ITパスポートの
データマネジメントとは？
データマネジメントとは、データを集めるだけで終わらせず、業務改善や意思決定に使える状態で管理し続けることです。令和9年度以降のITパスポート試験シラバス案では、独立した中分類として示されています。
必要な人が、正しいデータを、安全に使える状態をつくること
データが大量にあっても、誤りや重複が多い、意味が分からない、必要なときに見つからない状態では、正しい判断に使えません。データマネジメントは、この問題を組織として防ぐ取組です。
なぜ新制度で重要になるのか
データ分析や生成AIの結果は、入力するデータの品質に左右されます。古い情報や誤った情報を使えば、分析結果やAIの回答も信頼できません。そのため、分析方法だけでなく、元になるデータを正しく管理する知識が必要になります。
正しく集め、保管し、品質を保つ
傾向や課題を読み取る
判断や業務改善につなげる
シラバス案にある重要用語
データドリブン経営
経験や勘だけに頼らず、データを根拠に意思決定する経営です。
データガバナンス
データの管理方針、責任、ルールを組織として定め、適切な利用を統制する仕組みです。
データライフサイクル
データが生成されてから廃棄されるまでの流れです。シラバス案では、生成・保管・処理・活用・廃棄が示されています。
データ品質管理
データの正確性、完全性、一貫性などを保ち、目的に合った状態にする取組です。
メタデータ管理
作成者、更新日、形式、意味など、データを説明するためのデータを管理します。
DIKWモデル
データを、情報・知識・知恵へと価値のある形に高めていく考え方です。
データライフサイクルの5段階
- 生成業務やシステムからデータが生まれる
- 保管必要な期間、安全に保存する
- 処理整理・更新・変換して使える形にする
- 活用分析、意思決定、業務改善などに使う
- 廃棄保存期間やルールに従って安全に削除する
データ分析との違い
使える状態をつくる
収集、保管、品質、権限、廃棄などを管理します。
データから答えを得る
加工、統計、可視化などによって課題や傾向を読み取ります。
試験ではどう問われる？
用語の意味だけでなく、業務の場面に合う管理方法を選べることが重要です。例えば、同じ顧客が複数登録されている場合の名寄せ、古い情報を更新する品質管理、不要になった個人データの安全な廃棄などが判断の題材になります。
管理 → 分析 → 活用の順番を意識し、各用語がどの段階の問題を解決するのか説明できるようにしましょう。
よくある質問
データマネジメントとは何ですか？
データを業務改善や意思決定に利用できるよう、収集・保管・品質管理・利用・廃棄までを継続的に管理する考え方です。
新しいITパスポートでは何を覚えればよいですか？
シラバス案Ver.0.1では、データドリブン経営、データガバナンス、データライフサイクル、DIKWモデル、データ品質管理、メタデータ管理などが用語例として示されています。
データマネジメントとデータ分析の違いは何ですか？
データマネジメントはデータを正しく使える状態に整えて管理すること、データ分析は整えられたデータから傾向や課題を読み取ることです。
出典：IPA「ITパスポート試験 シラバス案 Ver.0.1」（2026年8月31日掲載）