JP2003150613A - データ統合分析システム - Google Patents
データ統合分析システムInfo
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Landscapes
- Cash Registers Or Receiving Machines (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 データタイプの変換処理を行うことなく、種
々のデータタイプのデータベースを用いてデータ統合分
析を行う。 【解決手段】 サーバ１は、クライアント３からの要求
を受けて集計・分析処理を行うとともに、統合データの
抽出要求を出力する複数の集計・分析ロジック１１と、
統合データ抽出のための情報を保持する情報辞書１２
と、データベース４のデータタイプに対応してデータベ
ース４からのデータ抽出を行う複数の抽出サブエージェ
ント１３と、統合データの抽出要求を受けて情報辞書１
２から必要な情報を読み出し、読み出した情報に基づい
てデータ抽出要求を出力するとともに、振り分け処理を
行って該当する抽出サブエージェント１３からのデータ
受信を行うデータ抽出エージェント１４とを有してい
る。
々のデータタイプのデータベースを用いてデータ統合分
析を行う。 【解決手段】 サーバ１は、クライアント３からの要求
を受けて集計・分析処理を行うとともに、統合データの
抽出要求を出力する複数の集計・分析ロジック１１と、
統合データ抽出のための情報を保持する情報辞書１２
と、データベース４のデータタイプに対応してデータベ
ース４からのデータ抽出を行う複数の抽出サブエージェ
ント１３と、統合データの抽出要求を受けて情報辞書１
２から必要な情報を読み出し、読み出した情報に基づい
てデータ抽出要求を出力するとともに、振り分け処理を
行って該当する抽出サブエージェント１３からのデータ
受信を行うデータ抽出エージェント１４とを有してい
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、複数のデータベ
ースのデータを統合し、統合結果に基づく分析を行う新
規なデータ統合分析システムに関する。特に、新商品開
発、販売促進計画の立案を支援するアプリケーションに
任意の項目に関するクロス分析データを提供する場合に
特に好適なデータ統合分析システムに関する。
ースのデータを統合し、統合結果に基づく分析を行う新
規なデータ統合分析システムに関する。特に、新商品開
発、販売促進計画の立案を支援するアプリケーションに
任意の項目に関するクロス分析データを提供する場合に
特に好適なデータ統合分析システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、複数のクライアント、複数の
データベースと少なくとも１つのサーバとがデータ通信
回線を介して接続し、各クライアントからの要求にした
がってサーバによりデータベースから必要なデータを読
み出し、必要な処理を行ってクライアントに供給するデ
ータ処理システムが提案されている。
データベースと少なくとも１つのサーバとがデータ通信
回線を介して接続し、各クライアントからの要求にした
がってサーバによりデータベースから必要なデータを読
み出し、必要な処理を行ってクライアントに供給するデ
ータ処理システムが提案されている。
【０００３】このようなデータ処理システムを採用すれ
ば、クライアントに必要な処理能力を少なくすることが
できるとともに、システム全体としての処理能力を簡単
に高めることができる。
ば、クライアントに必要な処理能力を少なくすることが
できるとともに、システム全体としての処理能力を簡単
に高めることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記のデータ処理シス
テムにおいては、全てのデータベースとしてサーバがア
クセス可能なデータタイプのものを採用しなければなら
ないので、データタイプが異なるデータベースを採用す
るに当たっては、データタイプの変換処理を行って新た
なデータベースを作成しなければならないなどの不都合
がある。
テムにおいては、全てのデータベースとしてサーバがア
クセス可能なデータタイプのものを採用しなければなら
ないので、データタイプが異なるデータベースを採用す
るに当たっては、データタイプの変換処理を行って新た
なデータベースを作成しなければならないなどの不都合
がある。
【０００５】そして、このようなデータタイプの変換処
理は通常は一定期間毎に行われるので、最新のデータを
採用することができない可能性が高くなってしまうとい
う不都合もある。
理は通常は一定期間毎に行われるので、最新のデータを
採用することができない可能性が高くなってしまうとい
う不都合もある。
【０００６】また、商品、価格、販売場所、プロモーシ
ョンなどのマーケティングに関しての意志決定支援アプ
リケーションは多数存在しているが、有用なマーケティ
ング施策実現のために必要なデータは論理的・物理的に
異なった複数の記憶装置に存在していることが多く、自
動的にデータを収集しようとすると記憶装置ごとに収集
のためのアプリケーションを開発しなければならず、散
在する有用なデータの自動的収集・一元的利用は不可能
に近かった。
ョンなどのマーケティングに関しての意志決定支援アプ
リケーションは多数存在しているが、有用なマーケティ
ング施策実現のために必要なデータは論理的・物理的に
異なった複数の記憶装置に存在していることが多く、自
動的にデータを収集しようとすると記憶装置ごとに収集
のためのアプリケーションを開発しなければならず、散
在する有用なデータの自動的収集・一元的利用は不可能
に近かった。
【０００７】また、例えば、店舗のＰＯＳデータを分析
のために使用するような場合には、購買品に関するデー
タはきめ細かいにも拘わらず、購買者に関するデータは
きめが粗すぎて十分に高い精度の分析データを得ること
ができず、逆に、特定の商品に関するアンケートデータ
を分析のために使用するような場合には、購買者に関す
るデータはきめ細かいにも拘わらず、商品に関する情報
が少なすぎて十分に高い精度の分析データを得ることが
できない。そして、ＰＯＳデータとアンケートデータと
が共に存在している場合には、一般にアンケートデータ
の方がデータ数が少なく、しかもＰＯＳデータ数に対す
るアンケートデータ数の割合が著しく小さいのであるか
ら、両データを一元的に利用することができない。
のために使用するような場合には、購買品に関するデー
タはきめ細かいにも拘わらず、購買者に関するデータは
きめが粗すぎて十分に高い精度の分析データを得ること
ができず、逆に、特定の商品に関するアンケートデータ
を分析のために使用するような場合には、購買者に関す
るデータはきめ細かいにも拘わらず、商品に関する情報
が少なすぎて十分に高い精度の分析データを得ることが
できない。そして、ＰＯＳデータとアンケートデータと
が共に存在している場合には、一般にアンケートデータ
の方がデータ数が少なく、しかもＰＯＳデータ数に対す
るアンケートデータ数の割合が著しく小さいのであるか
ら、両データを一元的に利用することができない。
【０００８】この発明は上記の問題点に鑑みてなされた
ものであり、種々のデータタイプのデータベースを用い
てデータ統合分析を行うことができる新規なデータ統合
分析システムを提供することを目的としている。
ものであり、種々のデータタイプのデータベースを用い
てデータ統合分析を行うことができる新規なデータ統合
分析システムを提供することを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１のデータ統合分
析システムは、複数のクライアント、複数のデータベー
スと少なくとも１つのサーバとがデータ通信回線を介し
て接続され、前記サーバとして、クライアントからの要
求を受けて集計・分析処理を行うとともに、統合データ
の抽出要求を出力する少なくとも１つの集計・分析手段
と、統合データ抽出のための情報を保持する情報辞書手
段と、データベースのデータタイプに対応してデータベ
ースからのデータ抽出を行う複数の第１データ抽出手段
と、統合データの抽出要求を受けて情報辞書手段から必
要な情報を読み出し、読み出した情報に基づいてデータ
抽出要求を出力するとともに、振り分け処理を行って該
当する第１データ抽出手段からのデータ受信を行う第２
データ抽出手段とを含むものを採用するものである。
析システムは、複数のクライアント、複数のデータベー
スと少なくとも１つのサーバとがデータ通信回線を介し
て接続され、前記サーバとして、クライアントからの要
求を受けて集計・分析処理を行うとともに、統合データ
の抽出要求を出力する少なくとも１つの集計・分析手段
と、統合データ抽出のための情報を保持する情報辞書手
段と、データベースのデータタイプに対応してデータベ
ースからのデータ抽出を行う複数の第１データ抽出手段
と、統合データの抽出要求を受けて情報辞書手段から必
要な情報を読み出し、読み出した情報に基づいてデータ
抽出要求を出力するとともに、振り分け処理を行って該
当する第１データ抽出手段からのデータ受信を行う第２
データ抽出手段とを含むものを採用するものである。
【００１０】請求項２のデータ統合分析システムは、複
数のクライアント、複数のデータベースと少なくとも１
つのサーバとがデータ通信回線を介して接続され、前記
サーバとして、クライアントからの要求を受けて集計・
分析処理を行うとともに、統合データの抽出要求を出力
する少なくとも１つの集計・分析手段と、統合データ抽
出のための情報を保持する情報辞書手段と、統合データ
を構成するために必要なデータベースからのデータ抽出
を行う複数の第１データ抽出手段と、統合データの抽出
要求を受けて情報辞書手段から必要な情報を読み出し、
読み出した情報に基づいてデータ抽出要求を出力すると
ともに、振り分け処理を行って該当する第１データ抽出
手段からのデータ受信を行う第２データ抽出手段とを含
むものを採用するものである。
数のクライアント、複数のデータベースと少なくとも１
つのサーバとがデータ通信回線を介して接続され、前記
サーバとして、クライアントからの要求を受けて集計・
分析処理を行うとともに、統合データの抽出要求を出力
する少なくとも１つの集計・分析手段と、統合データ抽
出のための情報を保持する情報辞書手段と、統合データ
を構成するために必要なデータベースからのデータ抽出
を行う複数の第１データ抽出手段と、統合データの抽出
要求を受けて情報辞書手段から必要な情報を読み出し、
読み出した情報に基づいてデータ抽出要求を出力すると
ともに、振り分け処理を行って該当する第１データ抽出
手段からのデータ受信を行う第２データ抽出手段とを含
むものを採用するものである。
【００１１】
【作用】請求項１のデータ統合分析システムであれば、
複数のクライアントのそれぞれからの要求をサーバに供
給し、サーバが複数のデータベースから必要なデータを
読み出して分析処理を行って該当するクライアントに供
給するに当たって、前記サーバにおいて、クライアント
からの要求を受けて集計・分析手段によって集計・分析
処理を行うとともに、統合データの抽出要求を出力し、
第２データ抽出手段によって、情報辞書手段から必要な
情報を読み出し、読み出した情報に基づいてデータ抽出
要求を出力するとともに、振り分け処理を行って該当す
る第１データ抽出手段からのデータ受信を行うことがで
きる。
複数のクライアントのそれぞれからの要求をサーバに供
給し、サーバが複数のデータベースから必要なデータを
読み出して分析処理を行って該当するクライアントに供
給するに当たって、前記サーバにおいて、クライアント
からの要求を受けて集計・分析手段によって集計・分析
処理を行うとともに、統合データの抽出要求を出力し、
第２データ抽出手段によって、情報辞書手段から必要な
情報を読み出し、読み出した情報に基づいてデータ抽出
要求を出力するとともに、振り分け処理を行って該当す
る第１データ抽出手段からのデータ受信を行うことがで
きる。
【００１２】したがって、データタイプが異なるデータ
ベースをそのまま使用してデータの統合を実現すること
ができ、しかも統合されたデータに基づく分析をも行う
ことができる。この結果、使用可能なデータベースを簡
単に増加させることができ、しかもデータタイプの変換
処理を不要にすることができる。
ベースをそのまま使用してデータの統合を実現すること
ができ、しかも統合されたデータに基づく分析をも行う
ことができる。この結果、使用可能なデータベースを簡
単に増加させることができ、しかもデータタイプの変換
処理を不要にすることができる。
【００１３】請求項２のデータ統合分析システムであれ
ば、複数のクライアントのそれぞれからの要求をサーバ
に供給し、サーバが複数のデータベースから必要なデー
タを読み出して分析処理を行って該当するクライアント
に供給するに当たって、前記サーバにおいて、クライア
ントからの要求を受けて集計・分析手段によって集計・
分析処理を行うとともに、統合データの抽出要求を出力
し、第２データ抽出手段によって、情報辞書手段から必
要な情報を読み出し、読み出した情報に基づいてデータ
抽出要求を出力するとともに、振り分け処理を行って該
当する第１データ抽出手段からのデータ受信を行うこと
ができる。
ば、複数のクライアントのそれぞれからの要求をサーバ
に供給し、サーバが複数のデータベースから必要なデー
タを読み出して分析処理を行って該当するクライアント
に供給するに当たって、前記サーバにおいて、クライア
ントからの要求を受けて集計・分析手段によって集計・
分析処理を行うとともに、統合データの抽出要求を出力
し、第２データ抽出手段によって、情報辞書手段から必
要な情報を読み出し、読み出した情報に基づいてデータ
抽出要求を出力するとともに、振り分け処理を行って該
当する第１データ抽出手段からのデータ受信を行うこと
ができる。
【００１４】したがって、数、内容などが異なる複数の
データベースをそのまま使用してデータの統合を実現す
ることができ、しかも統合されたデータに基づく分析を
も行うことができる。この結果、単独のデータベースに
基づく分析と比較して著しく精度の高い分析を達成する
ことができる。
データベースをそのまま使用してデータの統合を実現す
ることができ、しかも統合されたデータに基づく分析を
も行うことができる。この結果、単独のデータベースに
基づく分析と比較して著しく精度の高い分析を達成する
ことができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して、この
発明のデータ統合分析システムの実施の態様を詳細に説
明する。
発明のデータ統合分析システムの実施の態様を詳細に説
明する。
【００１６】図１はこの発明のデータ統合分析システム
の一実施態様を示すブロック図である。
の一実施態様を示すブロック図である。
【００１７】このデータ統合分析システムは、サーバ１
に対してデータ通信回線２を介して複数のクライアント
３および複数のデータベース４を接続している。
に対してデータ通信回線２を介して複数のクライアント
３および複数のデータベース４を接続している。
【００１８】前記サーバ１は、クライアント３からの要
求を受けて集計・分析処理を行うとともに、統合データ
の抽出要求を出力する複数の集計・分析ロジック１１
と、統合データ抽出のための情報を保持する情報辞書１
２と、データベース４のデータタイプに対応してデータ
ベース４からのデータ抽出を行う複数の抽出サブエージ
ェント１３と、統合データの抽出要求を受けて情報辞書
１２から必要な情報を読み出し、読み出した情報に基づ
いてデータ抽出要求を出力するとともに、振り分け処理
を行って該当する抽出サブエージェント１３からのデー
タ受信を行うデータ抽出エージェント１４とを有してい
る。
求を受けて集計・分析処理を行うとともに、統合データ
の抽出要求を出力する複数の集計・分析ロジック１１
と、統合データ抽出のための情報を保持する情報辞書１
２と、データベース４のデータタイプに対応してデータ
ベース４からのデータ抽出を行う複数の抽出サブエージ
ェント１３と、統合データの抽出要求を受けて情報辞書
１２から必要な情報を読み出し、読み出した情報に基づ
いてデータ抽出要求を出力するとともに、振り分け処理
を行って該当する抽出サブエージェント１３からのデー
タ受信を行うデータ抽出エージェント１４とを有してい
る。
【００１９】前記集計・分析ロジック１１は、集計・分
析のために仮想のデータデーブルなどを作成する機能を
も有している。また、必要に応じてデータの欠損を埋め
る処理を行う機能、仮想データテーブルへのデータ入力
を行う機能をも有している。
析のために仮想のデータデーブルなどを作成する機能を
も有している。また、必要に応じてデータの欠損を埋め
る処理を行う機能、仮想データテーブルへのデータ入力
を行う機能をも有している。
【００２０】前記情報辞書１２は、概念データモデル、
カテゴリー一覧、Ｅ−Ｒ図、概念×物理マップなどを有
している。換言すれば、アイテム・カテゴリの関係、デ
ータの物理アドレスなどのインデックステーブル群を有
している。
カテゴリー一覧、Ｅ−Ｒ図、概念×物理マップなどを有
している。換言すれば、アイテム・カテゴリの関係、デ
ータの物理アドレスなどのインデックステーブル群を有
している。
【００２１】前記抽出サブエージェント１３としては、
例えば、従来公知のカード型抽出サブエージェント、Ｒ
ＤＢ型抽出サブエージェント、フラット型抽出サブエー
ジェント、ＭＤＢ型抽出サブエージェント、ＸＭＬ型抽
出サブエージェントなどが例示できる。
例えば、従来公知のカード型抽出サブエージェント、Ｒ
ＤＢ型抽出サブエージェント、フラット型抽出サブエー
ジェント、ＭＤＢ型抽出サブエージェント、ＸＭＬ型抽
出サブエージェントなどが例示できる。
【００２２】前記データ通信回線２としては、有線のも
の、無線のものの何れであっても採用することができ
る。
の、無線のものの何れであっても採用することができ
る。
【００２３】上記のデータ統合分析システムの作用は次
のとおりである。
のとおりである。
【００２４】クライアント３からデータ通信回線２を通
してサーバ１に対して集計・分析要求が供給された場合
には、集計・分析ロジック１１がこの要求に応答して統
合データの抽出要求（抽出要求アイテム・カテゴリ名な
ど）をデータ抽出エージェント１４に供給する。また、
クライアント３からの集計・分析要求に基づいて、必要
に応じて仮想データテーブルを作成する。
してサーバ１に対して集計・分析要求が供給された場合
には、集計・分析ロジック１１がこの要求に応答して統
合データの抽出要求（抽出要求アイテム・カテゴリ名な
ど）をデータ抽出エージェント１４に供給する。また、
クライアント３からの集計・分析要求に基づいて、必要
に応じて仮想データテーブルを作成する。
【００２５】データ抽出エージェント１４においては、
統合データの抽出要求を受けて情報辞書１２から必要な
情報を読み出し、読み出した情報に基づいてデータ抽出
要求を出力するとともに、振り分け処理を行って該当す
る抽出サブエージェント１３からのデータ受信を指示す
る。具体的には、例えば、情報辞書１２のリポジトリか
ら、アイテム・カテゴリ名をキーとして物理データベー
スのフィールド項目を検索する。なお、この検索として
は、ダイレクト検索（同じアイテム・カテゴリ名の検
索）、紐付け検索（紐付けインデックステーブルで定義
され、関連付けられたアイテム・カテゴリ名を持つ複数
のデータベースの検索）、部分一致検索（一部が同じア
イテム・カテゴリ名を持つデータベースの検索）、曖昧
検索（類似のアイテム・カテゴリ名を持つデータベース
の検索）が例示できる。そして、検索結果としては、見
つかった複数のデータベースのフィールド項目から各デ
ータベース名称、アドレスなどの論理情報および物理情
報を芋づる式に入手する。具体的には、ＲＤＢ型の場合
には、ＳＱＬ発行に必要なホスト名、データベース名、
表名であり、カード型、フラット型の場合には、レコー
ド獲得に必要なファイルロケーション、ファイル名、バ
イト位置、コード値などであり、ＸＭＬ型の場合には、
他社のデータベースアクセスのためにタグ情報などから
ＸＭＬでの標準アクセス処理を行って得られる情報であ
り、ＭＤＢ型の場合には、多次元データベースのアクセ
スＡＰＩに必要な情報からアクセス処理を行って得られ
る情報である。
統合データの抽出要求を受けて情報辞書１２から必要な
情報を読み出し、読み出した情報に基づいてデータ抽出
要求を出力するとともに、振り分け処理を行って該当す
る抽出サブエージェント１３からのデータ受信を指示す
る。具体的には、例えば、情報辞書１２のリポジトリか
ら、アイテム・カテゴリ名をキーとして物理データベー
スのフィールド項目を検索する。なお、この検索として
は、ダイレクト検索（同じアイテム・カテゴリ名の検
索）、紐付け検索（紐付けインデックステーブルで定義
され、関連付けられたアイテム・カテゴリ名を持つ複数
のデータベースの検索）、部分一致検索（一部が同じア
イテム・カテゴリ名を持つデータベースの検索）、曖昧
検索（類似のアイテム・カテゴリ名を持つデータベース
の検索）が例示できる。そして、検索結果としては、見
つかった複数のデータベースのフィールド項目から各デ
ータベース名称、アドレスなどの論理情報および物理情
報を芋づる式に入手する。具体的には、ＲＤＢ型の場合
には、ＳＱＬ発行に必要なホスト名、データベース名、
表名であり、カード型、フラット型の場合には、レコー
ド獲得に必要なファイルロケーション、ファイル名、バ
イト位置、コード値などであり、ＸＭＬ型の場合には、
他社のデータベースアクセスのためにタグ情報などから
ＸＭＬでの標準アクセス処理を行って得られる情報であ
り、ＭＤＢ型の場合には、多次元データベースのアクセ
スＡＰＩに必要な情報からアクセス処理を行って得られ
る情報である。
【００２６】そして、指示された抽出サブエージェント
１３によって所定のデータタイプのデータベース４から
の必要なデータの読み出しを行い、データ抽出エージェ
ント１４に供給する。
１３によって所定のデータタイプのデータベース４から
の必要なデータの読み出しを行い、データ抽出エージェ
ント１４に供給する。
【００２７】データ抽出エージェント１４においては、
各抽出サブエージェント１３により読み出されたデータ
に基づいて各データテーブルを作成し、集計・分析ロジ
ック１１に供給する。
各抽出サブエージェント１３により読み出されたデータ
に基づいて各データテーブルを作成し、集計・分析ロジ
ック１１に供給する。
【００２８】集計・分析ロジック１１においては、必要
に応じてデータの統合、欠損値を埋める処理、仮想デー
タテーブルへのデータ入力処理（同一のデータ項目をキ
ーとしてデータテーブルを結合する処理を含む）などを
行う。このデータの統合は、例えば１つのデータ項目に
着目して行われる。また、欠損値を埋める処理は、例え
ば、一部のデータに基づいて推定処理を行い、推定され
たデータを採用することにより達成される。具体的に
は、ＰＯＳデータと購買時刻を含むアンケートデータと
を統合する場合には、アンケートデータの購買時刻から
対応するＰＯＳデータを検索し、見つかったＰＯＳデー
タのうち、きめの粗いデータ（例えば、購買者に関する
データ）をアンケートデータにより置換する。また、ア
ンケートデータに基づく予測処理を行って、アンケート
データが対応しないＰＯＳデータを予測処理により得ら
れたデータで置換する。そして、最終的に、ＰＯＳデー
タのきめ細かさ、およびアンケートデータのきめ細かさ
を有効に活用して、全体として著しくきめ細かい統合デ
ータを得ることができる。
に応じてデータの統合、欠損値を埋める処理、仮想デー
タテーブルへのデータ入力処理（同一のデータ項目をキ
ーとしてデータテーブルを結合する処理を含む）などを
行う。このデータの統合は、例えば１つのデータ項目に
着目して行われる。また、欠損値を埋める処理は、例え
ば、一部のデータに基づいて推定処理を行い、推定され
たデータを採用することにより達成される。具体的に
は、ＰＯＳデータと購買時刻を含むアンケートデータと
を統合する場合には、アンケートデータの購買時刻から
対応するＰＯＳデータを検索し、見つかったＰＯＳデー
タのうち、きめの粗いデータ（例えば、購買者に関する
データ）をアンケートデータにより置換する。また、ア
ンケートデータに基づく予測処理を行って、アンケート
データが対応しないＰＯＳデータを予測処理により得ら
れたデータで置換する。そして、最終的に、ＰＯＳデー
タのきめ細かさ、およびアンケートデータのきめ細かさ
を有効に活用して、全体として著しくきめ細かい統合デ
ータを得ることができる。
【００２９】また、集計・分析ロジック１１において
は、集計・分析要求に応じて抽出統合データに基づく集
計・分析処理を行い、集計・分析処理結果をデータ通信
回線２を通して該当するクライアント３に供給する。も
ちろん、仮想データテーブルを作成している場合には、
この仮想データテーブルに抽出統合データを適用するこ
とにより仮想データテーブルを完成させ、完成した仮想
データテーブルに基づく処理を行う。
は、集計・分析要求に応じて抽出統合データに基づく集
計・分析処理を行い、集計・分析処理結果をデータ通信
回線２を通して該当するクライアント３に供給する。も
ちろん、仮想データテーブルを作成している場合には、
この仮想データテーブルに抽出統合データを適用するこ
とにより仮想データテーブルを完成させ、完成した仮想
データテーブルに基づく処理を行う。
【００３０】したがって、上記の一連の処理を行うこと
によって、クライアント３において必要な集計・分析結
果を得ることができる。
によって、クライアント３において必要な集計・分析結
果を得ることができる。
【００３１】図２はこの発明のデータ統合分析システム
の構成を示す概念図である。
の構成を示す概念図である。
【００３２】このデータ統合分析システムにおいて、ク
ライアント３は、例えば情報活用企業における端末コン
ピュータであり、ユーザー業務に合ったメニューが設定
されているとともに、集計・分析結果を新商品開発支
援、販売促進支援、顧客動向把握支援などに活用する。
ライアント３は、例えば情報活用企業における端末コン
ピュータであり、ユーザー業務に合ったメニューが設定
されているとともに、集計・分析結果を新商品開発支
援、販売促進支援、顧客動向把握支援などに活用する。
【００３３】サーバ１は、第１結合支援層、分析モデル
階層、第２結合支援層、データモデル階層、および第３
結合支援層を有している。
階層、第２結合支援層、データモデル階層、および第３
結合支援層を有している。
【００３４】前記第１結合支援層は、提供内容（分析ロ
ジックなど）の選定・組み合わせなどを行うためのもの
である。
ジックなど）の選定・組み合わせなどを行うためのもの
である。
【００３５】前記分析モデル階層は、分析ロジックの格
納を行うためのものである。具体的には、分析ロジック
オブジェクトとして集計ロジック、表計算出力、高度分
析ツールなどを格納する。
納を行うためのものである。具体的には、分析ロジック
オブジェクトとして集計ロジック、表計算出力、高度分
析ツールなどを格納する。
【００３６】前記第２結合支援層は、分析ロジックとデ
ータとのマッチングを行うためのものであり、例えば、
欠損値の補間をも含む。
ータとのマッチングを行うためのものであり、例えば、
欠損値の補間をも含む。
【００３７】前記データモデル階層は、情報の網羅、所
在の確認などを行うためのものである。
在の確認などを行うためのものである。
【００３８】前記第３結合支援層は、物理データの位置
特定、物理データの抽出などを行うためのものである。
特定、物理データの抽出などを行うためのものである。
【００３９】また、データベース４としては、例えば、
ＰＯＳデータを保持するデータベース、アンケート結果
を保持するデータベース、商品データを保持するデータ
ベース、企業顧客データを保持するデータベースなどが
例示でき、情報提供企業から提供されるもの、情報活用
企業から提供されるものの何れであってもよい。
ＰＯＳデータを保持するデータベース、アンケート結果
を保持するデータベース、商品データを保持するデータ
ベース、企業顧客データを保持するデータベースなどが
例示でき、情報提供企業から提供されるもの、情報活用
企業から提供されるものの何れであってもよい。
【００４０】上記のデータ統合分析システムを採用した
場合には、以下の活用が期待できる。
場合には、以下の活用が期待できる。
【００４１】（１）ある商品の購買者に対して属性を聞
くアンケートを実施して得たアンケートデータとＰＯＳ
データとを統合して分析することによって、顧客セグメ
ントの詳細化、多様化に対応することができる。
くアンケートを実施して得たアンケートデータとＰＯＳ
データとを統合して分析することによって、顧客セグメ
ントの詳細化、多様化に対応することができる。
【００４２】（２）ある商品の購買者に対して購買理由
を聞くアンケートを実施して得たアンケートデータとＰ
ＯＳデータとを統合して分析することによって、購買理
由の把握を達成することができる。
を聞くアンケートを実施して得たアンケートデータとＰ
ＯＳデータとを統合して分析することによって、購買理
由の把握を達成することができる。
【００４３】（３）ブランドスイッチを行った顧客に対
してその動機を聞くアンケートを実施して得たアンケー
トデータとＰＯＳデータとを統合して分析することによ
って、離反理由、スイッチ先商品の把握を達成すること
ができる。
してその動機を聞くアンケートを実施して得たアンケー
トデータとＰＯＳデータとを統合して分析することによ
って、離反理由、スイッチ先商品の把握を達成すること
ができる。
【００４４】（４）ある商品の購買者に対して競合カテ
ゴリに属する別の商品を買わない理由を聞くアンケート
を実施して得たアンケートデータとＰＯＳデータとを統
合して分析することによって、不買理由の把握を達成す
ることができる。
ゴリに属する別の商品を買わない理由を聞くアンケート
を実施して得たアンケートデータとＰＯＳデータとを統
合して分析することによって、不買理由の把握を達成す
ることができる。
【００４５】（５）全ての商品の購買者に対してある商
品が選択肢に入っていたかを聞くアンケートを実施して
得たアンケートデータとＰＯＳデータとを統合して分析
することによって、競合商品の把握を達成することがで
きる。
品が選択肢に入っていたかを聞くアンケートを実施して
得たアンケートデータとＰＯＳデータとを統合して分析
することによって、競合商品の把握を達成することがで
きる。
【００４６】（６）ある商品の競合商品、不買理由を聞
くアンケートを実施して得たアンケートデータとＰＯＳ
データとを統合して分析することによって、潜在販売可
能量額の推定を達成することができる。
くアンケートを実施して得たアンケートデータとＰＯＳ
データとを統合して分析することによって、潜在販売可
能量額の推定を達成することができる。
【００４７】（７）ある商品の購買者に対して広告が購
買に結びついたかを聞くアンケートを実施して得たアン
ケートデータとＰＯＳデータと広告出稿データとを統合
して分析することによって、広告効果を把握することが
できる。
買に結びついたかを聞くアンケートを実施して得たアン
ケートデータとＰＯＳデータと広告出稿データとを統合
して分析することによって、広告効果を把握することが
できる。
【００４８】（８）名寄せによって企業の顧客データと
アンケートデータ、ＰＯＳデータとを統合して分析する
ことによって、顧客の全体贈の把握を達成することがで
きる。
アンケートデータ、ＰＯＳデータとを統合して分析する
ことによって、顧客の全体贈の把握を達成することがで
きる。
【００４９】（９）購買者に対して店舗ごとに購買限度
額や審理状態を聞くアンケートを実施して得たアンケー
トデータとＰＯＳデータとを統合して分析することによ
って、購買場所による購買行動の変化の把握を達成する
ことができる。
額や審理状態を聞くアンケートを実施して得たアンケー
トデータとＰＯＳデータとを統合して分析することによ
って、購買場所による購買行動の変化の把握を達成する
ことができる。
【００５０】
【発明の効果】請求項１の発明は、データタイプが異な
るデータベースをそのまま使用してデータの統合を実現
することができ、しかも統合されたデータに基づく分析
をも行うことができ、ひいては、使用可能なデータベー
スを簡単に増加させることができ、しかもデータタイプ
の変換処理を不要にすることができるという特有の効果
を奏する。
るデータベースをそのまま使用してデータの統合を実現
することができ、しかも統合されたデータに基づく分析
をも行うことができ、ひいては、使用可能なデータベー
スを簡単に増加させることができ、しかもデータタイプ
の変換処理を不要にすることができるという特有の効果
を奏する。
【００５１】請求項２の発明は、数、内容などが異なる
複数のデータベースをそのまま使用してデータの統合を
実現することができ、しかも統合されたデータに基づく
分析をも行うことができる。この結果、単独のデータベ
ースに基づく分析と比較して著しく精度の高い分析を達
成することができる。
複数のデータベースをそのまま使用してデータの統合を
実現することができ、しかも統合されたデータに基づく
分析をも行うことができる。この結果、単独のデータベ
ースに基づく分析と比較して著しく精度の高い分析を達
成することができる。
【図１】この発明のデータ統合分析システムの一実施態
様を示すブロック図である。
様を示すブロック図である。
【図２】この発明のデータ統合分析システムの構成を示
す概念図である。
す概念図である。
１ サーバ ２ データ通信回線
３ クライアント ４ データベース
１１ 集計・分析ロジック １２ 情報辞書
１３ データ抽出エージェント １４抽出サブエージ
ェント
ェント
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０７Ｇ 1/14 Ｇ０７Ｇ 1/14
Claims (2)
- 【請求項１】 複数のクライアント（３）、複数のデー
タベース（４）と少なくとも１つのサーバ（１）とがデ
ータ通信回線（２）を介して接続され、 前記サーバ（１）は、クライアント（３）からの要求を
受けて集計・分析処理を行うとともに、統合データの抽
出要求を出力する少なくとも１つの集計・分析手段（１
１）と、統合データ抽出のための情報を保持する情報辞
書手段（１２）と、データベース（４）のデータタイプ
に対応してデータベース（４）からのデータ抽出を行う
複数の第１データ抽出手段（１４）と、統合データの抽
出要求を受けて情報辞書手段（１２）から必要な情報を
読み出し、読み出した情報に基づいてデータ抽出要求を
出力するとともに、振り分け処理を行って該当する第１
データ抽出手段（１４）からのデータ受信を行う第２デ
ータ抽出手段（１３）とを含むことを特徴とするデータ
統合分析システム。 - 【請求項２】 複数のクライアント（３）、複数のデー
タベース（４）と少なくとも１つのサーバ（１）とがデ
ータ通信回線（２）を介して接続され、 前記サーバ（１）は、クライアント（３）からの要求を
受けて集計・分析処理を行うとともに、統合データの抽
出要求を出力する少なくとも１つの集計・分析手段（１
１）と、統合データ抽出のための情報を保持する情報辞
書手段（１２）と、統合データを構成するために必要な
データベース（４）からのデータ抽出を行う複数の第１
データ抽出手段（１４）と、統合データの抽出要求を受
けて情報辞書手段（１２）から必要な情報を読み出し、
読み出した情報に基づいてデータ抽出要求を出力すると
ともに、振り分け処理を行って該当する第１データ抽出
手段（１４）からのデータ受信を行う第２データ抽出手
段（１３）とを含むことを特徴とするデータ統合分析シ
ステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001348370A JP2003150613A (ja) | 2001-11-14 | 2001-11-14 | データ統合分析システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001348370A JP2003150613A (ja) | 2001-11-14 | 2001-11-14 | データ統合分析システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003150613A true JP2003150613A (ja) | 2003-05-23 |
Family
ID=19161198
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001348370A Pending JP2003150613A (ja) | 2001-11-14 | 2001-11-14 | データ統合分析システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003150613A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006023879A (ja) * | 2004-07-07 | 2006-01-26 | Fuji Xerox Co Ltd | 組織分析評価装置、および組織分析評価方法、並びにコンピュータ・プログラム |
| JP2011216009A (ja) * | 2010-04-01 | 2011-10-27 | Toshiba Tec Corp | 可搬型情報処理装置及び制御プログラム |
-
2001
- 2001-11-14 JP JP2001348370A patent/JP2003150613A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006023879A (ja) * | 2004-07-07 | 2006-01-26 | Fuji Xerox Co Ltd | 組織分析評価装置、および組織分析評価方法、並びにコンピュータ・プログラム |
| JP4534635B2 (ja) * | 2004-07-07 | 2010-09-01 | 富士ゼロックス株式会社 | 組織分析評価装置、および組織分析評価方法、並びにコンピュータ・プログラム |
| JP2011216009A (ja) * | 2010-04-01 | 2011-10-27 | Toshiba Tec Corp | 可搬型情報処理装置及び制御プログラム |
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