを保持する期間を規定するポリシー。

🧑‍🔬データサイエンティスト

複雑なデータを分析して洞察を抽出する専門家。

🛡️データセキュリティ

不正アクセスや破損からデータを保護します。

📍データソース

データが取得された元。

🧑‍💼データスチュワード

データ資産と品質の管理を担当する人。

💾データストレージ

物理メディアまたはクラウドメディアへのデータの保持。

🔄データ変換

ある形式または構造のデータを別の形式または構造に変換します。

🔤データ型

フィールドが保持できる値の種類を指定する分類。

✅データ検証

データの正確性と規則への準拠を確認します。

🔍データ検証

データが正確に転記または転送されたことを確認します。

📈データ可視化

データをグラフで表現して、パターンや洞察を明らかにします。

🏭データウェアハウジング

分析のために複数のソースからの統合データを保存しています。

🗄️データベース

電子的に保存された、構造化された情報の整理された集合。

📦データセット

分析用に整理された関連データポイントの集合。

📖記述的分析

何が起こったかを説明するためにデータを分析します。

🔎診断分析

何かが起こった理由を理解するためにデータを分析します。

🔁ELT

最新のデータパイプラインのための抽出、ロード、変換プロセス。

🔄ETL

データをデータウェアハウスに移動するための抽出、変換、ロードプロセス。

🏷️フィールド

データベースレコード内の単一の属性または列。

🔗外部キー

あるテーブルのレコードを別のテーブルにリンクするフィールド。

💽ハードドライブ

デジタルデータを保持するための磁気記憶装置。

📇インデックス

データベースレコードの取得を高速化するデータ構造。

ℹ️情報

意思決定に役立つ、意味のある処理済みデータ。

🎯KPI

目標達成に向けた成功度を測定する主要業績評価指標。

🤖機械学習

データからパターンを学習して予測を行うアルゴリズム。

🏷️メタデータ

フォーマットや出所など、他のデータを説明するデータ。