JP2011513864A - 企業データをマッピングするシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

企業データをマップするシステム及び方法を開示する。企業に関連される情報は複数のソースから得られ、フォーマットされたデータを得るために変換される。フォーマットされたデータは組織化され、フォーマットされたデータの一部間の関係が決定され、その関係から企業に関するビジネスインテリジェンスが得られる。複数の解析はフォーマットされたデータおよびビジネスインテリジェンスについて行われる。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般的に企業ソフトウェアおよび解析に関し、特に企業の業績管理およびビジネスインテリジェンスに関する。

本願発明は、ここでその全体が参考文献として組み込まれている2008年３月３日出願の米国暫定特許出願第61/033,382号明細書から優先権を主張している。

現在配備されているビジネスインテリジェンス及びビジネス解析技術は限定されたマッピング、統合、予測モデリング能力しかもたない。大部分の会社は現在過去に焦点をおいており、決定を行うために断片的な情報を有する。今日のビジネスインテリジェンス技術は企業の一部を相対的なビジネス組織に集中させようとしているが、このビジネス組織の十分な理解には及ばない。例えば国営のレンタカー会社は収益を最大にしながらその車両の在庫を最少にしようとしてまとめて＄１５Ｂとしている（例えば＄８００ｍの値引きが確認されている）。緊急にダイナミックな市場の状況（例えば会議、主要な移動様式等）と組み合わせて需要率をモデル化する必要がある。

本発明のある実施形態は、企業データをマッピングするためのシステム、方法、プロセス及びツールを提供する。これらの実施形態の幾つかでは、フレームワーク（「ルミノシティフレームワーク」）が使用されている。さらにダイナミックな企業シミュレーションのためのシステム及び方法が与えられる。本発明のある特徴が適用され、企業ソフトウェア及び解析を強化することができる。特にある実施形態では革新的なマッピング、統合、予測モデリング技術を使用して、企業業績管理（“ＣＰＭ”）、ビジネスプロセス管理（“ＢＰＭ”）、ビジネスインテリジェンス（“ＢＩ”）の及ぶ範囲を拡張する。

ビジネスインテリジェンス（ＢＩ）と比較したＤＥＳを示す図である。 本発明のある特徴による概念的アーキテクチャを示す図である。 そのマッピングが捕捉されることができるルミノシティフレームワークのオントロジーフィールドを示す図である。 ルミノシティフレームワークマッパーのある特徴を示すスクリーンショットの図である。 ルミノシティフレームワークマッパーのある特徴を示すスクリーンショットの図である。 ルミノシティフレームワークマッパーのある特徴を示すスクリーンショットの図である。 ルミノシティフレームワークマッパーのある特徴を示すスクリーンショットの図である。 ルミノシティフレームワークマッパーのある特徴を示すスクリーンショットの図である。 ルミノシティフレームワークマッパーのある特徴を示すスクリーンショットの図である。 検索可能な問合せエンジンを示す図である。 先に構築された問合せの図である。 企業の高レベルのマッピングを示す図である。 詳細なダイナミックな企業シミュレーション（ＤＥＳ）の１例の図である。 マッパーがプロセス出力を確認する態様を示す図である。 ＤＥＳが企業の報告、設定及び構造についての動作時間の証明を可能にする態様を示す図である。 マッパー及びモデラーとのＤＥＳの相互動作を示す図である。 マッパー及びモデラーとのＤＥＳの相互動作を示す図である。 マッパー及びモデラーとのＤＥＳの相互動作を示す図である。 本発明のある特徴による比較ツールを示す図である。 本発明のある特徴によるトレンド解析ツールを示す図である。

本発明の実施形態を図面を参照して詳細に説明し、これらは当業者が本発明を実施することを可能にするために例示として与えられている。明白に、図面および以下の例は本発明の技術的範囲を単一の実施形態に限定するものではなく、他の実施形態も幾つか又は全ての説明した又は示した素子を交換することによって可能である。都合のよい場合にはいつでも、同じ又は類似の部品を示すために同じ参照符合が図面全体を通して使用される。これらの実施形態のある素子が既知のコンポーネントを使用して部分的又は十分に構成される場合、このような既知のコンポーネントの本発明の理解に必要である部分だけを説明し、このような既知のコンポーネントのその他の部分の詳細な説明を本発明を曖昧にしないために省略する。明細書では、単一のコンポーネントを示す１実施形態は限定として考慮すべきではなく、本発明はここで明白に述べられていなければ、複数の同じコンポーネントを含んでいる他の実施形態を含んでいることが意図されており、その逆も可能である。さらに出願人は明細書又は請求項中の任意の用語が明白に説明されていない限り共通ではないまたは特別な意味とされることを意図していない。さらに本発明は例示によりここで示されているコンポーネントに対する現在及び将来知られる等価物を含んでいる。

この説明の目的に対しては、データ及びデータエレメントの定義は情報の電子的に処理可能なピースを含んでおり、企業の定義は任意のビジネス、機関または他の財務的にディスクリートなエンティティを与え、そのエンティティに対して通常影響する関連範囲全体を含むものと理解されよう。

この説明の目的に対しては、ファクタは子データ要素に影響しないデータ要素であると理解され、メトリックは影響される子および親データ点の両者を有するデータ要素であると理解される。この説明の目的では、報告は影響を受けている親データ要素をもたないデータ要素と、企業関連の影響範囲に対する任意のデータ要素の初期エントリ点であると理解される。

ある実施形態はダイナミックな企業シミュレーション（ＤＥＳ）及び最適化モデルを使用するシミュレーションおよび最適化のためのツールを提供する。これらのツールは使用されるソフトウェア、システム及びビジネス共通オントロジーを使用してシステムの数及びタイプにかかわりなくデータを統合するために組み合わせて、又は独立して使用されることができる。これらのツールは情報およびデータの復号を可能にし、カスタム化されたビジネスモデルに対して企業内のその位置にかかわりなく情報へアクセスすることができる。したがって本発明の実施形態は経験的に見聞のあるオペレータが迅速な操作決定を側新し、数学的および／または概念的意味で性能の最適化を側新することを可能にする。

戦略及び戦術的政策決定の基本的なファクタは複雑であることが多く、ビジネスエンティティは例えばオラクル、ＳＡＳ、ＪＤ Ｅｄｗａｒｄｓ、ＳＡＰ等を含めた種々のシステムを使用する。ターゲットデータソースの数及びタイプにかかわりなく、これらの独立終端および／または組合された能力は企業情報目色を復号するように設計され、最も複雑な事業さえもユーザが制御するようにする。大部分の企業は単一のシステム内で動作しないので、これらの能力はユーザが異種の多システム環境を迅速に横断することを可能にする。これらの能力はさらに総企業能力と展望を増大及び強化するために既存のシステムを含めることによって付加価値をそのデータウェアハウス及びビジネスインテリジェンス（ＢＩ）投資から得ることを可能にする。

企業のこのような全体的な理解によって、少数の主要な性能インジケータを超えて拡張して、カジュアルな関係セットの制御が可能になる。この能力のセットはデータを異種の環境から利用し、ルミノシティフレームワークおよびＤＥＳロバストプラットフォーム内で利用されるカスタム化されたモデルに対してデータを有用にする。このような能力は軽減ビジネスおよび会計リスクを考慮に入れ、定量化し、評価し、格付けしながら、ユーザがそれらの性能を理解し、測定し、シミュレートし、最適化することを助ける利点が得られる。決定サポート情報の品質を徹底的に変形して、これらの能力のユーザは日常的により良好に選択肢および、したがって不法に非常に強化された使用可能なインテリジェンスベースの決定ストリームおよび性能を通知される。

本発明のある実施形態は特に企業の業績管理及びビジネスインテリジェンスに関する企業ソフトウェア及び解析の性能及び能力を強化するシステムと方法を提供する。ここで開示されている優秀なシステムは種々の方法で技術を改良しそれに付加される。

ある実施形態では、典型的にルミノシティフレームワークを使用して企業をマップする方法論が使用される。これらの方法論はそのマッピングにおける関連、アルゴリズム、リスク、態様、及び他の特異なオントロジー分類を捕捉するマッパーを具備している。マッパーはユーザの識別、ユーザにより識別されたデータの使用頻度、識別されたデータのリフレッシュ頻度のような関心事である関連値を保持することができる。方法論はマッパーに適用されることができる企業オントロジーを含むこともできる。本発明のある特徴によるマッパーオントロジーはデータと、企業を横切ってその関連性及び重要性の両者を特徴付けする他のファクタとの位置及び態様の両者を捕捉し、カタログにし、分類するのに十分に頑強である。これらのファクタは数が大きい可能性があり、典型的に５０以上の要素を含んでいる。

方法論は、増加する値を与える多次元データベース中の企業の関連構成を捕捉できる既存の技術および、優秀なカスタム化されたコンポーネントから借用された機能要素を含んでいることもでき、他の技術はインタビューおよびファクタを紙へ記した書類として形成される。関係が適切なＢＩツールにおいて捕捉されると、マッピング機能は典型的に付加的な値の提供を停止する。ＢＩツールの例は技術で見られることができる。

方法論は、ビジネスユーザが企業と対話することを可能にするツール及びシステムも有することができる。統合されたツールは、理解が容易な共通のビジネス言語の用語によりナビゲーション可能で容易に見分けられる構成内で能力を転送するように配備されることができる。典型的なユーザは全てのデータ要素の関連する原因と結果を調査するためにマッパーにログインすることだけを必要とし、他の技術は高い能力のプログラマー以外の人の能力を超えたこのような値及び能力を隠す。

方法論は、その他の関連されていないデータを統合するためのシステム及び方法を含むこともできる。与えられたシステムおよび方法は、例えばＸＭＬ、ＭＯＳＡ、ＮＥＳＩ標準を含む標準的環境とのコンプライアンスを含んでいるデータフォーマットおよびプログラミング環境との完全な相互運用を実現することが認識されよう。

本発明のある実施形態は単独で又は組み合わせて使用されることができる要素のセットとして組織される複数の方法およびツールを具備する。１例では、ツール一式は静的及びダイナミックな企業シミュレーションを作成するための企業データのマッピング及び使用を促す１３個の要素を具備することができる。この例では、１２個の要素が自立方法で機能できるが、任意の２以上のコンポーネントの集合は典型的に任意の個々のコンポーネントにより提供されるよりも付加的で大きな能力を生む。

ツール一式はアンカー、コア、アドバンスト、プレミアツールを含めたカテゴリに論理的に分割される。これらの用語はツールをグループ化するための手段として随意選択的に選択され、他の名称及びグルーピングが考慮される。アンカーツールは（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity Mapper（ＴＭ）のような）マッパーを含むことができる。マッパーはファクタおよびメトリックの識別と、トップレベルからフィールドレベルおよび生の入力までの「エンティティ」データへのマッピングを容易にすることができる。例えばマッパーはファクタおよびメトリックの識別と、トップレベルからフィールドレベルまでの企業データへのマッピングを促すことができる。マッパーはさらにデータシステム及び情報システムの理解を促すこともでき、ビジネスの決定を行うことに使用されるドライバを正確に識別できる。マッパーは周期性（例えば作成および頻度）と、データの作成者、データの組立て者、データの消費／読取者等のようなデータタッチ点を捕捉できる。

アンカーツールはユーザ規定要件に基づいてユーザが報告を設計および呼び出すことを可能にする（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity Reporter（ＴＭ）のような）報告ツールを具備し、ユーザにより所望され決定される予め構成された（「梱包された」）報告を作成することができる。１例では、ユーザは任意の時間にテンプレートを変更でき、必要なように又は所望されるように、多くの報告書込みアプリケーション（即ちCrystal Report（ＴＭ）等）への可搬性を可能にするＸＭＬ報告データ構造を活用する。したがってユーザは報告の変更が必要であるためにライフサイクルコストを繰返しながらフレキシブル性と使いやすさを獲得し、および／またはリクエストは実質的に減少されることができる。

アンカーツールは、マップされたファクタおよび／またはメトリックのクランチングと、モデリングと、ビジネスオペレータが代わりの仮説的シナリオを評価することを可能にしながら企業状態のロバストな理解を促す方法によるその可視レンダリングとを助長できる（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity Reporter（ＴＭ）のような）モデリングツールを具備できる。

コアツールはプロセスモデリングツールＣＲＭ、ＥＲＰ等を製造するためのインターフェースを提供できる（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity Gateway（ＴＭ）のような）ゲートウェイを具備でき、それによって企業を駆動するビジネス関連データ、製造能力の最適化、リスクの識別はモデラーと統合されることができる。

コアツールは作業生産物を自動的に集収し、証明し、規定のプロセスステップと関連付けるプロセス及びスニフィング（検知）能力を使用でき、それによって自動的で連続的な監査を促す（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity Proof（ＴＭ）のような）プルーフィングツールを具備できる。

コアツールはビジネス活動の実時間トレンド解析を介してビジネスドライバ及びリスク識別を促す（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity Trend（ＴＭ）のような）トレンド解析ツールを具備できる。スニファ（検知）能力を使用して、トレンド及び未知の関連は予測されない相関を識別することによって実現されることができる。トレンド解析ツールは集められた企業データに基づいて重要なトレンドを識別できる。

コアツールは選択された時間ウィンドウ内で全てのビジネス活動の記憶及び再生を促すためにスニフィング技術を使用できる（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity History（ＴＭ）のような）監査ツールを具備できる。監査ツールは外部及び内部リスクの監視とそれに対する防御を可能にする。ソフトウェアは特定された活動を任意の他の関連される活動と相関できる。

アドバンストツールは（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity Process（ＴＭ）のような）プロセス管理ツールを具備することができる。プロセス管理ツールは主要なビジネスプロセスのスレッディングを促すことができる。（ＳＯＸを含む）コンプライアンス管理は規則性及び容易さと組織化されることができる。

アドバンストツールは（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity Process Optimization Modeler（ＴＭ）のような）最適化ツールを具備できる。１例では、最適化ツールは変化するプロセス構造の衝撃とそれらの衝撃の数学的評価を促し、それによって変更可能で効率的な構造を選択することによりプロセスを最適化する能力を可能にするプロセスモデリングエンジンとして実施されることができる。最適化ツールは、システム中の時間遅延の識別を可能にし、それによって情報の待ち時間を減少させて決定および修正措置のためのリード時間を延長するプロセス及びマッパーを伴って使用されることができる。したがって本発明のある特徴は企業が非常に適合可能で素早くなることを可能にする。

アドバンストツールはビジネス機能の特定ツールである。１例では、（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity HR（ＴＭ）のような）人材ツールはビジネスタスクを役割へマップし、適切な人材を割当てる（即ちより低い賃金の労働）ことにより効率の機会を露出し、人員計画を促すことができる。幾つかの実施形態では、人材ツールはＥＲＰ／ＣＲＭと他のビジネス情報システムに結び付けられることができる。アドバンストツールは内部スコア結果を他の関連する利用可能な会社のベンチマークでレンダリングする（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity ScoreCard（ＴＭ）のような）ベンチマークツールを含む。別の例では、（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity MyScoreCard（ＴＭ）のような）ツールは会計及びビジネスリスクと強さを採点できる。さらに（ＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity ScoredCard Compare（ＴＭ）のような）アドバンストツールは財務及びビジネスの健全性の他のインジケータを含めた最良のビジネス実施とより多くのビジネス実施との比較を促すのに適しているソフトウェア内に埋設されることができる。

プレミアツールは前述のビジネスの特定機能ツールとオーバーラップおよび／またはそれを含むことができる自動化されたツールを具備することができる。他の自動化されたツールは自動マッピング（例えばＫＵＩＴＹ社提供のLuminosity AutoMapper（ＴＭ））、特に大多数の企業データの機能のマッピング機能と、ネットワーク及びデータベーススニファ技術と、組織内のフォーマルで機能的でパワーベースの関係を決定するためのアドバンストアルゴリズムの使用を行うことができる。全ての情報トラフィックは主としてデータ関係を区分するためにこれらの構造へ／に対して関連されることができる。幾つかの実施形態では、自動マッピングツールは先に区分されたデータを組織された構造に再帰的に関連付けることができ、残りのフィールドのオントロジーマッピングを可能にする。アドバンストアルゴリズムはさらに区分を精巧にするために先に解明された構造内の構成されていないデータのシフトを決定できる。

本発明のある実施形態は企業データのための解析試験台を表し、モデル化し提供する能力を与えるダイナミックな企業シミュレーション（ＤＥＳ）のためのシステム及び方法を提供する。ＤＥＳは最初に企業データをローカライズし、データ関係を他のデータへマップし、所定の属性における呼がその属性がタグ付けされた全てのデータからの応答を生じる方法で種々の属性を各データ点へ関連付けるためにここで説明した方法、ツール、プロセスを具備することができる。１例では、これらの属性はＸＭＬベースのデータソース「アドレス」と特有のＸＭＬベースのデータ要素タグを含む。

次に、ＤＥＳは選択属性を有するこのマップされた企業をＤＥＳコンプライアントモデリングエンジンへ提供し、このＤＥＳコンプライアントモデリングエンジンはマップされた構成を受取り、この例ではＸＭＬタグをインターセプトし、ユーザの対話のためにマップされたように企業を再現する。この例のＤＥＳコンプライアントモデラーはＸＭＬアドレシングとＸＭＬデータタグを使用して、受ダイナミックに全てのマップされたデータ注入点をタップし、ＤＥＳモデラーのポピュレートを開始する。作動時間と経歴データの組合せでポピュレートされると、ＤＥＳモデラーはモデル化された階層構造内の正確な地点で中断値を与えることによって、ユーザがアドバンスト解析と仮の事態の試験シナリオを開始することを可能にする。最後にＤＥＳコンプライアントアプリケーションまたは特徴が付加的な頑強な能力を与えるためにＤＥＳへ付加されることができる。

ある実施形態では、ＤＥＳコンプライアントツールはマッパー、リポーター、モデラー、ゲートウェイ、プルーフィングツール、トレンド解析ツール、経歴／監査ツール、プロセスマッパー、プロセス最適化ツール、自動マッパーを含んでいる。

マッパーはファクタとメトリックの識別と、トップレベルからフィールドレベルおよび生の入力までの“ＥＮＴＩＴＹ”データへのマッピングを行わせ、データ／情報システムと、決定に使用されたドライバが内部と外部の両ソース中に存在する場所との正確な理解を促し、要素とメトリックとの間の関係を捕捉し、周期性（作成及び頻度）を捕捉し、他の複数のファクタの中で、データタッチ点（作成ソース、組立てソース等）を捕捉する。

マッパーは典型的にローカルな多次元データベースバックエンドとインターフェースするウェブベースのアプリケーションである。マッパーはオントロジーデータ属性を保持するスレッドをユーザがログすることを可能にし、その後、テーブルの主なキーに対して１対多の有理リンクの使用を介して親／子関係においてスレッドを連結する能力を与える。

リポーターは問合せをサポートする。リンクされると、マッパーデータベースは同じポピュレートされたオントロジーを内蔵の問合せエンジンに戻し、これはマッパーがのアドバンスト及び特有の問合せ能力を可能にする。

モデラーは典型的にマッパーがマップされた企業構造に対する変化を報告したときにダイナミックに改善されることができる多次元のデータベースである。モデラーの自己変更能力を支配するルールセットが構成されることができ、それによってマップへの変更が行われる度に、二次データ中断フィールドが生成され連結される。このデータ中断連結によりＤＥＳコンプライアントモデルは動作時間データを有する仮の事態のシナリオを構成することができる。モデラーは付加的に焼付け解析ツールセットを使用してカスタム解析を実行する能力を提供し、別のＤＥＳコンプライアント解析パッケージにより増大されることができる。

ゲートウェイは１実施形態では、ユーザにより指定されるとき１つのデータ定義を別の定義へライン速度マップすることを許容するように構成されたコラム状データベースである。可能な限りピック・ｎ・クリックマッピングを行い、関連付けに勧められる要素はその潜在的に関連されるデータタイプソースに対する接近性により決定される。

ある実施形態では、プルーフィングツールは多次元のデータベースを具備し、それはプロセスステップに前もって連結されたアーティファクトの浅いコピーを捕捉し、それによって将来の会計が行われる。ビジネスプロセス管理ルールセットはプロセス管理エンジン中の状態変化を監視および検出するために使用されることができ、マップされた報告の記憶位置はアーティファクト動作について監視される。

トレンド解析ツールはＤＥＳコンプライアントサーバと通信し、サブジェクト企業、および同じ値タイプを含む他の全ての企業の両者内の、指定されたスレッドの（例えば）ＸＭＬ値を追跡する多次元データベースを含むことができる。

経歴／監査ツールは典型的にユーザが選択された時間期間を再生することを可能にし、関係する主題を再構成するライン速度のビットレベルレコーダである。

１例では、プロセスマッパーはマッピングエンジンとインターフェースし、マップされたプロセスと生じた実際のプロセスとこの２つの差を決定するアプリケーションラップアルゴリズムである。

プロセス最適化モデラーは所定の企業のマップされたデータ流を評価し、それらが企業を通過するときそのデータ値にしたがうことによって、各マップされたデータ要素の最も効率的なマッピングをアルゴリズム的に決定する一連のアプリケーションラップアルゴリズムを有することができる。

自動マッピングツールは典型的に大多数の企業データのためのマッピング機能を自動化し、組織内のフォーマルで機能的なパワーベースの関係を決定するためにネットワーク及びデータベーススニファ技術とアドバンストアルゴリズムを使用し、その後、主にデータ関係を分類するためにこれらの構造に対して全ての情報トラフィックを関連付ける。第２に、自動マッパーは先に分類されたデータを組織的な構造へ回帰的に関連付けることができ、残りのフィールドのオントロジーマッピングを可能にする。第３に、自動マッパー分類をさらに精巧にするために先に解明された構造内の構成されていないデータ中のシフトを決定することができるアドバンストアルゴリズムを含むことができる。

［マッパー及びモデラーを使用する部分的な構成の概念的な例］
本発明のある特徴は過去から焦点を変更することができ、決定を補助するため情報の全体論的視野を与える。前述の国営のレンタカー会社の例では、本発明のある特徴により与えられたシステム及び方法は緊急でダイナミックな市場の状況（例えば会議、主要な移動様式等）と組み合わせて需要率のモデル化を可能にする。このケースは車両資産のサイズ、配備、移動を最適化するために必要とされる入力と出力を十分に理解してモデルを使用して、本発明がどのようにして複雑であり継続している問題を解くことができるかを表している。

別の例では、製造会社Ａはそのコストを下げようと模索しており、経営者はＨＲの諸経費に関して数百万ドルを節約することを見込んで時間外労働をなしにすることを決定する。しかしながら、製造の僅かな遅延がより夜間の運送を招くことになり、他のより高価な運送方法が運送要求を満たすために必要とされるために、この決定の効果が運送費を４．５倍にすることが想定される。この例では、時間外労働を省く管理者に見返りが与えられるが、会社Ａに対するこの決定の実質的な効果は実質的に負である。さらに輸送管理者は価格のシフトが生じ、その原因が燃料および輸送速度の上昇により不明瞭にされる可能性があり、輸送コストの日常的なリンクを適切に考え解明することとこれらを制御することが困難であることを認識する。

したがって、本発明の実施形態は最も機敏な管理者にさえも常に明白ではない方法で原因と結果との関係を決定することを試みる。単に、我々のビジネスはモデル化され、決定を行うことを啓発するようにシミュレートされ、組織的に性能を最適化する。本発明のある特徴によるツールを使用するビジネスは競争面で利点を与える。

［配向マーカー］
ある実施形態では、マッピングプロセスは全てのファクタを導入し、その後メトリック、最後に全てのレポートを導入することにより効率的に開始されることができる。この動作シーケンスは典型的にもとのマッピング活動に戻る前に、ユーザが子スレッドをマップするために中間ストリームのデータ要素のマッピングを停止する必要性をなくし、又は軽減することを可能にする。しかしながらある実施形態では、データエントリ機能は自動化されることができ、それによってファクタ、メトリック、レポートはユーザの介入を最少にしてパーズされ、分類され、エントリされる。自動化プロセスはチェックポイント及びブランチおよび／または並列エントリプロセスを含むことができるので、シーケンシングは自動化エントリ期間中は重要ではない。

本発明のある実施形態は所定のオントロジーを通して企業関連データをカタログにし、メタタグ変数として各データ要素を企業に関連付け、企業業績における実時間および時間遅れのアドバンス解析を可能にする能力を提供する。ルミノシティシステムは既存の企業システムからのデータをオーバーレイし取入れ、このデータを我々のモデリングプラットフォームに存在するカスタム化された学習モデルに対して利用可能にする。解析科学者はユーザ企業に一体化する特定のまたはカスタムモデルを開発し使用し、ビジネスシステムの全ての企業データをカスタム化された数学及び学習モデルに利用可能にする。評価サービスは監査、総合的なビジネスの健全性、産業のベンチマーク、プロセスの確認及び最適化、比較トレンド解析を含めた内部及び外部ファクタのインポートの進行中の監視および解析を容易にする。

図１及び２を参照すると、ある実施形態は企業データに対するさらに広い視野を与えている。図２は本発明のある特徴の理解を助けることができる６つのステップのプロセスを示している。ステップ１では、データは種々の情報ソースから取り入れられる。これらのソースはデータベース、大容量記憶装置、会計、購入、決定支持及び外部データソースを含む他のシステムを含んでいるビジネスシステムから得られた情報を含むことができる。ステップ２で、種々のソースからの情報はカテゴリ化され、分類され、データ変換器を使用して共通の形態、標準的および／または記憶フォーマットに変換される。情報は未処理及び処理されたデータ、データ及び情報の編集、インデックス、用語集および問合せを含む。任意の適切な共通の形態が選択されることができ、典型的な形態は標準的なデータベースフォーマット、ＳＱＬデータ呼、ＸＭＬ等を含むことができる。データは集められＸＭＬ変換ユーティリティ、ＳＱＬ呼、ＲＳＳ方フィードを使用して変換される。データはその後、ステップ３で統合化されることができる。統合化はデータ融合、スキーマ化プロセス、技術で知られている他のビジネスプロセスを含むことができる。Ｂｉｚｔａｌｋ ＥＳＢ、ソニックＳＯＡエンジン、ビジネスオブジェクトを含む資産および市場で入手可能なツールが使用されることができる。ステップ４で、インテリジェンス情報収集及び関係の発見が行われることができる。１例では、Ｎｉｋｓｕｍ Ｎｅｔ機器が機密情報収集能力を与えるように適合されることができる。情報はその後、ステップ５に進み、解析論により処理されることができる。解析論はモデル化、シミュレーション、予測も含むことができる。ステップ６で、１以上の視覚化プロセスはユーザによる観察とレポートの生成のため他のシステムにより使用されるための出力を発生できる。

図３は本発明のある特徴によるマッパーオントロジーの１例を与える。この例はマッピングを捕捉できるオントロジーフィールドを引出す。図４−９のスクリーンショットは本発明のある特徴を示している。図４はスレッドの作成を示すマッパースクリーンショットを示しており、ここではスレッドはマップされることのできるデータセグメントの最低レベルである。図５はユーザが新しい親スレッドを１以上の既存の子スレッドに関連付ける方法を示すマッパースクリーンショットを示している。示されているマッパーはマッピングのための新しい子を作成するためにマッピングを中断する付加的な機能を与える。図６はユーザが「データ注入点」が位置される場所を正確にマップすることができる方法を示すマッパースクリーンショットを示している。データ注入点はデータ点が最初に企業の監視のスフィアに入る場所として理解されることができる。

図７は親と子スレッド間の連結を示すマッパースクリーンショットを示している。このような連結は最終的に、完全なマッピングと、関係する全てのマップされたデータのデータ流を生むことができる。この構造はしたがって動作時間のモデル化のためにモデラーに与えられることができる。図８は内蔵のレポート能力を有するマッパーの１例を示すマッパースクリーンショットを示している。図９はユーザがブールのようなクリック・ｎ・ピック選択に基づいてレポートを作成することを可能にするレポート特性を示すマッパースクリーンショットを示しており、これはユーザが企業をマップするときに自己ポピュレートする。

図１０は本発明のある特徴により与えられた検索可能な問合せエンジンの説明である。この問合せエンジンはマップされた値に対してのみユーザの問合せを許容できる。このような実施形態では、マップされていないおよび／またはマップされない値はこれらが選択された規準に現れないように抑制されることができる。図１１は先に組み立てられた問合せを記憶し回復するためのある実施形態の能力を示している。示されていないが、スクリーンショットでは、ユーザがＸＭＬベースの文書、スプレッドシートまたは提示ファイルを提出する能力を有し、それによって問合せは例えばＸＭＬタグを使用して与えられた文書フォーマットで結果を戻す。

図１２は本発明のある特徴により与えられたマッパーを使用する企業の高レベルのマッピングを示している。図１３は詳細なＤＥＳデータ流の１例を示している。図１４は全ての意図している連結を捕捉することによってマッパーが既存のシステムのプロセス出力を検証する１例を示している。ＤＥＳはこのようなリンクが作動時間プロセスの検証になることを可能にできる。図１５は示されたもののようなチェックサム値比較を通して企業レポート設定及び構成の動作時間の確認を可能にするＤＥＳを示している。さらにＤＥＳは線形の対数式に与えることによって、明白に理解可能な企業レポート計算を容易にする。

図１６はモデラーフレームワークがマッパーと一体化することをＤＥＳに可能にさせて試行を可能にする態様を示した１例を示している。図１７の例はＤＥＳエネーブルモデラーが未処理値および試験試行値の両者を戻すことができる態様を示している。図１８はＤＥＳ環境を有する１例におけるマッパーとモデラーとの関係を示している。図１９は他の企業内で追跡される企業内の類似のタイプのデータ間の比較を行う比較ツールを示している。図２０は比較データを取り、（ＤＥＳにより利用可能にされた）生のデータと対比されるトレンドしきい値ブラケットを作成するトレンドツールの動作を示している。

［本発明のある特徴の付加的な説明］
本発明の前述の説明は発明を限定するのではなく例示であることを意図している。例えば当業者は本発明が前述の機能及び能力の種々の組合せで実施されることができ、前述したよりも少数または付加的なコンポーネントを含むことができることを認識するであろう。本発明のある付加的特徴を以下さらに説明し、本発明の説明により教示された後、当業者により認識されるように先にさらに詳細に説明された機能及びコンポーネントを使用して得られることができる。

本発明のある実施形態は企業データをマッピングするシステム及び方法を提供する。これらの実施形態の幾つかは複数のソースからの企業に関連する情報の獲得を含んでいる。これらの実施形態の幾つかはフォーマットされたデータを得るために情報を変換することを含んでいる。これらの実施形態の幾つかはフォーマットされたデータを統合化することを含んでいる。これらの実施形態の幾つかは企業に関するビジネスインテリジェンスを得るためにフォーマットされたデータの部分間の関係の決定を含んでいる。これらの実施形態の幾つかはフォーマットされたデータとビジネスインテリジェンスにおいて複数の解析を行うことを含んでいる。

これらの実施形態の幾つかにおいて、関係の決定と解析の実行ステップの結果はユーザのための１以上の報告を生成するように構成されたビジュアライザへ与えられる。これらの実施形態の幾つかにおいて、複数のソースはデータベース、大容量記憶装置、１以上のビジネスシステムから得られた情報を含んでいる。これらの実施形態の幾つかにおいて、１以上のビジネスシステムは会計システムを含んでいる。これらの実施形態の幾つかにおいて、１以上のビジネスシステムは購入システムを含んでいる。これらの実施形態の幾つかにおいて、１以上のビジネスシステムは決定サポートシステムを含んでいる。

これらの実施形態の幾つかにおいて、複数のソースは企業に対して外部のデータソースを含んでいる。これらの実施形態の幾つかにおいて、情報を変換するステップは情報を予め定められたデータフォーマットに変換する前にその情報をカテゴリ化し分類するステップを含んでいる。これらの実施形態の幾つかにおいて、予め定められたデータフォーマットはＸＭＬフォーマットを含んでいる。これらの実施形態の幾つかにおいて、情報はＤＱＬ呼を使用して得られる。これらの実施形態の幾つかにおいて、情報はＲＳＳフィードを使用して得られる。これらの実施形態の幾つかにおいて、情報はＸＭＬ変換ユーティリティを使用して得られる。

これらの実施形態の幾つかにおいて、結果は１以上のツールにより使用され、そのツールはマッパー、レポーター、モデラー、ゲートウェイ、プルーフィングツール、トレンド解析ツール、経歴／監査ツール、プロセスマッパー、プロセス最適化ツール、自動マッパーを含んでいる。

ある実施形態はＤＥＳコンプライアントツールを具備している。ある実施形態では、ＤＥＳコンプライアントツールはマッパー、レポーター、モデラー、ゲートウェイ、プルーフィングツール、トレンド解析ツール、経歴／監査ツール、プロセスマッパー、プロセス最適化ツール、自動マッパーを含んでいる。

これらの実施形態の幾つかにおいて、システム及び方法は企業用のデータ構成をマッピングするためのシステム及び方法を含んでいる。これらの実施形態の幾つかにおいて、データ点は企業のデータフローが表現全体で再生されることができるように連結され、企業を遮断せずに実時間解析を可能にする。これらの実施形態の幾つかにおいて、方法は効率的に企業のデータ構造全体をマップする。

本発明のある実施形態は企業のデータ構造全体を効率的にマップするためのシステム及び方法を提供し、それによって各要素及び関係は通常の良心的で分別のある人による検査に対して容易に利用可能である。これらの実施形態の幾つかは定量化可能及び定量化できない危険及び機会を捕捉し、これらをデータ要素または１以上のデータ要素の親に対して関連付けることを含んでいる。これらの実施形態の幾つかは個々のデータ要素レベルにおいて、データの分配およびデータの更新をデータの報告と効率的に同期するための方法を含んでいる。これらの実施形態の幾つかは各データ要素または１以上のデータ要素の親に対するしきい値限度を捕捉し、データ要素レベルで進んだ解析が実行されることを可能にする方法を含んでいる。

本発明のある実施形態は、マッピング時に記録されるユーザ識別しきい値限度を使用して、データセットについて動作時間の変動性解析を行うシステム及び方法を提供する。これらの実施形態の幾つかはデータ要素レベル（またはそれを超えるレベル）で効率的にリスクを割り当てる方法を含んでいる。これらの実施形態の幾つかはロールアップビジネスインテリジェンスダッシュボードの作成に必要とされるディスクリートな数学を効率的に捕捉する方法を含んでおり、このことを観察者が実行中のデータ処理を容易に理解することを可能にする方法で行う。これらの実施形態の幾つかは計画された技術のリフレッシュ活動の、追って影響されるシステムを効率的に識別する方法を含んでいる。

本発明のある実施形態は、企業データの出力コンプライアンスを自動化するシステム及び方法を提供する。これらの実施形態の幾つかは動作時間データを使用して、ユーザが試行動作または何らかの状況を仮定したシナリオを作成することを可能にする方法を含んでおり、これは前記試験期間中に真の動作時間出力を生成する。これらの実施形態の幾つかはデータパスの任意の段階でユーザがデータ中断点を作成することを可能にし、何らかの状況を仮定したシナリオを生成する方法を含んでいる。これらの実施形態の幾つかは１つの企業のデータレベル業績と別の企業のものとの比較を生成する方法を含んでいる。これらの実施形態の幾つかは企業全体について、データ要素レベルでトレンドデータを作成及び提供し、ルミノシティ比較と結合するとき、企業を比較するトレンドベースラインを生成する方法を含んでいる。これらの実施形態の幾つかはユーザの以前の入力に直接基づいて問合せ能力を自動構成するための方法を含んでいる。これらの実施形態の幾つかはユーザが任意のＸＭＬベースのオフィス生産力ツールテンプレートへの問合せ結果を直接抽出することを可能にする方法を含んでいる。

本発明のある実施形態は、所定の企業のデータ構成をマップするシステム及び方法を提供し、ここでデータ点は企業のデータフローが表現全体で再生されることができるように連結され、企業を遮断せずに実時間解析を可能にする。これらの実施形態の幾つかは企業の全体的なデータ構造を効率的にマップするツールを含んでいる。これらの実施形態の幾つかは企業の全体的なデータ構造を効率的にマップするツールを具備し、それによって各要素及び関係は通常の良心的で分別のある人による検査に容易に利用可能である。これらの実施形態の幾つかは定量化可能及び定量化できないリスク及び機会を捕捉し、これらをデータ要素または１以上のデータ要素の親に対して関連付けるツールを含んでいる。これらの実施形態の幾つかは個々のデータ要素レベルにおいて、データの分配およびデータの更新をデータの報告と効率的に同期するためのツールを含んでいる。

これらの実施形態の幾つかは、各データ要素または１以上のデータ要素の親のしきい値限度を捕捉し、データ要素レベルで行われる解析の実行を可能にするツールを具備している。これらの実施形態の幾つかはマッピング時に記録されるユーザ識別しきい値限度を使用して、データセットについて動作時間の変動性解析を行うシステム及びツールを提供する。これらの実施形態の幾つかはデータ要素レベル（またはそれを超えるレベル）で効率的にリスクを割り当てるツールを具備している。これらの実施形態の幾つかはロールアップビジネスインテリジェンスダッシュボードの作成に必要とされるディスクリートな数学を効率的に捕捉するツールを具備しており、それは観察者が実行中のデータ処理を容易に理解することを可能にする方法で行われる。これらの実施形態の幾つかは計画された技術のリフレッシュ活動の、追って影響されるシステムを効率的に識別するツールを具備している。

本発明のある実施形態は企業データの出力コンプライアンスを自動化するシステム及び方法を提供する。これらの実施形態の幾つかは、動作時間データを使用して、ユーザが試行または何らかの状況を仮定したシナリオを作成することを可能にするツールを具備しており、これは前記試験期間中に真の作動時間出力を生成する。これらの実施形態の幾つかはデータパスの任意の段階でユーザがデータ中断点を作成することを可能にし、何らかの状況を仮定したシナリオを生むツールを具備している。これらの実施形態の幾つかは１つの企業のデータレベル業績を別の企業のものに対しての比較を生成するツールを具備している。これらの実施形態の幾つかは企業全体について、データ要素レベルでトレンドデータを作成し、提供し、ルミノシティ比較と結合するとき、企業を比較するトレンドベースラインを生成するツールを具備している。これらの実施形態の幾つかはユーザの先の入力に直接基づいて問合せ能力を自動構成するためのツールを具備している。これらの実施形態の幾つかはユーザが任意のＸＭＬベースのオフィス生産力ツールテンプレートへの問合せ結果を直接抽出することを可能にするツールを具備している。

本発明を特定の例示的な実施形態を参照して説明したが、種々の変更及び変化が本発明の技術的範囲を逸脱せずにこれらの実施形態に対して行われることができることが当業者に明白であろう。したがって明細書及び図面は限定の意味ではなく例示であると考えられる。

Claims (10)

1. 複数のソースから企業に関連される情報を獲得し、
   フォーマットされたデータを得るために前記情報を変換し、
   前記フォーマットされたデータを統合化し、
   前記企業に関するビジネスインテリジェンスを得るために前記フォーマットされたデータの部分間の関係を決定し、
   前記フォーマットされたデータとビジネスインテリジェンスについて複数の解析を行うステップを含んでおり、
   それにおいて関係を決定し、解析を行うステップの結果はユーザに対する２以上のレポートを生成するように構成されたビジュアライザへ与えられる方法。
2. 前記複数のソースは、データベース、大容量記憶装置及びビジネスシステムから得られた情報を含んでいる請求項１記載の方法。
3. 前記ビジネスシステムは会計システムである請求項２記載の方法。
4. 前記ビジネスシステムは購入システムである請求項２記載の方法。
5. 前記ビジネスシステムは決定サポートシステムである請求項２記載の方法。
6. 前記複数のソースは前記企業の外部のデータソースを含んでいる請求項１記載の方法。
7. 前記情報を変換するステップは、前記情報を予め定められたデータフォーマットに変換する前に、前記情報をカテゴリ化し分類するステップを含んでいる請求項１記載の方法。
8. 前記予め定められたデータフォーマットはＸＭＬフォーマットを含んでいる請求項７記載の方法。
9. 前記情報は１以上のＳＱＬ呼およびＲＳＳフィードを使用して得られる請求項１記載の方法。
10. 前記結果は１以上のツールによって使用され、前記ツールはマッパー、リポーター、モデラー、ゲートウェイ、プルーフィングツール、トレンド解析ツール、経歴／監査ツール、プロセスマッパー、プロセス最適化ツール、自動マッパーを含んでいる請求項１記載の方法。

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