データウェアハウス
データウェアハウスとは、企業内の複数のシステムから集められたデータを一元的に保管・管理し、分析やレポート作成に活用するためのシステムです。ビジネスインテリジェンス (BI) の基盤として、過去のデータに基づいた意思決定を支援します。
ETL
ETLとは、データ統合のプロセスを指し、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し）の頭文字を取ったものです。様々なシステムやデータベースから必要なデータを抽出し、分析に適した形式に変換し、データウェアハウスなどに書き出す一連の流れを指します。
このとき、データに冗長な部分や表現の不統一、不整合などが生じることがあります。その場合、整合性のある状態に戻したり、正確なデータを生成する処理をデータクレンジング（洗浄）といいます。
データマイニング
データマイニングとは、大量のデータの中から有用な情報やパターンを発見する技術のことです。「マイニング」は日本語で「採掘」を意味し、大量のデータを鉱山に例え、そこから有益な情報を「掘り出す」イメージで使われます。具体的には、統計学や機械学習などの手法を駆使して、データに隠された規則性や相関関係、将来の傾向などを分析し、ビジネスや研究に役立てます。
最近ではシステムの性能向上やインターネットの普及に伴い、
Volume（量）・・・全体のデータサイズが非常に大きくなる
Variety（種類）・・・非常に多様な様式・内容で構成され、構造化されていない
Velocity（頻度）・・・わずかな時間の間にどんどん新規追加・更新される
という特徴（三つのV）をもった「整理されていない巨大なデータ群」、いわゆるビッグデータを分析し、ビジネスや業務に活用する場面も増えてきています。
NoSQL
NoSQLとは、リレーショナルデータベース(RDB)とは異なる非リレーショナルデータベースの総称です。SQL（構造化問い合わせ言語）を必須としないため、柔軟なデータモデルで、大量の非構造化データや半構造化データを扱うのに適しています。NoSQLは「Not Only SQL」の略で、SQLも使えるデータベースも含まれます。
・キーバリューストア（Key-Value Store, KVS）
データを「キー」と「値」のペアで保存するNoSQLデータベースの一種です。キーを使って値を検索・取得するシンプルな構造を持ち、高速なデータアクセスが可能です。
・グラフ指向データベース（グラフDB）
データ同士の関係性を「ノード（頂点）」と「エッジ（辺）」で表現するデータベースです。リレーショナルデータベース（RDB）のように表形式でデータを管理するのではなく、データ間のつながりを重視した構造でデータを格納します。SNSの人間関係やWebサイトのリンク構造など、複雑な関係性を表現するのに適しています。
・ドキュメント指向データベース
データを「ドキュメント」と呼ばれる形式で格納するNoSQLデータベースの一種です。ドキュメントは、JSONやXMLのような構造化されたデータ形式で表現され、従来のRDBMS（リレーショナルデータベース）のように厳格なスキーマを必要とせず、柔軟なデータ構造を持つことができます。これにより、開発者はデータの変更や追加に柔軟に対応でき、特に構造化されていないデータや半構造化データの管理に適しています。
OLAP
OLAP（Online Analytical Processing）とは、大量のデータを様々な角度から分析し、迅速に結果を提示するシステムやツールのことです。日本語では「オンライン分析処理」と訳され、ビジネスインテリジェンス（BI）の重要な要素の一つとされています。
データ資源管理（IRM:Information Resource Management）
IRMとは、組織が持つ情報資源（データ、ドキュメント、システムなど）を、効率的に管理し、活用するための戦略のことです。IRMの目的は、データの可用性、整合性、セキュリティを確保し、組織全体の意思決定や業務効率の向上に貢献することです。
メタデータ
メタデータとは、データを説明するためのデータのことです。例えば、ファイル名、作成日時、ファイルサイズ、データの種類、関連するキーワードなどがメタデータとして扱われます。メタデータは、データの検索性や理解を助け、データ管理を効率化します。
DD（データ定義）/DS（データ仕様）
・DD（データ定義）：
データ項目（カラム）の定義、データ型、制約条件などを定義します。例えば、顧客IDは数値型で、6桁の整数である、などの定義です。
・DS（データ仕様）：
データ形式、レコード構造、ファイル形式などを定義します。例えば、CSV形式で、各レコードはカンマ区切りで、1行に1つの顧客情報が記述される、といった定義です。
リポジトリ
リポジトリとは、データやメタデータを一元的に保管・管理するための場所です。リポジトリは、データの検索、共有、管理を容易にし、データの整合性とセキュリティを確保します。