JP2019185394A - データカタログ自動生成システム及びその自動生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】現場データに関する知識のない分析者でも分析用データを選定して分析に活用できるようにすること。【解決手段】収集される現場データから分析用データを選定するために使用されるカタログタグを生成するデータカタログ自動生成システムにおいて、入力される分類ルールに基づいて、現場データに関する分析観点としての目的変数と説明変数との関係性や複数の説明変数同士間の因果関係を抽出し、この抽出結果に基づいて目的変数のカタログタグ及び説明関数のカタログタグを特定して付与する。【選択図】図２

Description

本発明は、データカタログ自動生成システム及びその自動生成方法に関し、特に、いわゆるＤａｔａＬａｋｅシステムにおけるデータ分類技術に関するデータカタログ自動生成システムに適用して好適なものである。

社会インフラ系の分析処理では、現場の多様なデータを管理するＤａｔａＬａｋｅが注目されている。しかしながら、ＤａｔａＬａｋｅ内のデータが多過ぎたり現場ごとに整理ルールが統一されていないことが多いため、必要なデータを抽出することができないおそれがあった。そこで、データカタログ（以下「カタログ」と省略する）を用いてデータ整理を実施することが求められている。

このようなカタログを用いた管理手法として、第１の従来技術としては、クラウドソーシングによってタグ付けする手法が知られているとともに（特許文献１参照）、第２の従来技術としては、電力分野などの現場のデータの表現方法について業界標準で規定されているデータモデルについて自動変換する手法が知られている（特許文献２参照）。

米国特許公開公報２０１４／０６２７６０号公報 米国特許公開公報２０１５／０２１３０３５号公報

しかしながら、第１の従来技術では、人手作業によるタグ付けになるため、網羅性が完全ではなく漏れが生ずるおそれがある。他方、第２の従来技術では、業界標準のデータモデルが規定されている業界でしか活用することができなかったり、そのデータモデルに関する知識がないとカタログを選択することができなかった。これらいずれの従来技術も、現場データ側に着目したカタログ生成方式であると云えるため、分析者には現場データに関する知識が必要となる。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、現場データに関する知識のない分析者でも分析用データを選定して分析に活用することができるデータカタログ自動生成システム及びその自動生成方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため、本発明においては、収集される各現場データのうちから分析用データを選定するために用いるカタログタグを生成するデータカタログ自動生成システムにおいて、前記各現場データを受け取る現場データ受取部と、設定された分類ルールに基づいて、前記各現場データの分析観点としての目的変数と前記目的変数に対応する説明変数との関係性、または、前記目的変数に対応する複数の前記説明変数同士間の因果関係を抽出し、前記関係性または前記因果関係の抽出結果に基づいてカタログタグを前記各現場データに付与して管理するデータ管理部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明においては、収集される各現場データのうちから分析用データを選定するために用いるカタログタグを生成するデータカタログ自動生成方法において、現場データ受取部が、前記各現場データを受け取るステップと、データ管理部が、設定された分類ルールに基づいて、前記各現場データの分析観点としての目的変数と前記目的変数に対応する説明変数との関係性、または、前記目的変数に対応する複数の前記説明変数同士間の因果関係を抽出し、前記関係性または前記因果関係の抽出結果に基づいてカタログタグを前記各現場データに付与して管理するステップと、を有することを特徴とする。

本発明によれば、現場データに関する知識のない分析者でも分析用データを選定して分析に活用することができる。

第１の実施の形態によるＤａｔａＬａｋｅシステムの概略構成を示すブロック図である。 図１に示すデータ管理ノードの構成例を示すブロック図である。 図２に示す原価管理データ、受注管理データ及び顧客管理データの一例を示す図である。 図１に示すカタログデータに含まれるカタログメニューデータ及びこれに含まれるソース分類ルールの一例を示す図である。 図２に示すデータソース管理データ及びカタログマッピングデータの一例を示す図である。 カタログ登録処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 データ登録処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図９に示すデータ変換処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 カタログ検索処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図９に示すデータ変換処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態におけるデータ管理ノードの構成例を示す図ブロック図である。 図１１に示すデータマートの一例を示す図である。 図１１に示す操作分類ルール及びカタログマッピングデータの一例を示す図である。 データ登録処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 操作分類処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 カタログ検索処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態においてデータマートに対してタグを付与する一例を示す図である。

以下、図面について、本発明の一実施の形態について詳述する。以下の実施の形態では、いわゆるＤａｔａＬａｋｅシステムにおいて現場から収集される各現場データから分析に用いるデータ（以下「分析用データ」と称する）を選択するために用いられるカタログタグ（以下省略して「タグ」とも称する）を、以下のように自動的に生成しようとした際に、各現場データを分類するための分類ルールを利用する。以下の実施の形態では、このような分類ルールとして、例えば、ソース分類ルールを用いる場合を第１の実施の形態として説明する一方、操作分類ルールを用いる場合を第２の実施の形態として説明する。

（１）第１の実施の形態
（１−１）システム構成
図１は、第１の実施の形態によるＤａｔａＬａｋｅシステムの概略構成を示す。このＤａｔａＬａｋｅシステムは、データカタログ自動生成システムの一例であり、例えばデータセンタに設置された計算機システムを示す。

このデータカタログ自動生成システム１は、データ管理ノード２、分析システム５及び業務システム６がネットワークスイッチ４を介して接続されている。これらデータ管理ノード２、分析システム５及び業務システム６は、それぞれ、パーソナルコンピュータ又はワークステーションなどのコンピュータで構成されている。

図２は、図１に示すデータ管理ノード２の構成例を示すブロック図である。データ管理ノード２は、ハードウェアとして、メモリ２４、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２５、ネットワークインタフェース２６及びディスクデバイス２７を備える。ＣＰＵ２５は、データ管理ノード２全体の動作制御を行う中央演算処理装置である。

メモリ２４は、ＣＰＵ２５が必要な処理を実行する際にワークメモリとして用いられる。このメモリ２４は、主として制御プログラム群２１１及び管理テーブル群２１２を記憶するために用いられる。

ネットワークインタフェース２６は、前述したネットワークスイッチ４に対応した通信インタフェースであり、データ管理ノード２が外部と通信する際のプロトコル制御を行う。

ディスクデバイス２７は、例えばＦＣ（Ｆｉｂｅｒ Ｃｈａｎｎｅｌ）ディスク、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ディスク、ＳＡＴＡディスク、ＡＴＡ（ＡＴ Ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）ディスク又はＳＡＳ（Ｓｅｒｉａｌ Ａｔｔａｃｈｅｄ ＳＣＳＩ）ディスクなどを搭載するデバイスであり、大容量のデータを記憶可能な記憶媒体である。

一方、データ管理ノード２は、メモリ２４内に、ソフトウェアとして制御プログラム群２１１及び管理テーブル群２１２を備える。

これらのうち制御プログラム群２１１は、データ管理部２１１１、分類判定部２１１２及び変換処理部２１１３を含む。これらの各プログラムは、説明を分かり易くするために分けてあるが、一つに纏めて実現されても良いし、実装上任意に分けてもよい。これらの各プログラムは、すべて同一のノード（データ管理ノード２）上に配置されているが、その代わりに、それらの一部を別のノード上に配置してもよい。

データ管理部２１１１は、現場システム３からの各現場データ３１２を含む登録要求と、分析システム５からのカタログデータ５１２を含む登録要求と、業務システム６から業務データ６１２を含む処理要求と、をそれぞれ受け付ける。

データ管理部２１１１は、原価管理データ２１２１、受注管理データ２１２２、顧客管理データ２１２３及びカタログメニューデータ２１２４を管理している。現場データ３１２の具体例としては、例えば、後述する原価管理データ２１２１（後述する図３（Ａ）参照）を挙げることができる。

分類判定部２１１２は、データ管理部２１１１からの処理要求を受け付け、カタログメニューデータ２１２４及びソース分類ルール２１２５を管理する。カタログメニューデータ２１２４及びソース分類ルール２１２５は例えばカタログデータ５１２を構成する。

変換処理部２１１３は、業務システム６から検索要求を受け付け、詳細は後述するが、これに応じてカタログデータ５１２を用いて出力データを生成する。

図３（Ａ）は、図２に示す原価管理データ２１２１の一例を示し、図３（Ｂ）は、図２に示す受注管理データ２１２２の一例を示し、図３（Ｃ）は、図２に示す顧客管理データ２１２３の一例を示す。

図３（Ａ）に示すように原価管理データ２１２１は、製品ＩＤ欄、原料費欄、労務費欄、経費欄及び合計欄を有する。原料費欄は、変動費欄を有する。労務費欄は、固定費欄及び変動費欄を有する。経費欄は、固定費欄及び変動費欄を有する。合計欄は、固定費欄及び変動費欄を有する。

例えば、図３（Ａ）に示す一例では、現場システム３において製品ＩＤ「Ｐｒｏｄｕｃｔ Ａ」の製品を製造するためには、原料費として変動費「３０００」円掛かり、労務費として固定費「１０００」円及び変動費「１０００」円掛かり、経費として固定費「５００」円及び変動費「２００」円掛かる。このため、合計で固定費「１５００」円及び変動費「４２００」円のコストが掛かることを示している。

業務システム６の業務データ６１２は、現場システム３において製造される商品に関する顧客からの注文を管理するための受注データであり、次のような受注管理データ２１２２及び顧客管理データ２１２３を含んでいる。

この受注管理データ２１２２は、図３（Ｂ）に示すように、製品ＩＤ欄、注文日欄、注文量欄、支払額欄及び顧客ＩＤ欄を含む。例えば、図３（Ｂ）の例では、受注データとして、製品ＩＤ「Ｐｒｏｄｕｃｔ Ａ」に対して、注文日「２０１７−０２−２８（２０１７年２月２８日）」に、注文量「３」個で合計の支払額「１９８０」円の注文が顧客ＩＤ「Ｃｌｉｅｎｔ １」で表される顧客から受け取った注文であることを示している。

図３（Ｃ）に示すように、顧客管理データ２１２３は、顧客ＩＤ欄、年齢欄、最終利用日欄、営業回数欄及び契約申込欄を含んでいる。例えば、図３（Ｃ）に示す一例では、業務システム６で管理している顧客データとして、顧客ＩＤが「Ｃｌｉｅｎｔ １」である顧客は、年齢「３０」才でＷｅｂポータルの最終アクセス日が「２０１７−０６−２１（２０１７年６月２１日）」、Ｗｅｂポータルからの新商品紹介通知回数「３」回に対して、契約申し込みは「ｎｏ」という結果だったことを示している。

図４（Ａ）は、図１に示す分析システム５のカタログデータ５１２の一部を構成するカタログメニューデータ２１２４の一例を示す一方、図４（Ｂ）は、このカタログデータ５１２の一部を構成するソース分類ルール２１２５の一例を示す。

カタログメニューデータ２１２４は、目的変数としてのカタログメニューごとに、説明変数としてどのようなタグがどのような付与先に登録されているかに関する情報である。カタログメニューデータ２１２４は、カラムとして、例えば図４（Ａ）に示すように、カタログメニュー欄、タグ欄及び付与先欄を含む。

図４（Ａ）の例では、「ＫＰＩツリー」というカタログメニューとして、「売上」及び「コスト」という２つのタグ（目的変数）が登録されており、「売上」タグの付与先として「既存顧客」及び「新規顧客」という２つのタグ(説明変数)が登録されているとともに、「コスト」タグの付与先として「固定費」及び「変動費」という２つのタグ(説明変数)が登録されていることを示す。さらに図示の例では、「売上」タグは、「金額」を格納しているカラムに付与されることを示すとともに、「既存顧客」タグ及び「新規顧客」タグは、それぞれ「顧客ＩＤ」を格納しているカラムに付与されることを示している。

なお、図４（A）の例では、「売上」の内訳が「既存顧客」と「新規顧客」というようなツリー構造(包含関係)を表す場合を示したが、「商流」というカタログメニューのように「自社が所属する業種の売上」(目的変数)に対して、「売り手業種の売上」(説明変数)と「買い手業種の売上」(説明変数)といったような順序関係を表すような関係性でもよい。

図４（Ｂ）に示すように、ソース分類ルール２１２５は、評価対象欄、条件欄及びタグ欄を含んでいる。例えば、図４（Ｂ）の例では、各現場データ３１２及び業務データ６１２に関して、評価対象として「入手元」のシステムを選定し、入手元の判定処理の条件として「＝ＣＲＭ」、すなわち、ＣＲＭシステムから収集した情報であった場合は、タグとして「ＫＰＩツリー．売上」すなわち、ＫＰＩツリーカタログの売上タグを付与することを示している。なお、タグ欄における「．」は、その左右の情報に関連性または因果関係があることを表す。

図１に示すデータ管理ノード２は、内部データとして、次のようなデータソース管理データ２１２６、及び、後述するカタログマッピングデータ２１２７を生成する。

図５（Ａ）は、図２に示すデータソース管理データ２１２６の一例を示し、図５（Ｂ）は、図２に示すカタログマッピングデータ２１２７の一例を示す。データソース管理データ２１２６は、各データを互いに識別するための各データのためのデータＩＤ欄、及び、各データの入手元を示す入手元欄を含む。本実施の形態では、この入手元に関する情報を「入手元情報」ともいう。

図５（Ａ）の一例では、例えばデータＩＤが「原価管理データ」、すなわち原価管理データ２１２１の入手元が「ＥＲＰ」システムであることを示している。

図５（Ｂ）に示すようにカタログマッピングデータ２１２７は、カタログメニューを表すカタログメニュー欄、タグ欄、及びマッピング欄を含む。このマッピング欄は、現場データ３１２や業務データ６１２に対応する。

例えば、図５（Ｂ）の例では、カタログメニューとして「ＫＰＩツリー」を例示すると、売上タグが「既存顧客」である場合には、マッピング欄として「顧客管理データ．顧客種別」とあるように「顧客管理データ」の「顧客ＩＤ」カラムにマッピングされていることを示している。なお、マッピング欄における「．」は、その左右の項目に関連性または因果関係があることを表す。

（１−２）データカタログ自動生成方法
データカタログ自動生成システム１は以上のような構成であり、次に、図１〜図５を参照しつつ、データカタログ自動生成システム１の動作例について説明する。

図６は、カタログ登録処理の処理手順の一例を示す。データ管理部２１１１は、例えば分析システム５からカタログデータ５１２の登録要求を受け付けると（ステップＳ６０１）、次のようなカタログ登録処理を実行する。

具体的には、データ管理部２１１１は、入力されたカタログデータ５１２に関して、このカタログデータ５１２に含まれるカタログメニューデータ２１２４を図４（Ａ）に示すように登録する一方（ステップＳ６０２）、そのカタログデータ５１２に含まれるソース分類ルール２１２５も、図４（Ｂ）に示すように登録する（ステップＳ６０３）。

図７は、データ登録処理の処理手順の一例を示す。データカタログ自動生成システム１では、データ管理部２１１１が、上述のように現場システム３から現場データ３１２の登録要求、及び、業務システム６から業務データ６１２の登録要求の少なくとも一方を受け付けると（ステップＳ７０１）、これを各々対応する原価管理データ２１２１、受注管理データ２１２２及び顧客管理データ２１２３に登録する（ステップＳ７０２）。

さらにデータ管理部２１１１は、その登録要求に含まれる入手元情報（例えばＣＲＭかＥＲＰか）を、原価管理データ２１２１、受注管理データ２１２２または顧客管理データ２１２３を表すデータＩＤごとに、図５（Ａ）に示すようにデータソース管理データ２１２６に登録する（ステップＳ７０３）。

次に、分類判定部２１１２は、後述するソース分類処理を実行することにより（ステップＳ７０４）、上述のように登録したデータがカタログメニューのどのタグに該当するものであるかを判定し、その判定結果を、図５（Ｂ）に示すカタログマッピングデータ２１２７に登録する（ステップＳ７０５）。

図８は、図７に示すソース分類処理の処理手順の一例を示す。まず、分類判定部２１１２は、データ管理部２１１１からの判定要求に応じて、指定された上記登録済のデータに関してマッピング先を特定すべく、ソース分類ルール２１２５及びデータソース管理データ２１２６を参照しつつ付与先としてのタグ（カタログタグ）を特定する（ステップＳ８０１）。

例えば、受注管理データ２１２２が登録された場合、分類判定部２１１２は、図５（Ａ）に示すデータソース管理データ２１２６を参照することにより、そのデータＩＤに基づいて入手元が「ＣＲＭ」であることを特定する。

次に、分類判定部２１１２は、例えば事前に登録済みのソース分類ルール２１２５（図４（Ｂ）参照）を参照することにより、上述したように入手元が「ＣＲＭ」であるため、タグとして「ＫＰＩツリー．売上」を付与、すなわち、受注管理データ２１２２についてＫＰＩツリー分析が実施される場合の売上に分類されることを特定することができる。

なお、ここでは、ソース分類ルール２１２５は、事前に登録された静的な情報として説明したが、入力されたデータ（ここでは、受注管理データ２１２２に相当）に対する機械学習処理、例えば目的変数及びその説明変数に関するテーブル形式の当該データ内で使用される頻出語分析、またはそのテーブルにおける複数のカラム間の関係優先度などに基づいて、ソース分類ルール２１２５を拡張しながら適用するようにしてもよい。

一方、例えば、上述した入力されたデータの入手元が不明だった場合、分類判定部２１１２は、入手元が既知の原価管理データ２１２１や顧客管理データ２１２３と、上記入力されたデータの各カラムやレコードで使用される単語とを比較して類似度を算出し、この類似度に基づいて上記入力されたデータがどちらのデータに近いかを判定することにより、入手元が「ＥＲＰ」か「ＣＲＭ」かを判定した上で、ソース分類ルール２１２５を適用するようにしても良い。

さらに、データソース管理データ２１２６の入手元には、「ERP」や「CRM」などのシステム情報だけではなく、「営業データ」などの業務名や「東京本社」などの拠点名といった、現場データ３１２や業務データ６１２の登録者がそれぞれのデータを補足説明するために任意の情報を、それぞれのデータIDに対して、１つまたは複数登録することができ、ソース分類ルール２１２５の条件欄は、複数の入力元情報を組み合わせた条件式を記述する(例えば、「＝ (CRM or 営業データ)」)としてもよい。

逆に、過去にタグを付与したカタログマッピングデータ２１２７及びソース分類ルール２１２５に対する機械学習処理により、データソース管理データ２１２６の入手元欄の共通パターンを抽出し、入手元欄の入力候補として現場データ３１２または業務データ６１２の登録者に提示するとしてもよい。例えば、「入手元欄にCRMという記述があれば必ず営業データも併記されている」場合は、CRMが入力された時点で営業データを候補として提示する。

分類判定部２１１２は、上述した入力されたデータを、図５（Ｂ）に示すようにカタログマッピングデータ２１２７に登録する（ステップＳ８０２）。

図９は、カタログ検索処理の処理手順の一例を示す。まず、データ管理部２１１１は、ユーザが選択したカタログデータ５１２及び目的変数（検索キーなどに相当）の情報を受け付けると（ステップＳ９０１）、上述したカタログマッピングデータ２１２７を参照し、上記選択されたカタログデータ５１２にマッピングされている収集対象データを特定する（ステップＳ９０２）。

次に、データ管理部２１１１は、上述のように特定した収集対象データに関して、後述するデータ変換処理を実施した後（ステップＳ９０３）、その検索結果をユーザに提示する（ステップＳ９０４）。

図１０は、図９に示すデータ変換処理の具体的な処理手順の一例を示す。まず、変換処理部２１１３は、データ管理部２１１１からの判定要求に応じて、カタログメニューデータ２１２４を参照してタグを付与すべき付与先を判定する（ステップＳ１００１）。

ステップＳ１００１においてタグをテーブル形式のデータのカラムに付与すると判定した場合、すなわち、このタグがテーブルのカラム名と一致する場合、変換処理部２１１３は、このカラム名をキーとして、図５（Ｂ）に示すカタログマッピングデータ２１２７に登録する（ステップＳ１００２）。

一方、ステップＳ１００１においてタグをテーブル形式のデータのレコードに付与すると判定した場合、すなわち、このタグがテーブルのカラム名と一致しない場合、変換処理部２１１３は、付与するテーブルを検索し（ステップＳ１００３）、図５（Ｂ）に示すカタログマッピングデータ２１２７に、説明変数としてのカラム名を追加、すなわち、このカラムとしてタグを付与した後（ステップＳ１００４）、上記同様に、当該カラム名をキーとして、図５（Ｂ）に示すカタログマッピングデータ２１２７に登録する（ステップＳ１００２）。

本実施の形態によれば、以上のようにタグを自動的に登録することができるため、現場データに関する知識のない分析者でも、現場データから上記タグを用いて分析用データを選定して分析に活用することができるようになる。

（２）第２の実施の形態
第２の実施の形態に係るＤａｔａＬａｋｅシステム１Ａでは、第１の実施の形態に係るＤａｔａＬａｋｅシステム１とほぼ同様の構成及び動作であるため、以下では両実施の形態の相違点を中心として説明する。

第２の実施の形態では、データ管理ノード２Ａは、分析システム５において生成された分析結果のデータ（データマート）が生成された後に、そのデータマートに対するデータ登録処理及びカタログ検索処理を実行する、以下、第１の実施の形態との差異を中心に第２の実施の形態について説明する。

図１１は、第２の実施の形態におけるデータ管理ノード２Ａの構成例を示し、特にデータ管理ノード２Ａがメモリ２４に保有する情報及びプログラムの一例を示す。

第２の実施の形態では、データ管理ノード２Ａが、そのメモリ２４に、各現場データを分類するための分類ルールとしての操作分類ルール２１２９が用意されている。このデータ管理ノード２Ａは、そのメモリ２４に、分析システム５からの登録要求に含まれるデータマート２１２８を有する。

データ管理ノード２Ａでは、変換処理部２１１３等が、データ管理部２１１１からの処理要求を受付けた際に、操作分類ルール２１２９を用いて後述する処理を実行する。

図１２は、図１１に示すデータマート２１２８の一例である。データマート２１２８は、そのカラムとして、製品ＩＤ欄、コスト合計欄及び売上欄を有する。

図示の例では、分析システム５で生成したデータマート２１２８として次のようになっている。例えば、製品ＩＤ「Ｐｒｏｄｕｃｔ Ａ」は、コスト合計として固定費「１５００」円、変動費「４２００」円掛かっており、売上げが「１９８０」円であることを示す。一方、例えば、製品ＩＤ「Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｂ」は、コスト合計として固定費「１３００」円、変動費「３１００」円掛かっており、売上げが「６００」円であることを示す。

図１３（Ａ）は、図１１に示す操作分類ルール２１２９の一例である。操作分類ルール２１２９は、そのカラムとして、例えば、条件（判定処理用）欄及び操作分類ルール欄を有する。操作分類ルール欄は、前述した操作分類ルール２１２９に対応している。

例えば、図１３（Ａ）の例では、データマート２１２８を生成する際に用いるクエリが、条件「ｓｅｌｅｃｔ （Ｙ） ｗｈｅｒｅ （Ｘ）」に合致する場合、操作分類ルールとして、テーブルＸのカラムＹに付与されているタグを継承し、データマート２１２８のタグとして付与する。

一方、例えば、図１３（Ａ）の例ではさらに、データマート２１２８を生成する際に用いるクエリが、条件「ｊｏｉｎ（Ｘ１，Ｘ２） ｏｎ ｘ１＝ｘ１」に合致する場合、操作分類ルールとして、テーブルＸ１とＸ２に付与されているタグを継承し、データマート２１２８のタグとして付与する。

図１３（Ｂ）は、図１１に示すカタログマッピングデータ２１２７Ａの一例を示す。カタログマッピングデータ２１２７Ａは、第１の実施の形態におけるカタログマッピングデータ２１２７とほぼ同様であるが、以下のような点において相違している。

カタログマッピングデータ２１２７Ａは、そのカラムとして、第１の実施の形態におけるカタログマッピングデータ２１２７のカタログメニュー欄、タグ欄及びマッピング欄に加えてさらに、関連タグ欄を有する。

例えば、図１３（Ｂ）に示す例では、カタログメニュー「ＫＰＩツリー」の「売上」タグが、マッピングとして、例えばデータマートの支払い合計カラムを意味する「データマート．売上げ」に付与され、さらに、関連タグとして、例えば受注管理データの支払い額カラムを意味する「受注管理データ．支払額」が付与されていることを示す。

図１４は、第２の実施の形態におけるデータ登録処理の処理手順の一例を示す。まず、データ管理部２１１１は、分析システム５から、あるデータのデータ登録要求を受け付けると（ステップＳ１４０１）、そのデータをデータマート２１２８としてデータ管理部２１１１に登録する（ステップＳ１４０２）。

次に、データ管理部２１１１は、操作分類処理を実行する（ステップＳ１４０３）。この操作分類処理では、データ管理部２１１１が、カタログマッピングデータ２１２７Ａ及び操作分類ルール２１２９を参照しつつクエリを分析し、上述のようにデータ管理部２１１１に登録したデータ（データマート２１２８に相当）がカタログのどのタグに該当するか、さらに、ソースデータとしてどのテーブルから生成されたのかを判定し、その判定結果をカタログデータ５１２に登録する（ステップＳ１４０４）。

図１５は、ソースデータを検索するために分析を実施する操作分類処理の処理手順の一例を示す。まず、分類判定部２１１２は、データ管理部２１１１からの判定要求に応じて、指定されたデータマート２１２８に付与されたクエリに基づいて、当該クエリで参照したソースデータとしてどのテーブルから生成されたのかを判定する（ステップＳ１５０１）。

ここで、上述した操作分類処理では、ソースデータとしてどのテーブルから生成されたものかを判定しているが、上述したデータマート２１２８に加えて、ソースデータ情報も分析システム５から入力するようにしても良い。

次に、分類判定部２１１２は、操作分類ルール２１２９を参照し、付与すべきタグを特定し（ステップＳ１５０２）、当該特定したタグを、図１３（Ｂ）に示すカタログマッピングデータ２１２７に登録する（ステップＳ１５０３）。

図１６は、第２の実施の形態におけるカタログ検索処理の処理手順の一例を示す。なお、ステップＳ１６０１からステップＳ１６０３までの処理は、第１の実施の形態におけるカタログ検索処理（図９参照）のステップＳ９０１からステップＳ９０３までの処理と同様であるため、これらに関する説明は省略する。

データ管理部２１１１は、ソースデータを、収集対象データに関連するデータとして付与する（ステップＳ１６０４）。

データ管理部２１１１は、ステップＳ１６０２において収集対象データとして特定したデータマート２１２８に関して、図１３（Ｂ）に示すカタログマッピングデータ２１２７の関連タグ欄を参照することにより、データマート２１２８のソースデータを特定し、その特定したソースデータを検索結果として表示する（ステップＳ１６０５）。

図１７は、第２の実施の形態においてデータマート２１２８に対してタグを付与する一例を示す。まず、以下にデータマート２１２８を生成するためのクエリの一例を示す。

Ｘ＝原価管理データ２１２１
及び
Ｙ＝受注管理データ２１２２
に対して、下記クエリを実行するための中間テーブルＴを生成する。
Ｔ＝Ｊｏｉｎ（Ｘ，Ｙ） ｏｎ 製品ＩＤ = 製品ＩＤ

このとき、中間テーブルＴには、原価管理データ２１２１及び受注管理データ２１２２のすべてのカラムがコピーされ、原価管理データ２１２１の製品ＩＤ欄及び受注管理データ２１２２の製品ＩＤ欄が同じ値のレコードが組として結合されている。

ここで、操作分類処理（前述した図１４のＳ１４０３に相当）が実行されると、分類判定部２１１２が、ソースデータとして原価管理データ２１２１及び受注管理データ２１２２を特定し（前述した図１５のステップＳ１５０１に相当）、操作分類ルール２１２９において２つ目に登録されているＪｏｉｎのルールを適用し、原価管理データ２１２１及び受注管理データ２１２２のすべてのタグが中間テーブルＴのカラムに継承される。

具体的には、分類判定部２１１２が、カタログマッピングデータ２１２７を参照することにより、受注管理データ２１２２の固定費欄及び変動費欄に付与されている「コスト」のタグ、及び、原価管理データ２１２１の支払額欄に付与されている「売上」のタグが、中間テーブルＴの固定費欄、変動費欄及び支払額欄に継承されて、付与される。

さらに中間テーブルＴの各カラムに対しては、次のようにタグを付与する。原価管理データ２１２１からコピーしたカラムには、原価管理データ２１２１のカラムが関連タグとして付与される。受注管理データ２１２２からコピーしたカラムには、受注管理データ２１２２のカラムが関連タグとして付与される（前述した図１５のステップＳ１５０２に相当）。

次に、分類判定部２１１２は、
Ｚ＝データマート２１２８
とし、生成した中間テーブルＴに対して、次のようなクエリを実行することによりデータマート２１２８を得ることができる。
Ｚ＝Ｓｅｌｅｃｔ（製品ＩＤ，コスト合計、支払額 ＡＳ 売上額） Ｗｈｅｒｅ Ｔ

このとき、データマート２１２８には、中間テーブルＴの製品ＩＤ欄、コスト合計欄及び支払額欄がコピーされ、さらに、このうち支払額欄はカラム名が売上額欄に書き換えられている。

ここで、先ほどと同様に、前述した操作分類処理（図１４のステップＳ１４０３）のステップＳ１５０２が実行された場合、図１３（Ａ）に示す操作分類ルール２１２９において１つ目に登録されているＳｅｌｅｃｔルールが適用される。すなわち、中間テーブルＴの固定費及び変動費欄に付与されている「コスト」のタグ、及び支払額欄に付与されている「売上」のタグが、それぞれ固定費欄、変動費欄及び売上欄に継承されて、付与される（前述した図１５のステップＳ１５０２に相当）。その結果は、カタログマッピングデータ２１２７のマッピング欄に登録される。

さらに、データマート２１２８の固定費欄及び変動費欄には、中間テーブルＴの固定費欄及び変動費欄に付与されている原価管理データ２１２１の固定費欄及び変動費欄が関連タグとして付与される。一方、データマート２１２８の売上げ欄には、中間テーブルＴの支払額欄に付与されている受注管理データ２１２２の支払額欄が関連タグとして付与される（前述した図１６のステップＳ１６０３に相当）。

以上の操作を実行することにより、データ管理ノード２Ａは、データマート２１２８に対するカタログマッピングデータ２１２７を生成することができる。

以上のような処理を実行することにより、データマート２１２８としてソースデータから加工した２次データとしての中間テーブルＴに対するカタログ登録処理及び、検索した際のソースデータとの対応付けを実現することにより、当該データマート２１２８を生成したクエリを使用した分析者とは異なる他の分析者のための他のデータマートを推定することができる。

（３）ＫＰＩツリーの編集に際して分類できない場合のバリエーション
上述した各実施の形態においては、上述のように分類ができない場合には、次のようにしても良い。

（３−１）１対１のマッピングができない場合
ＫＰＩツリーの下位層（例えばクエリによって操作されるソースデータ）でマッピングできない場合、上位層（例えばデータマート２１２８）でマッピングするようにしても良い。さらには、ユーザによるマッピングを支援するために、表示装置に分類候補を絞り込んだ情報を表示してユーザにこれらを提示するようにしても良い。

（３−２）ＫＰＩがツリー形式とならない場合
例えば、売り上げ向上のための既存顧客への広告、及び、売り上げ向上のための新規顧客への広告のように、ＫＰＩがツリー形式にならない場合には、基本方針としてタグは可能な限り簡素化する。例えば、それぞれの広告の分離条件が分類ルールとして規定できる場合には、別指標としてカタログタグ化するようにする一方、そのように規定できない場合には、カタログタグ化せず、表示装置に、ユーザによる分類候補の絞り込み情報を表示し、これらをユーザに提示するようにする。

（４）その他の実施形態
上記実施形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その趣旨を逸脱しない限り、様々な形態で実施することができる。以上の説明においては、「〜テーブル」等の表現にて情報を説明することがあったが、これら情報は、テーブル等のデータ構造以外で表現されていてもよい。そのため、データ構造に依存しないことを示すために「〜テーブル」等について「〜情報」と呼ぶことがある。各情報の内容を説明する際に、「番号」、「名称」という表現の識別情報が採用されるが、他種の識別情報が使用されて良い。さらに以上の説明における「〜処理」は、「〜プログラム」であってもよい。まら、以上の説明における「〜部」を主語とした説明は、プロセッサを主語とした説明としてもよい。処理の一部または全ては、専用ハードウェアによって実現されてもよい。各種プログラムは、プログラム配布サーバや、計算機が読み取り可能な非一時的記憶媒体から各計算機にインストールされる形態であってもよい。

本発明は、いわゆるＤａｔａＬａｋｅシステムにおいて現場で標準化されていない現場データを分類して分析する技術に関するデータカタログ自動生成システムに広く適用することができる。

１……計算機システム、２……データ管理ノード、３……現場システム、４……ネットワークスイッチ、５……分析システム、６……業務システム。

Claims (6)

1. 収集される各現場データのうちから分析用データを選定するために用いるカタログタグを生成するデータカタログ自動生成システムにおいて、
   前記各現場データを受け取る現場データ受取部と、
   設定された分類ルールに基づいて、前記各現場データの分析観点としての目的変数と前記目的変数に対応する説明変数との関係性、または、前記目的変数に対応する複数の前記説明変数同士間の因果関係を抽出し、前記関係性または前記因果関係の抽出結果に基づいてカタログタグを前記各現場データに付与して管理するデータ管理部と、
   を備えることを特徴とするデータカタログ自動生成システム。
2. 前記データ管理部は、
   前記分類ルールとしてのソース分類ルールと、前記各現場データの入手元であるソースデータに付与された補足情報とに基づいて前記目的変数のカタログタグ及び前記説明変数のカタログタグを特定することを特徴とする請求項１に記載のデータカタログ自動生成システム。
3. 前記データ管理部は、
   前記目的変数及び前記説明変数に関するテーブル内で使用される頻出語分析、または、前記テーブルにおける複数の前記カラム間の関係優先度に基づいて、前記ソース分類ルールを拡張することを特徴とする請求項２に記載のデータカタログ自動生成システム。
4. 前記データ管理部は、
   生成されたデータマートを生成する際に用いられたクエリが所定の条件に該当する場合、前記分類ルールとしての操作分類ルールに基づいて、前記クエリに用いられた前記各現場データを特定して前記目的変数のカタログタグを付与して管理する請求項１に記載のデータカタログ自動生成システム。
5. 前記データ管理部は、
   生成済のデータマートを生成した前記クエリから他のデータマートを推定する請求項４に記載のデータカタログ自動生成システム。
6. 収集される各現場データのうちから分析用データを選定するために用いるカタログタグを生成するデータカタログ自動生成方法において、
   現場データ受取部が、前記各現場データを受け取るステップと、
   データ管理部が、設定された分類ルールに基づいて、前記各現場データの分析観点としての目的変数と前記目的変数に対応する説明変数との関係性、または、前記目的変数に対応する複数の前記説明変数同士間の因果関係を抽出し、前記関係性または前記因果関係の抽出結果に基づいてカタログタグを前記各現場データに付与して管理するステップと、
   を有することを特徴とするデータカタログ自動生成方法。

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