IT試験では、データウェアハウスの定義や、ビル・インモンが提唱した4つの特徴（サブジェクト指向、統合性、時系列性、非更新性）について問われます。特に、「データウェアハウスのデータは日常的に更新されるか？」といった誤った選択肢を排除できるように、「非更新（追加のみで、更新・削除はしない）」という特徴を強く意識しておくことが大切です。
また、関連するシステムやプロセスである「ETL」の役割や、データウェアハウスから特定の部門用にデータを切り出した「データマート」との違いを正しく理解しているかも問われます。さらに、蓄積されたデータを分析するための手法である「OLAP（多次元分析）」や、後述する「データマイニング」との位置付けの相違（DWHはデータを蓄積する場所、マイニングはそこから法則性を見つける技術）を整理しておく必要があります。
関連する用語
データウェアハウスの周辺知識としては、データを抽出・加工する「ETL」、データ分析を高速に行う「OLAP」、特定の目的に絞ってデータを格納する「データマート」、データから知見を発掘する「データマイニング」、さらに大規模なデータ群を指す「ビッグデータ」などがあり、これらはビジネスインテリジェンス（BI）の基盤をなす要素です。
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ファクトチェック：試験要綱 Ver.5.6（2026-07-06公開、2026年10月試験から適用）。Ver.5.6は2026年10月試験から適用され、科目Aと科目Bを規定します。2026年8月時点では適用前の資料であるため、記事では適用日を明記し、詳細シラバスVer.7.2も併記します。
この記事は公式出題範囲・チェックリストとの対応を編集部で確認した学習解説です。
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