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データ分析 DTAN

現実世界のエンティティ間の関係を記述する情報構造を定義、明確化するためにデータを調査、評価、解釈および分類する。これらの構造によりソフトウェアシステムの開発が容易になり、システムと検索活動を関連付けることができる。

データ分析: レベル 5

データ分析ツールおよび手法に対する基準を設定し、それらの使用法に関して助言し、準拠を確認することができる。データ構造または関連するコンポーネント(エンティティの説明、関係の説明、属性定義)を確立、修正および保守するため、企業情報要件の詳細な理解に基づいて企業データ要件の調査を管理し、データ分析用アプリケーションとデータモデリング手法を調整することができる。

データ分析: レベル 4

データ構造または関連するコンポーネント(エンティティの説明、関係の説明、属性定義)を確立、修正および保守するため、企業データ要件を調査し、データ分析、データモデリングおよび品質保証の手法を適用することができる。データ構造および関連するコンポーネントを用いて、データベース設計者などに助言と指針を提供することができる。

データ分析: レベル 3

データ構造または関連するコンポーネント(エンティティの説明、関係の説明、属性定義)を確立、修正および保守するため、ビジネスプロセスの詳細な理解に基づき、データ分析、データモデリングおよび品質保証の手法を適用することができる。データベース設計者および他のアプリケーション開発チームのメンバーに、データ構造と関連するコンポーネントの詳細に関する助言を提供することができる。

データ分析: レベル 2

データ構造または関連するコンポーネント(エンティティの説明、関係の説明、属性定義)を確立、修正および保守するために、データ分析、データモデリングの手法を適用することができる。