JP2021068448A5 - - Google Patents

Description

上述のように、多くのシステム及び方法は、データベースに関連する技術的課題及び困難を克服しない。例えば、多くのシステムは、最新のデータベースモデルに準拠しない場合があるレガシーデータベースに記憶されたデータを分析する能力を欠いている。いくつかの実施例では、これらのデータを用いてどのようなデータの本質的な特徴の理解が生成され得るか不明である場合に、データ分析の目的のためにこれらのデータを消費するのはコストがかかる可能性がある。例えば、レガシーデータベースに記憶されたデータは、数字の文字列を含む可能性があり、これらの数字の文字列が何を表し得るかは不明である場合がある。したがって、分析のために使用され得る前に、データを理解するのにコスト及び時間がかかる場合がある。いくつかの実施例では、データを理解した結果として有用なデータの本質的な特徴の理解が生成され得ない場合、コンピューティングリソースが無駄になり得る。

対照的に、本開示による様々な実施例は、これらの課題及び困難を克服し得る。いくつかの実施例では、機械知能ソリューション（機械学習）及び他の技術を使用するなど）は、データの名前、データの種類、及びデータ間の関係を検査することによって、データベース内のデータの意味を推測し得る。
いくつかの実施例では、これらのデータは、データの意味において十分な信頼性がある場合、分析目的のためにデータモデルに自動的にマッピングされてもよい。
いくつかの実施例では、データの意味における信頼性が十分でない場合、ユーザは、データの意味に関するユーザ入力を提供することができ、それを使用して、機械知能ソリューションが改善され得る。したがって、本開示の様々な実施例は、データマッピングに必要とされるコスト及びコンピューティングリソースを低減させることができ、データからの有用なデータの本質的な特徴の理解の質を高めることができる。

Claims (1)

1. コンピュータ実施方法であって、
   第１のデータベーススキーマに対してデータマッピングプロセスを実行するための要求を受信することと、
   前記要求に応答して、
   データベースから、前記第１のデータベーススキーマに関連付けられた第１のデータモデルに関する第１の複数のデータオブジェクトを取得することと、
   前記第１の複数のデータオブジェクトに少なくとも基づいて、前記第１のデータベーススキーマに対応する第１のデータ分類子を決定することと、
   前記第１のデータ分類子に関連付けられた信頼スコアを計算することと、
   前記信頼スコアが所定の閾値を満たすという決定に応答して、
   前記第１のデータ分類子及び前記第１の複数のデータオブジェクトに関連付けられたメタデータに少なくとも部分的に基づいて、マッピング仕様に関連付けられたデータ動作に関すルールルのセットを決定することと、
   前記マッピング仕様に関連付けられた前記ルールのセットに基づいて、前記第１のデータベーススキーマに関連付けられた前記第１の複数のデータオブジェクトを、第２のデータベーススキーマに関連付けられた第２のデータモデルに関する第２の複数のデータオブジェクトに変換することと、
   前記第２の複数のデータオブジェクトに対して１つ以上のデータの本質的な特徴の理解を提供することと、を含む、コンピュータ実施方法。