「データベース応用」における目標
データベースの応用対象，応用方法を修得し，応用する。
分散データベース及びNoSQL の特徴，機能を修得し，応用する。
データ資源管理の仕組みとして，リポジトリ，データディクショナリを修得し，応用する。
5.1. データベースの応用
データウェアハウス，データマート，OLAP（Online Analytical Processing），データマイニングなど，データを分析して有効活用する技術の特徴，これらの技術が企業会計システム，在庫管理システムなどで使われていること，その応用方法を理解する。
OLTP（Online Transaction Processing），ETL（Extract/Transform/Load），データクレンジング，ビッグデータ，文書管理システム，営業支援システム
5.2. 分散データベース
複数のサイトに配置された分散データベースの特徴，利点，取り扱う上での留意事項，サイト間でのデータ同期の仕組み，関連する機能，集中型データベースとの違いを理解する。
透過性，クライアントキャッシュ，コミットメント制御，2 相コミットメント，コミットシーケンス，同時実行制御，レプリケーション，水平分散，垂直分散，表の分散（水平，垂直），分散問合せ，結合演算，分散トランザクション，OSIRDA（Open Systems Interconnection-Remote Database Access：開放型システム間相互接続-遠隔データベースアクセス）プロトコル，ブロックチェーンにおけるデータベース関連技術（コンセンサスアルゴリズム，ファイナリティほか），分散処理フレームワーク（Apache Hadoop，Apache Spark ほか），CAP 定理
5.3. NoSQL
ビッグデータの基盤技術として利用されるNoSQL の分類，取り扱う上での留意事項，関連する機能，関係データベース管理システムとの違いを理解する。
ドキュメント指向データベース，列指向データベース，グラフ指向データベース，KVS（Key Value Store），NoSQL データベース（Apache Cassandra，MongoDB ほか）
5.4. データ資源管理
データの属性，意味内容，格納場所など，データを管理するための情報（メタデータ）を収集，管理したデータディクショナリや，ソフトウェア開発と保守における様々な情報を一元的に管理するリポジトリを理解する。
IRDS（Information Resource Dictionary System：情報資源辞書システム），分散ファイルシステム，ファクトデータベース，リファレンスデータベース，データベースサービス，構造化データ，半構造化データ，非構造化データ，ストリーミングデータ，データレイク