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データ収集百科事典>データ収集名詞

【データ収集名詞】データトリガー（Data Trigger）

データトリガー（Data Trigger）とは、データの生成・更新・削除といった特定のイベントを契機として、あらかじめ定義された処理やワークフローを自動的に実行する仕組みを指します。主にデータベース、データパイプライン、イベント駆動型アーキテクチャにおいて利用され、状態変化を即座に検知し、後続処理を人手を介さずに連鎖的に起動することを目的としています。データトリガーは、システムのリアルタイム性と自動化を高める中核的な設計要素として位置づけられています。

2026-01-26 13:44:34
【データ収集名詞】データリスナー（Data Listener）

キュー（Queue、Queue Data Structure）とは、先入れ先出し（FIFO: First In, First Out）の原則に基づいてデータを管理する基本的なデータ構造です。最初に追加（enqueue）された要素が、最初に取り出し（dequeue）されるという単純で直感的な動作特性を持ちます。キューは現実世界の「順番待ち」の概念に近く、計算機科学においてはタスク管理、データフロー制御、非同期処理など、処理順序の保証が重要な場面で広く利用されています。配列や連結リストを用いて実装されるほか、実用システムではメッセージキューやジョブキューといった形で発展的に利用されています。

2026-01-26 13:38:46
【データ収集名詞】キュー (Queue、Queue Data Structure)

キュー（Queue、Queue Data Structure）とは、先入れ先出し（FIFO: First In, First Out）の原則に基づいてデータを管理する基本的なデータ構造です。最初に追加（enqueue）された要素が、最初に取り出し（dequeue）されるという単純で直感的な動作特性を持ちます。キューは現実世界の「順番待ち」の概念に近く、計算機科学においてはタスク管理、データフロー制御、非同期処理など、処理順序の保証が重要な場面で広く利用されています。配列や連結リストを用いて実装されるほか、実用システムではメッセージキューやジョブキューといった形で発展的に利用されています。

2026-01-26 13:30:31
【データ収集名詞】モダンデータスタック(Modern Data Stack)

モダンデータスタック（Modern Data Stack）とは、クラウドネイティブ技術を前提として構築される、現代的なデータ分析・活用基盤の総称です。クラウドデータウェアハウスを中核に、データ収集（ELT）、変換、分析、可視化、活用までを疎結合なSaaSツール群で構成する点が特徴です。従来のオンプレミス型DWHやETL中心のアーキテクチャとは異なり、スケーラビリティ、柔軟性、迅速な導入を重視し、データドリブンな意思決定を組織全体に広げることを目的としています。

2025-12-25 19:16:09
【データ収集名詞】データ中台（Data Middle Platform）

データ中台（Data Middle Platform）とは、企業や組織内に分散して存在する業務データ、システムデータ、外部データを統合・標準化・再利用可能な形で管理し、各種アプリケーションや分析業務に安定して提供するための中核的なデータ基盤のことです。データ中台の主な目的は、部門ごとにサイロ化したデータを解消し、データ資産を共通サービスとして抽象化することで、データ活用の効率化と意思決定の高度化を実現する点にあります。

2025-12-25 19:07:06
【データ収集名詞】適応型クロール戦略（Adaptive Crawling Strategy）

適応型クロール戦略（Adaptive Crawling Strategy）とは、Web クローラやデータ収集システムにおいて、対象サイトの変化頻度、重要度、応答状況、リソース制約などを動的に評価しながら、クロール対象・頻度・優先順位を柔軟に調整するクロール手法です。従来の固定スケジュール型クロールとは異なり、実際のデータ更新状況やシステム負荷をフィードバックとして取り込み、効率性と網羅性の最適なバランスを維持することを目的としています。検索エンジン、データ集約基盤、監視システムなど、大規模かつ継続的な情報収集を必要とする分野で重要な役割を果たします。

2025-12-25 17:39:07
【データ収集名詞】ターゲットデータ収集（Targeted Data Collection）

ターゲットデータ収集（Targeted Data Collection）とは、特定の目的・課題・分析ニーズに応じて、必要な情報のみを効率的かつ高精度に収集するデータ取得手法を指します。一般的な網羅的データ収集とは異なり、対象領域・対象属性・対象集団・時間帯などを明確に設定した上で実施されるため、目的に最も適したデータを短時間で得られる点が特徴です。収集方法には、センサー、アンケート、位置情報、行動ログ、IoT機器、API フィード、衛星・ドローンなど多様な手段が用いられます。企業分析、学術研究、リスク予測、マーケティング、都市計画など、多くの分野で課題解決の基盤として活用されています。

2025-11-26 10:51:57
【データ収集名詞】データ抽出器（Data Extractor）

データ抽出器（Data Extractor）とは、膨大なデータセットから必要な情報だけを自動的に抽出・加工するためのツールや仕組みを指します。対象となるデータは、テキスト、数値データ、ログ、地理空間データ、画像など多岐にわたり、抽出器はこれらを特定の条件やルールに従って整理し、統一された形式で取り出す役割を果たします。多くの場合、フィルタリング、正規化、クリーニング、再構造化などの前処理機能も備えており、分析や可視化、機械学習モデルの入力として利用できる形に整形します。データの多様化と量の増大に伴い、Data Extractor は業務効率化や自動化の基盤として不可欠な存在となっています。

2025-11-26 10:13:57
【データ収集名詞】データ収集ルール（Data Collection Rules）

データ収集ルール（Data Collection Rules）とは、システム・アプリケーション・センサーネットワークなどがデータを取得する際に遵守すべき基準や手順を定義したものであり、収集対象、頻度、精度、形式、プライバシー管理、品質保証など、データ取得に関するあらゆる要素を包括的に規定する概念です。これらのルールは、データが正確で一貫性があり、再利用可能な形で蓄積されることを保証するために不可欠であり、特にビッグデータ分析、IoT、機械学習、地理空間情報処理、業務管理などの分野で重要な役割を果たします。適切なデータ収集ルールが策定されることで、データの信頼性向上、誤差や欠測の抑制、法規制への準拠が可能となり、システム全体の性能や運用効率が大きく改善されます。

2025-11-26 10:09:01
【データ収集名詞】フェッチAPI（Fetch API）

フェッチAPI（Fetch API）とは、WebブラウザやWebアプリケーションにおいて、ネットワークリソースへ非同期的にアクセスするための標準的なインターフェースです。主にHTTP通信を扱い、サーバーからデータを取得したり、データを送信したりする際に使用されます。従来のXMLHttpRequest（XHR）と比べ、よりシンプルで直感的な書き方ができることに加え、Promiseベースで構築されているため、非同期処理を扱う際のコードが読みやすく、保守性が高いのが特徴です。また、ストリーミングやリクエスト／レスポンスの細かな制御、Service Worker との連携など、現代的なWebアプリケーションに必要な機能を幅広くサポートしています。

2025-11-26 10:00:57