AWS CLF　問題345-348：データウェアハウス

【正解】
C) 大規模なデータ分析のためのデータの蓄積と処理が最適化されたデータストレージ

【解説】
データウェアハウスは、大量のデータを収集し、保存し、分析するために最適化されたデータストレージのことを指します。データウェアハウスは主に分析目的で使用され、複数のデータソースからデータを収集し、データを変換・統合して効果的な分析を可能にします。リレーショナルデータベース管理システムはデータベースの管理に使用されるものであり、データウェアハウスとは異なります。分散ストレージシステムはデータの分散と冗長性を提供するために使用されますが、データウェアハウスの特徴とは異なります。オンライントランザクション処理（OLTP）システムは、リアルタイムのトランザクション処理に特化したシステムであり、データウェアハウスとは目的と用途が異なります。

【正解】
D) データのクエリと分析

【解説】
データウェアハウスでは、主にデータのクエリと分析が行われます。データウェアハウスに蓄積された大量のデータを効果的に分析するために、クエリ言語や分析ツールを使用します。データの挿入、更新、削除は一般的には行われません。データウェアハウスは主にデータの蓄積と分析に焦点を当てたデータストレージであり、リアルタイムのトランザクション処理やデータの変更はあまり行われません。

【正解】
A) インデックスの作成

【解説】
データウェアハウスにおけるデータの読み取りパフォーマンスを向上させるためには、インデックスの作成が一般的に使用されます。インデックスは特定の列や属性に基づいてデータを組織化し、クエリの実行速度を向上させるための構造です。インデックスによってデータの検索が高速化されるため、データウェアハウスにおけるクエリパフォーマンスの向上に役立ちます。データの暗号化やバックアップとリストアはデータの保護に関連する技術であり、データの読み取りパフォーマンスの向上とは直接関係しません。データの圧縮はデータストレージの効率化に役立ちますが、読み取りパフォーマンスの向上とは異なります。

【正解】
C) データクレンジング

【解説】
データウェアハウスにおいてデータの品質や整合性を確保するためには、データクレンジングが使用されます。データクレンジングはデータの異常値や欠損値を検出し、修正または削除するプロセスです。データの品質を向上させることにより、正確な分析結果を得ることができます。データバックアップはデータの保護と復元に関連し、データモデリングはデータの構造化や関係性の定義に使用されます。データシャーディングはデータの分散とパフォーマンス向上に関連する概念です。