メタデータとは？めたでーた
メタデータとは、データそのものではなく、その意味・構造・所在・来歴を記述するデータ。項目定義やコード値の意味、取得元と取得時刻を持たせることで、利用側が中身を開かずに使えるかどうかを判断できる。設計上は、書き込み時にスキーマを固めるか読み出し時に解釈するかの選択が、整合性と柔軟性のどちらを取るかの分岐になる。
最終更新：2026-10-06
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複数システムのデータを突き合わせると、同じ「顧客番号」が別の採番規則だった、区分値の1が片方では法人で片方では個人だった、という食い違いが結合してから発覚する。項目名と型だけでは意味が特定できないため、意味と来歴を別に管理する必要が生まれた。レガシー刷新や他システム連携の方針を決める場面で、データ辞書と来歴管理をどこまで作るかは、移行時の突合コストと直結する判断になる。
具体例
AWS Glue データカタログにテーブル定義・パーティション・取得元ジョブを登録しておくと、分析側は本番へ問い合わせずに使えるデータかを判断できる。逆に登録を運用に組み込まないと、カタログが実体と乖離し、誰も信用しない目録が残る。
試験での引っ掛け
データ項目の定義だけを集めたデータディクショナリより対象が広く、来歴・統計値・アクセス権も含む。写真のEXIFに残る位置情報のように、メタデータ自体が個人を特定し得る情報になることがあるので、外部提供や移行の設計では削除対象として明示する。メタデータを整備しないまま貯めたデータレイクは、中身の分からない置き場になる。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。