第8章データ管理
Practice Exercises練習問題
Exercises 1–5練習問題 1–5
1. Draw a flow diagram that explains how information architects, database designers, data owners, data stewards, database administrators, and data scientists coordinate their activities.
1. 情報アーキテクト、データベース設計者、データ所有者、データスチュワード、データベース管理者、データ科学者が、どう活動を調整するかを説明する流れ図を描こう。
2. Research how bad data can result in bad information and why sources impact the quality of the data.
2. 悪いデータが悪い情報を生む仕組みと、情報源がデータ品質に影響する理由を調べよう。
3. Draw a diagram of a DBMS architecture that could be used to run a medium-scale website.
3. 中規模のウェブサイトの運用に使える、DBMSアーキテクチャーの図を描こう。
4. Research and provide a few examples of pros and cons of SQL databases compared to NoSQL databases.
4. NoSQLデータベースと比較したSQLデータベースの長所・短所を調べ、例をいくつか挙げよう。
5. Which statement is correct?
5. 正しい文はどれか。
• The Boyce-Codd normal form is more strict than the fourth normal form.
• ボイス・コッド正規形は、第4正規形より厳しい。
• The Boyce-Codd normal form is more strict than the third normal form.
• ボイス・コッド正規形は、第3正規形より厳しい。
• The second normal form is more strict than the Boyce-Codd normal form.
• 第2正規形は、ボイス・コッド正規形より厳しい。
• The first normal form is more strict than the Boyce-Codd normal form.
• 第1正規形は、ボイス・コッド正規形より厳しい。
Exercises 6–9練習問題 6–9
6. Give practical examples of applications where it would be best to use the following: key-value store, document store, column-oriented database, graph-based database
6. キーバリューストア、文書ストア、列指向データベース、グラフ型データベースについて、それぞれを使うのが最適なアプリケーションの実例を挙げよう。
7. Use a simple example to explain the difference between hindsight, foresight, and insight. What type of technology can be used to derive each one of these?
7. 振り返りによる理解、先を見通すこと、洞察の違いを、単純な例で説明しよう。それぞれを得るには、どのような技術を使えるか。
8. Which Amazon tool would you use to turn text into speech? What are the other tools listed used for?
8. テキストを音声へ変換するには、Amazonのどの道具を使うか。一覧の他の道具は何に使うか。
• Amazon Lex
• Amazon Lex
• Amazon Echo
• Amazon Echo
• Amazon Polly
• Amazon Polly
• Amazon Rekognition
• Amazon Rekognition
9. State a major constituent of informatics.
9. 情報学の主要な構成要素を1つ述べよう。
Problem Set A問題集A
Exercises 1–5練習問題 1–5
1. You are working for a large retailer, and you are given access to radio frequency identification (RFID) devices, which give you the ability to tag every item the company has in stock. Describe the team you would recommend putting together to derive some real benefits about the tagging, and recommend an approach to drive improvements in sales.
1. 大規模な小売業者で働くあなたは、会社の全在庫品にタグを付けられるRFID（無線周波数識別）装置を使えるようになった。タグ付けから実際の利益を得るため、どのようなチームを作ることを勧めるか。販売を改善するための取り組みも提案しよう。
2. Provide an example of data governance relating accuracy, accessibility, and security.
2. 正確性・アクセス可能性・安全性に関わる、データガバナンスの例を挙げよう。
3. Give an example of data that could benefit from being represented using the hierarchical model.
3. 階層モデルで表現することが役立つデータの例を挙げよう。
4. Write a use case that would suggest that SQL is a better choice than NoSQL, and explain why it’s a better choice.
4. NoSQLよりSQLを選ぶ方がよいユースケースを書き、その理由を説明しよう。
5. Write a use case that would suggest NoSQL is a better choice than SQL would be, and explain why it’s a better choice.
5. SQLよりNoSQLを選ぶ方がよいユースケースを書き、その理由を説明しよう。
Exercises 6–10練習問題 6–10
6. Develop a conceptual model using ErWin and map the conceptual schema to a relational database schema for a database target of your choice. Review the generated SQL statements and comment on them. Then populate the resulting database with sample data of your choice and create an SQL query that will let you retrieve all the employees that work on a given project.
6. ErWinで概念モデルを作り、選んだデータベースを対象として、概念スキーマを関係データベースのスキーマに対応付けよう。生成されたSQL文を確認し、コメントを付ける。次に、出来上がったデータベースへ好きなサンプルデータを入れ、指定したプロジェクトに従事する全従業員を取得するSQLクエリーを作ろう。
7. Research some popular SQL and NoSQL tools. Create a list of tools that are available for each database type. Download a version of an SQL and NoSQL tool of your choice and create a table in each.
7. よく使われるSQLとNoSQLの道具を調べ、各データベースの種類で利用できる道具を一覧にしよう。それぞれ1つずつ選んでダウンロードし、両方で表を作ろう。
8. Contrast operational, tactical, and strategic decision-making. Illustrate with an example in
8. 運用上・戦術上・戦略上の意思決定を対比しよう。次のいずれかの場面で、例を使って説明する。
• an online retail setting (e.g., Amazon, Netflix, eBay),
• オンライン小売（Amazon、Netflix、eBayなど）
• a bank setting, or
• 銀行
• a university setting.
• 大学
9. Ideally, data integration should include
9. 理想的には、データ統合に何を含めるべきか。
• only data.
• データだけ。
• only processes.
• 過程だけ。
• both processes and data.
• 過程とデータの両方。
10. What components does the base Hadoop stack include?
10. 基本的なHadoopスタックには、どの構成要素が含まれるか。
Exercises 11–12練習問題 11–12
11. Explain how informatics relates to sports.
11. 情報学とスポーツの関係を説明しよう。
12. Explain how informatics relates to urban life.
12. 情報学と都市生活の関係を説明しよう。
Problem Set B問題集B
Exercises 1–5練習問題 1–5
1. During the COVID-19 pandemic, testing for active COVID infection using nasal swabs increased significantly. Examples of the collected features are name, age, sex, and symptoms (cough, sore throat, loss of smell and taste, fever >100.2°F, shortness of breath, rash, headache, and congestion). Create a data dictionary table with the following attributes:
1. COVID-19のパンデミック中、鼻腔スワブで現在の感染を調べる検査が大幅に増えた。収集する特徴の例には、名前、年齢、性別、症状がある。症状には、せき、のどの痛み、嗅覚と味覚の喪失、100.2°Fを超える発熱、息切れ、発疹、頭痛、鼻づまりなどが含まれる。次の属性を備えたデータ辞書の表を作ろう。
• Name: attribute name
• 名前：属性名
• Definition: describe the attribute
• 定義：属性の説明
• Data type: attribute data type
• データ型：属性のデータ型
• Possible values: the possible values for the attributes
• 取り得る値：属性が取り得る値
2. Explore the concept of the age of data by researching an example of a piece of data that changes rapidly and a piece of data that does not change over the course of time. Provide a suggestion on how to use the data and determine if the data are not relevant and no longer accurate.
2. 急速に変わるデータと、時間がたっても変わらないデータを1つずつ調べ、データの古さという概念を探ろう。そのデータの使い方を提案し、関連性を失ったり、正確でなくなったりしていないか判断しよう。
3. Explain the difference between OLTP and OLAP using a practical example
3. 実例を使い、OLTPとOLAPの違いを説明しよう。
4. Suggest criteria for selecting an open-source versus a commercial database system.
4. オープンソースと商用のデータベースシステムを選ぶ基準を提案しよう。
5. A food delivery service wants to gather the personal information of new clients and uses an online form in which all fields are required to be filled. Which record organization technique would be preferred for this purpose? Why would it be the best choice?
5. 食事の配達サービスが、新規顧客の個人情報を集めるため、すべてのフィールドが必須のオンラインフォームを使う。この用途には、どのレコード編成技法が望ましいか。最もよい選択となる理由は何か。
Exercises 6–10練習問題 6–10
6. Select a key-value store of your choice and implement a sample application using it.
6. キーバリューストアを1つ選び、それを使ったサンプルアプリケーションを実装しよう。
7. Discuss four approaches to deal with slowly changing dimensions in a data warehouse. Can any of these approaches be used to deal with rapidly changing dimensions?
7. データウェアハウスで、ゆっくり変化するディメンションに対処する4つの方法を論じよう。そのうち、急速に変わるディメンションにも使えるものはあるか。
8. Discuss some application areas where the usage of streaming analytics (such as provided by Spark Streaming) might be valuable. Consider X (formerly Twitter), but also other contexts.
8. Spark Streamingなどが提供するストリーミング分析が役立ちそうな応用分野を論じよう。X（旧Twitter）に加え、他の状況も考えてほしい。
9. If Spark’s GraphX library provides a number of interesting algorithms for graph-based analytics, do you think that graph-based NoSQL databases are still necessary? Explain why or why not. Search the Web on how to run Neo4j together with Spark and explain which roles they both serve in such an environment.
9. SparkのGraphXライブラリーが、グラフ分析の興味深いアルゴリズムを多数提供しているとしたら、グラフ型NoSQLデータベースは、なお必要だと思うか。理由を説明しよう。Neo4jとSparkを組み合わせて動かす方法をウェブで調べ、その環境で両者が果たす役割を説明しよう。
10. Design a sample end-to-end informatics solution for an area of your choice. If you have time, implement a simple prototype of your solution as a web-based application using a data management infrastructure of your choice.
10. 好きな分野で、一連の処理を端から端まで含む情報学のソリューションを設計しよう。時間があれば、選んだデータ管理基盤を用い、ウェブアプリケーションとして単純な試作品を実装する。