近年，ビッグデータや人工知能の世界的な潮流から，分野を横断した多様な領域のデータを連携し，既存のビジネスの付加価値向上や新規事業の創出に対する期待が高まっている．しかし，異分野データ連携によるデータ駆動型イノベーションを実現するためには，世の中に存在するデータの構造とそれらの関係を正しく理解する必要がある．つまり，個々のデータの詳細な分析ではなく，データによって構成されるデータの母集団がどのような構造的特徴を有しているのかを調べることが重要である．データジャケット（DJ）は人間のデータ可読性を向上させ，データ理解を促進させることを目的としたデータ概要情報記述手法である．本論文では，メタデータであるDJを分析対象とすることによって，母集団であるデータと変数の特徴及び構造を理解する．データ市場における「材（リソース）」であるデータについて，変数や共有条件の観点から分析した結果を議論する．分析の結果，データのネットワークは局所的に密であり，大局的には疎な構造となることが確認された．さらに，共有可能データと秘匿データの違いが変数の種類に現れ，それぞれネットワークにおいて異なる特徴を有することが分かった．
