JP2015114794A - Information processing system and conversion evaluation method - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、情報処理システム、及びコンバート評価方法に関する。 The present application relates to an information processing system and a conversion evaluation method.
例えば、あるシステムで保持しているデータ群を別のシステムで利用する場合や、あるシステムから新たなシステムを構築する際に、システム間のデータ構造等が異なり、データのコンバートが必要な場合がある。また、コンバート前後のデータについては、整合性を確認する必要がある。従来では、表現形式の異なるプログラムソース及びデータを所望形式のプログラムソース及びデータの仕様に変換するシステムが知られている(例えば、特許文献1参照)。 For example, when a data group held in one system is used in another system, or when a new system is constructed from one system, the data structure between systems is different and data conversion may be required. is there. In addition, it is necessary to check the consistency of data before and after conversion. 2. Description of the Related Art Conventionally, a system for converting program sources and data having different representation formats into specifications of program sources and data having a desired format is known (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上述した特許文献1の手法では、コンバート対象のデータ容量が小さい場合に、全データについて対比することができるが、対象データが膨大である場合には、コンバートが適切に行われているか否かの評価処理に時間がかかってしまう。 However, in the method of Patent Document 1 described above, all data can be compared when the data volume to be converted is small. However, if the target data is enormous, whether or not the conversion is appropriately performed. The evaluation process takes time.
1つの側面では、本発明は、効率良くコンバート結果を評価することを目的とする。 In one aspect, the present invention aims to evaluate the conversion result efficiently.
一態様において、第1のデータ群を、第2のデータ群へコンバートした結果を評価する情報処理装置を有する情報処理システムであって、予め設定されたコンバート条件に基づき、コンバート後の前記第2のデータ群の中で関連付けられたデータ項目間の整合性を判断する整合性判断手段と、前記整合性判断手段により得られる判断結果に基づいて、前記コンバートの内容を評価する評価手段とを有する。 In one mode, it is an information processing system which has an information processor which evaluates the result of having converted the 1st data group into the 2nd data group, Comprising: Based on preset conversion conditions, the 2nd after conversion Consistency determining means for determining consistency between data items associated with each other in the data group, and evaluation means for evaluating the contents of the conversion based on a determination result obtained by the consistency determining means. .
効率良くコンバート結果を評価することが可能となる。 It is possible to evaluate the conversion result efficiently.
次に、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。 Next, embodiments of the present invention will be described in detail.
<システム構成>
図1は、本実施形態に係るコンバート評価システムの概略構成を示す図である。図1に示すように、情報処理システムの一例としてのコンバート評価システム1は、例えばインターネット等に代表されるネットワークNを介して、情報処理装置の一例としての管理端末10と、第1のサーバ20と、第2のサーバ30とが接続されている。なお、ネットワークNは、有線又は無線であっても良い。また、図1に示す各装置の数は、これに限定されるものではない。
<System configuration>
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a conversion evaluation system according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, a conversion evaluation system 1 as an example of an information processing system includes a
図1に示す管理端末10は、例えば管理者等のユーザにより操作され、例えばPC(Personal Computer)等の汎用的なコンピュータにより実現される。
The
第1のサーバ20は、コンバート前のデータ(第1のデータ群)を用いて所定のシステム(第1のシステム)を実行する。
The
第2のサーバ30は、第1のサーバ20で使用する第1のデータ群が、例えばデータ構造が異なるデータ群にコンバートされた後のデータ(第2のデータ群)を用いて所定のシステム(第2のシステム)を実行する。
The
上述した所定のシステムの例としては、生産管理システムや、商品管理システム等があるがこれに限定されるものではない。以下の説明では、一例として第1のシステムから第2のシステムへのデータ移行作業(システム更新)で生じるデータコンバートに対し、コンバート前後のデータの整合性を適切に評価する例を説明する。 Examples of the predetermined system described above include a production management system and a merchandise management system, but are not limited thereto. In the following description, an example will be described in which data consistency before and after conversion is appropriately evaluated for data conversion that occurs during data migration work (system update) from the first system to the second system.
例えば、コンバート評価システム1において、管理端末10は、第2のサーバ30が保持するマスタレイアウト情報を取得し、このレイアウト情報に基づき、第1のサーバ20が保持する第1のデータ群を変換し、第2のデータ群として第2のサーバ30に入力する。管理端末10は、第2のサーバ30で更新処理を実行した第2のデータ群に対し、予め定義したルール情報(コンバート条件)に基づき、第2のデータ群の中で関連付けられたデータ項目間の整合性を判断する。
For example, in the conversion evaluation system 1, the
これにより、管理端末10は、第1のサーバ20が保持する第1のデータ群が、第2のサーバ30が保持する第2のデータ群として適切にコンバートされたか、効率良くコンバート結果を評価することが可能となる。なお、管理端末10における機能は、第1のサーバ20又は第2のサーバ30に含まれていても良く、その場合には、第1のサーバ20又は第2のサーバ30において、本実施形態におけるコンバート結果の評価が行われる。
As a result, the
<管理端末10の機能構成>
図2は、管理端末の機能構成の一例を示す図である。図2に示すように、管理端末10は、レイアウト変換手段11と、整合性判断手段12と、入力値判断手段13と、異常値判断手段14と、サンプリング判断手段15と、アウトプット比較手段16と、評価手段17と、通知手段18と、記憶手段19とを有する。
<Functional configuration of
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the management terminal. As shown in FIG. 2, the
レイアウト変換手段11は、第1のサーバ20が保持する第1のデータ群を取得すると、第2のサーバ30のマスタレイアウト情報に基づき、第1のデータ群を変換(コンバート)し、第2のデータ群として、第2のサーバ30に入力する。
When the layout conversion unit 11 acquires the first data group held by the
整合性判断手段12は、記憶手段19から予め定義されたルール情報を取得すると、第2のサーバ30で更新処理を実行した第2のデータ群に対し、第2のデータ群の中で関連付けられたデータ項目間の整合性を判断する。整合性判断手段12は、「ファイルXの項目Aの値は、ファイルYの項目Bに登録されている」等のファイル(例えばマスタ)間で定義されたルール情報に基づき、第2のデータ群を構成するファイル間で関連付けられたデータ項目どうしの整合性について判断する。
When the
入力値判断手段13は、第2のサーバ30で更新処理を実行した第2のデータ群を構成するファイルごとに、予め選択されたデータ項目の入力値が入力されているか判断する。予め選択されたデータ項目とは、例えば作業を管理したり、特定の処理を実行する上で必須となる項目とするが、これに限定されるものではなく、ユーザにより事前に指定した項目としても良い。
The input value determining means 13 determines whether or not an input value of a data item selected in advance is input for each file constituting the second data group that has been updated by the
異常値判断手段14は、第2のサーバ30で更新処理を実行した第2のデータ群を構成するファイルごとに、予め選択されたデータ項目(例えば、主要項目)の入力値のデータ分布を取得し、取得したデータ分布から入力値として異常値がないか判断する。異常値判断手段14は、例えば主要項目に対する各データの入力値を集計し、集計した結果の分布に異常な数値が含まれていないか判断する。
The abnormal
例えば、元データ(第1のデータ群)のあるデータ項目の単位が「kg」であり、コンバート後のデータ(第2のデータ群)の対応するデータ項目の単位が「g」であった場合には、適切な単位変換が行われていないため、数値が膨大な値となる。異常値判断手段14は、集計した結果の分布から、このような異常値がないか判断する。 For example, when the unit of a data item of the original data (first data group) is “kg” and the unit of the corresponding data item of the converted data (second data group) is “g” Since the appropriate unit conversion is not performed, the numerical value becomes a huge value. The abnormal value determination means 14 determines whether there is such an abnormal value from the distribution of the collected results.
サンプリング判断手段15は、コンバート条件が多岐に渡る場合に対応するため、例えば業務視点やシステムの仕様に基づき、整合性を確認するデータ項目をサンプリングデータとして抽出し、抽出したデータに対する整合性を判断する。サンプリング判断手段15は、サンプリングデータとして、例えば第1のサーバ20が保持する第1のデータ群のデータ項目と、第2のサーバ30で更新処理を実行した第2のデータ群の複数のデータ項目とが対応するデータを抽出し、その整合性を判断する。
In order to cope with a variety of conversion conditions, the sampling determination means 15 extracts data items for checking consistency as sampling data based on, for example, a business viewpoint or system specifications, and determines consistency with the extracted data. To do. Sampling determination means 15 uses, as sampling data, for example, a data item of a first data group held by
アウトプット比較手段16は、第1のサーバ20による第1のデータ群を用いた所定の処理(例えば定期発注処理)により得られたデータと、第2のサーバ30による第2のデータ群を用いた同様の処理(例えば定期発注処理)により得られたデータとを比較する。
The
評価手段17は、整合性判断手段12と、入力値判断手段13と、異常値判断手段14と、サンプリング判断手段15と、及びアウトプット比較手段16のうち、少なくとも1つから得られる結果に基づき、コンバート結果を評価する。
The
なお、評価手段17は、予め設定された順序に基づいて評価を行い、その評価結果に基づき、更に評価を行うか判断しても良い。評価手段17は、例えば整合性判断手段12を最初に実行し、コンバートに異常があると判断した場合、入力値判断手段13、異常値判断手段14、サンプリング判断手段15、アウトプット比較手段16等の処理を行わず、評価結果を出力しても良い。
The
通知手段18は、評価手段17による評価結果を、管理者等のユーザに通知する。なお、通知手段18は、整合性判断手段12、入力値判断手段13、異常値判断手段14、サンプリング判断手段15、アウトプット比較手段16のぞれぞれから得られる結果を通知しても良く、これらの結果に基づく全体の評価結果を通知しても良い。 The notification means 18 notifies the evaluation result by the evaluation means 17 to a user such as an administrator. The notification means 18 may notify the result obtained from each of the consistency determination means 12, the input value determination means 13, the abnormal value determination means 14, the sampling determination means 15, and the output comparison means 16. The overall evaluation result based on these results may be notified.
記憶手段19は、第2のサーバ30のマスタレイアウト情報を格納するレイアウト情報19Aと、予め定義したルール情報を格納するルール情報19Bとを記憶するが、これには限定されない。
The
<管理端末10のハードウェア構成例>
図3は、管理端末のハードウェア構成の一例を示す図である。図3に示すように、管理端末10は、制御部41と、主記憶部42と、補助記憶部43と、外部記憶装置I/F部44と、ネットワークI/F部45とを有する。
<Hardware configuration example of the
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the management terminal. As illustrated in FIG. 3, the
制御部41は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うCPU(Central Processing Unit)である。また、制御部41は、主記憶部42に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力装置や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、出力装置や記憶装置に出力する。
The
主記憶部42は、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等であり、制御部41が実行する基本ソフトウェアであるOS(Operating System)やアプリケーションソフトウェア等のプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
The
補助記憶部43は、HDD(Hard Disk Drive)等であり、アプリケーションソフトウェア等に関連するデータを記憶する記憶装置である。
The
外部記憶装置I/F部44は、USB(Universal Serial Bus)等のデータ伝送路を介して接続された記録媒体46(例えば、CD−ROM、DVD、フラッシュメモリ等)と管理端末10とのインタフェースである。
The external storage device I /
管理端末10は、記録媒体46に所定のプログラムを格納する。また、記録媒体46に格納されたプログラムは、外部記憶装置I/F部44を介して管理端末10にインストールされ、インストールされた所定のプログラムは、管理端末10により実行可能となる。
The
ネットワークI/F部45は、有線及び/又は無線回線等のデータ伝送路により構築されたLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等のネットワークを介して接続された第1のサーバ20や第2のサーバ30と、管理端末10とのインタフェースである。
The network I /
なお、第1のサーバ20や第2のサーバ30についてのハードウェア構成は、図3に示す管理端末10と同様の構成であるため、具体的な説明は省略する。
The hardware configuration of the
<コンバート評価処理>
図4は、コンバート評価処理の一例を示すフローチャートである。図4に示すように、管理端末10は、レイアウト変換手段11により、第2のサーバ30のマスタレイアウト情報に基づき、第1のデータ群を、第2のデータ群のデータ構造にデータ成形することで、コンバートする(S10)。
<Conversion evaluation process>
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of the conversion evaluation process. As shown in FIG. 4, the
管理端末10は、S10の処理でコンバートされた第2のデータ群を、第2のサーバ30に入力して更新処理を実行する(S11)。管理端末10は、整合性判断手段12により、記憶手段19からルール情報を取得すると、取得したルール情報に基づき、第2のデータ群の中で関連付けられたデータ項目間の整合性を判断する(S12)。
The
管理端末10は、入力値判断手段13により、第2のサーバ30で更新処理を実行した第2のデータ群を構成するファイルごとに、予め選択されたデータ項目に入力値が入力されているか判断する(S13)。
The
管理端末10は、異常値判断手段14により、第2のサーバ30で更新処理を実行した第2のデータ群が有するファイルごとに、予め設定した項目の入力値を集計し、集計したデータ分布に異常な数値がないか判断する(S14)。
The
管理端末10は、サンプリング判断手段15により、サンプリングデータとして、第1のサーバ20が保持する第1のデータ群のデータ項目と、第2のサーバ30で更新処理を実行した第2のデータ群の複数のデータ項目とが対応しているデータを抽出する。サンプリング判断手段15は、抽出したデータの整合性を判断する(S15)。
The
管理端末10は、アウトプット比較手段16により、第1のサーバ20による第1のデータ群を用いた所定の処理により得られたデータと、第2のサーバ30による第2のデータ群を用いた同様の処理により得られたデータとを比較する(S16)。
The
管理端末10は、評価手段17により、上述した各処理で判断した結果を評価し(S17)、処理を終了する。
The
<整合性判断>
図5は、整合性判断の概要を説明するための図である。図5に示す整合性判断は、整合性判断手段12により実行される。図5の例では、コンバート後に第2のサーバ30で更新処理が実行された第2のデータ群に対し、第2のデータ群の中で関連付けられたデータ項目間の整合性を判断する。
<Consistency judgment>
FIG. 5 is a diagram for explaining an outline of consistency determination. The consistency determination shown in FIG. 5 is executed by the consistency determination means 12. In the example of FIG. 5, the consistency between the data items associated in the second data group is determined with respect to the second data group for which the update process has been executed by the
図5(A)は、第2のシステム(例えば、生産管理システム)で更新された第2のデータ群のうち発注残ファイルの項目例を示す。また、第2のデータ群のうち、図5(B)は、品目マスタの項目例を示し、図5(C)は、仕入先マスタの項目例を示し、図5(D)は、社内区コードマスタの項目例を示している。 FIG. 5A shows an example item of an unordered file in the second data group updated by the second system (for example, the production management system). Also, in the second data group, FIG. 5B shows an example item of the item master, FIG. 5C shows an example item of the supplier master, and FIG. The item example of the ward code master is shown.
整合性判断手段12は、予め定義されたファイル間のルール情報、例えば「ファイルXの項目Aの値は、ファイルYの項目Bに登録されている」等にしたがって、第2のデータ群を構成するファイル間で関連付けられたデータ項目どうしの整合性を判断する。
The
例えば、図5(A)の示す発注残ファイルの「部番」の値が、図5(B)に示す品目マスタの「部番」に登録されているか判断する。また、図5(A)に示す発注残ファイルの「製造オーダー先」の値が、図5(C)に示す仕入先マスタの「仕入先コード」に登録されているか判断する。また、図5(A)に示す発注残ファイルの「次区」の値が、図5(D)に示す社内区コードマスタの「区コード」に登録されているか判断する。 For example, it is determined whether the value of “part number” in the remaining ordering file shown in FIG. 5A is registered in “part number” of the item master shown in FIG. Further, it is determined whether or not the value of “manufactured order” in the remaining ordering file shown in FIG. 5A is registered in the “vendor code” of the supplier master shown in FIG. Further, it is determined whether or not the value of “next ward” in the order remaining file shown in FIG. 5A is registered in the “ward code” of the in-house ward code master shown in FIG.
なお、上述したルール情報を、例えばチェックロジックとしてプログラムで記述し、ファイル間で関連付けられたデータ項目どうしの整合性チェックを自動に行うことも可能である。 Note that the above-described rule information can be described by a program as, for example, check logic, and a consistency check between data items associated between files can be automatically performed.
<入力値判断>
図6は、入力値判断の概要を説明するための図である。図6に示す入力値判断は、入力値判断手段13により実行される。図6の例では、コンバート後に第2のサーバ30で更新処理が実行された第2のデータ群を構成する各ファイルに対し、予め入力が必須となっている項目を設定しておき、その項目の入力値が入力されているか判断する。
<Input value judgment>
FIG. 6 is a diagram for explaining an outline of input value determination. The input value determination shown in FIG. 6 is executed by the input value determination means 13. In the example of FIG. 6, an item that must be input in advance is set for each file that constitutes the second data group that has been updated by the
必須項目については、所定の処理(例えば定期発注処理)等の処理を特定するために必要となる項目であっても良く、予めユーザが指定した項目であっても良いが、これに限定されるものではない。 The essential item may be an item necessary for specifying a process such as a predetermined process (for example, regular ordering process) or may be an item designated in advance by the user, but is not limited thereto. It is not a thing.
図6に示す発注残ファイルの例では、「注文番号」、「工場」、「部番」、「製造オーダー先」、「資材単当区」、「発注数」、「発注残数」、「オーダー先部番」、「用途区分」、「発注日」、「納期日」、「資材担当者」等の項目の入力値が入力されているか判断する。なお、必須項目の数や種類等については、上記の例に限定されるものではない。 In the example of the remaining order file shown in FIG. 6, “order number”, “factory”, “part number”, “manufacturing order destination”, “material unit area”, “number of orders”, “number of orders left”, “ It is determined whether input values of items such as “order part number”, “use category”, “order date”, “delivery date”, “material person in charge”, and the like have been input. It should be noted that the number and types of essential items are not limited to the above example.
<異常値判断>
図7は、異常値判断の概要を説明するための図である。図7に示す異常値判断は、異常値判断手段14により実行される。図7の例では、コンバート後の第2のサーバ30で更新処理が実行された第2のデータ群を構成する各ファイルに対し、主要項目を設定しておき、その項目の値のデータ分布を取得し、例えば外れ値を抽出することで、異常値が入力されていないか判断する。
<Abnormal value judgment>
FIG. 7 is a diagram for explaining an outline of the abnormal value determination. The abnormal value determination shown in FIG. 7 is executed by the abnormal value determination means 14. In the example of FIG. 7, main items are set for each file constituting the second data group that has been updated by the
例えば、図7(A)に示す発注残ファイルの項目のうち、「発注数」を主要項目とし、その項目の値を例えば500個刻みで集計することで、図7(B)に示すような散布図を作成する。図7(B)に示す図は、横軸が発注数を示し、縦軸が発注件数を示している。図7(B)の例では、例えば丸枠51及び丸枠52に示す値が、異常に大きな数量を発注していることを示している。このように主要項目において、異常値と判断されるデータがないか判断する。 For example, among the items in the remaining ordering file shown in FIG. 7A, the “order quantity” is a main item, and the values of the items are counted in increments of 500, for example, as shown in FIG. 7B. Create a scatter plot. In the diagram shown in FIG. 7B, the horizontal axis indicates the number of orders, and the vertical axis indicates the number of orders. In the example of FIG. 7B, for example, the values shown in the round frame 51 and the round frame 52 indicate that an abnormally large quantity has been ordered. In this way, it is determined whether there is any data that is determined to be an abnormal value in the main item.
<サンプリング判断>
図8は、サンプリング判断の概要を説明するための図である。図8に示すサンプリング判断は、サンプリング判断手段15により実行される。第1のサーバ20が保持する第1のデータ群のデータ項目と、コンバート後の第2のサーバ30で更新された第2のデータ群のデータ項目全てに対して整合性を判断すると、処理時間が膨大となる。
<Sampling judgment>
FIG. 8 is a diagram for explaining an outline of sampling determination. The sampling judgment shown in FIG. 8 is executed by the sampling judgment means 15. When consistency is determined for the data items of the first data group held by the
そこで、図8の例では、予め抽出されたサンプリング項目に基づいて、適切にコンバートされているか評価する。これにより、評価処理時間を短縮する。 Therefore, in the example of FIG. 8, it is evaluated whether or not the conversion is appropriately performed based on the sampling items extracted in advance. This shortens the evaluation processing time.
サンプリングのパターンとしては、例えば、ユーザが業務視点から抽出したパターンを事前に設定しても良く、所定の処理を行うプログラムロジック上で処理が分岐する部分(例えば、if文やwhile文)等に応じて設定しても良い。 As a sampling pattern, for example, a pattern extracted from a business viewpoint by a user may be set in advance, and a part where the process branches on a program logic for performing a predetermined process (for example, an if sentence or a while sentence) It may be set accordingly.
例えば図8(A)に示す第1のサーバ20の生産管理マスタの項目のうち、「製番」、「部番」、「細分類」は、図8(B)に示す部番振り直しロジックにより、図8(C)に示す第2のサーバ30の品目マスタの項目のうち、「部番」、「工程順序番号」に対応している。そこで、図8(A)に示す第1のサーバ20の上述した項目の値が、図8(C)に示す第2のサーバ30のファイル項目の「部番」、「工程順序番号」の値に正しく対応付けられているか判断する。
For example, among the items of the production management master of the
このように、データ移行(コンバート)前後のファイルの項目が1対1に対応せず、例えば複数の項目に対応しているようなパターンをいくつか抽出して、サンプリング分析を行う。これにより、コンバート条件が多岐に渡るような場合でも、抜け漏れの発生を抑制することが可能となる。 As described above, the file items before and after the data transfer (conversion) do not correspond one-to-one, but for example, some patterns corresponding to a plurality of items are extracted, and sampling analysis is performed. As a result, it is possible to suppress the occurrence of omission even when the conversion conditions vary widely.
<アウトプット判断>
図9は、アウトプット判断の概要を説明するための図である。図9に示すアウトプット判断は、アウトプット比較手段16により実行される。図9の例では、コンバート前後の各システムの同一の機能(処理)から得られるアウトプットの結果を比較することで、正しくコンバートされているか判断する。
<Output judgment>
FIG. 9 is a diagram for explaining an outline of output determination. The output judgment shown in FIG. 9 is executed by the output comparison means 16. In the example of FIG. 9, it is determined whether or not the conversion is correctly performed by comparing the output results obtained from the same function (process) of each system before and after the conversion.
例えば、図9(A)に示す第1のサーバ20が保持するマスタデータを、図9(B)に示す第2のサーバ30が保持するマスタデータにコンバートした場合について説明する。このような場合、図9(A)に示す定期発注処理から得られる発注残ファイルの内容は、図9(B)に示す定期発注処理から得られる発注残ファイルの内容と同一のものが得られるはずである。
For example, the case where the master data held by the
したがって、アウトプット比較手段16は、図9(A)及び図9(B)に示す各システムにより、同一の処理を実行した後、同一の結果が得られた場合には、正しくコンバートされていると判断する。 Therefore, the output comparison means 16 is correctly converted when the same results are obtained after the same processing is executed by the systems shown in FIGS. 9A and 9B. Judge.
このように、アウトプット判断では、コンバートされる入力データ(マスタ)を気にせず、それぞれのシステムの入力データを用いて各システムで同一の処理を行い、その結果どうしを比較して、入力データのコンバート結果を評価することが可能となる。 In this way, in the output judgment, the input data (master) to be converted is not concerned, the same processing is performed in each system using the input data of each system, the results are compared, and the input data It becomes possible to evaluate the conversion result.
上述したように、整合性判断及び入力値判断等により、コンバート後の更新処理の時間を低減することが可能となる。また、異常値判断と、サンプリング判断と、アウトプット判断等により、評価工程を低減しながら、正しくコンバートが行われたか評価することが可能となる。 As described above, it is possible to reduce the time for the update process after conversion by determining consistency and determining input values. In addition, it is possible to evaluate whether or not the conversion is correctly performed while reducing the evaluation process by the abnormal value determination, the sampling determination, the output determination, and the like.
上述した実施形態によれば、効率良くコンバート結果を評価することが可能となる。また、本実施形態では、例えば担当者が目視等で実施していたデータ検証をプログラムにより自動化することが可能となり、作業負荷を軽減することが可能となる。この結果は、特にデータ量が膨大な場合に有効である。また、本実施形態は、例えばシステムを変更(更新)し、変更後のシステムの運用前のテストにおいて実行されるが、これに限定されるものではない。 According to the embodiment described above, it is possible to evaluate the conversion result efficiently. Further, in the present embodiment, for example, it is possible to automate data verification performed by a person in charge by visual observation or the like by a program, thereby reducing the work load. This result is particularly effective when the amount of data is enormous. In the present embodiment, for example, the system is changed (updated), and is executed in a test before operation of the system after the change. However, the present embodiment is not limited to this.
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes can be made without departing from the scope of the claims.
1 コンバート評価システム(情報処理システムの一例)
10 管理端末(情報処理装置の一例)
11 レイアウト変換手段
12 整合性判断手段
13 入力値判断手段
14 異常値判断手段
15 サンプリング判断手段
16 アウトプット比較手段
17 評価手段
18 通知手段
19 記憶手段
19A レイアウト情報
19B ルール情報
20 第1のサーバ
30 第2のサーバ
41 制御部
42 主記憶部
43 補助記憶部
44 外部記憶装置I/F部
45 ネットワークI/F部
46 記録媒体
1 Conversion evaluation system (an example of information processing system)
10 Management terminal (example of information processing device)
11 layout conversion means 12 consistency judgment means 13 input value judgment means 14 abnormal value judgment means 15 sampling judgment means 16 output comparison means 17 evaluation means 18 notification means 19 storage means 19A layout information
Claims (7)
予め設定されたコンバート条件に基づき、コンバート後の前記第2のデータ群の中で関連付けられたデータ項目間の整合性を判断する整合性判断手段と、
前記整合性判断手段により得られる判断結果に基づいて、前記コンバートの内容を評価する評価手段とを有することを特徴とする情報処理システム。 An information processing system having an information processing apparatus that evaluates a result of converting a first data group into a second data group,
Consistency determination means for determining consistency between data items associated in the second data group after conversion based on a preset conversion condition;
An information processing system comprising: an evaluation unit that evaluates the content of the conversion based on a determination result obtained by the consistency determination unit.
予め設定されたコンバート条件に基づき、コンバート後の前記第2のデータ群の中で関連付けられたデータ項目間の整合性を判断する整合性判断手順と、
前記整合性判断手順により得られる判断結果に基づいて、前記コンバートの内容を評価する評価手順とを有することを特徴とするコンバート評価方法。 A conversion evaluation method in an information processing system having an information processing apparatus for evaluating a result of converting a first data group into a second data group,
A consistency determination procedure for determining consistency between data items associated in the second data group after conversion based on a preset conversion condition;
An evaluation procedure for evaluating the contents of the conversion based on a determination result obtained by the consistency determination procedure.
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