ウォーターフォール チャートは、連続して導入される正または負の値の累積的な影響を示すデータ視覚化の一種です。ウォーターフォール チャートには通常、初期値と最終値があり、中間値は初期値に加算または減算されるフローティング列として表示されます。ウォーターフォール チャートは、さまざまな要因が時間の経過に伴う値の純変化にどのように影響するかを視覚化するのに役立ちます。したがって、正解は B です。参考文献: [ウォーターフォール チャート | 定義と例 - Investopedia]、[Excel のウォーターフォール チャート | Excel でウォーターフォール チャートを作成する方法]
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This is because a data dictionary is a type of document that defines and describes the data elements, attributes, and relationships in a database or a data set. A data dictionary can be used to facilitate the MDM (Master Data Management) process, which is a process that aims to ensure the quality, consistency, and accuracy of the data across different sources and systems. By creating a data dictionary first, the analyst can establish a common understanding and standardization of the data field names, types, formats, and meanings, as well as identify any potential issues or conflicts in the data, such as missing values, duplicate values, or inconsistent values. The other MDM processes can take place after creating a data dictionary. Here is why:
Compliance with regulations is a type of MDM process that ensures that the data meets the legal and ethical requirements and standards of the industry or the organization. Compliance with regulations can take place after creating a data dictionary, because the data dictionary can help the analyst to identify and apply the relevant rules and policies to the data, such as data privacy, security, or retention.
Standardization of data field names is a type of MDM process that ensures that the data field names are consistent and uniform across different sources and systems. Standardization of data field names can take place after creating a data dictionary, because the data dictionary can provide a reference and a guideline for naming and labeling the data fields, as well as resolving any discrepancies or ambiguities in the data field names.
Consolidation of multiple data fields is a type of MDM process that combines or merges the data fields from different sources or systems into a single source or system. Consolidation of multiple data fields can take place after creating a data dictionary because the data dictionary can help the analyst to map and match the data fields from different sources or systems based on their definitions and descriptions, as well as eliminating any redundant or duplicate data fields.

A) Data encryption.
Data encryption is a way of translating data from plaintext (unencrypted) to ciphertext (encrypted). Users can access encrypted data with an encryption key and decrypted data with a decryption key.

データ ガバナンスとは、組織内のデータの可用性、使いやすさ、整合性、セキュリティを包括的に管理することです。これには、データの使用を管理するポリシーと標準の設定、データの所有権の決定、データ セキュリティ対策の実装、品質を維持しながらビジネス インサイトのためにデータにアクセスできるようにするという作業が含まれます。データ ガバナンスの目標は、データの一貫性、信頼性、不正使用の防止を保証し、データ プライバシー規制への準拠をサポートし、効果的なデータ分析によって運用を最適化し、ビジネス上の意思決定を促進することです。
参考文献:
* データガバナンスとその重要性を理解する1.
* データ管理におけるデータガバナンスの役割2.
* データ ガバナンスとそのビジネス価値の定義3.

スター スキーマは、複数のディメンションで構成される 1 つのファクト テーブルで構成されるデータベース スキーマの一種です。ファクト テーブルには、特定のイベントまたはトランザクションに関連する定量的なメジャーまたはファクトが含まれます。ディメンション テーブルには、ファクトのコンテキストを提供する説明的な属性またはディメンションが含まれます。
スター スキーマは、ファクト テーブルが中心にあり、そこから放射状にディメンション テーブルが広がる星に似ていることから、このように呼ばれています。スター スキーマはディメンション スキーマの一種で、データ ウェアハウスや分析の目的で設計されています。その他のディメンション スキーマの種類には、スノーフレーク スキーマやギャラクシー スキーマがあります。スノーフレーク スキーマはスター スキーマに似ていますが、ディメンション テーブルの一部またはすべてが複数のテーブルに正規化されています。ギャラクシー スキーマは、共通のディメンション テーブルを共有する複数のファクト テーブルで構成されます。トランザクション スキーマは、日常のトランザクションやアクティビティの記録など、運用目的で設計されたデータベース スキーマの一種です。トランザクション スキーマは通常、データの冗長性を減らし、データの整合性を向上させるために正規化されます。非リレーショナル スキーマは、データを行と列を持つテーブルに整理するリレーショナル モデルに従わないデータベース スキーマの一種です。非リレーショナル スキーマは、ドキュメント、グラフ、キーと値のペアなど、さまざまな形式でデータを格納できます。