JP2022503842A - メトリックのデータ駆動型相関のための技術 - Google Patents

Abstract

本明細書では、ユーザがＫＰＩカードの形態で閲覧するための高度に関連性のあるコンテンツを識別し、関連性のあるビューをユーザに自動的にまたは提案によって提供するための技術が説明される。最高の実用的および統計的有意性のＫＰＩは、ユーザがユーザインターフェイスにアクセスする際に提供される。いくつかの実施形態では、ユーザがＫＰＩを閲覧しているときに、他の関連性のあるＫＰＩが、ユーザが提案として閲覧するために提供されてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、ユーザは、異常検出に基づいて有意なＫＰＩを提供されてもよく、異常の説明および任意の問題を改善するための提案が、ユーザに提供されてもよい。高度に情報提供的なコンテンツは、本明細書で説明される高度な機械学習アルゴリズムの使用を通じて表面化され得る。

Description

関連出願の参照
本出願は、２０１９年５月３１日に出願された「TECHNIQUES FOR DATA-DRIVEN CORRELATION OF METRICS（メトリックのデータ駆動型相関のための技術）」と題される仮特許出願第６２／８５５，２１８号、および２０１８年９月２７日に出願された「TECHNIQUES FOR DATA-DRIVEN CORRELATION OF METRICS（メトリックのデータ駆動型相関のための技術）」と題される仮特許出願第６２／７３７，５１８号の利益および優先権を主張し、それらの各々の全内容は、あらゆる目的のためにそれらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。

背景
メトリック（本明細書では、キーパフォーマンスインジケータ（「ＫＰＩ」：key performance indicator）とも称される）は、会社の運営能力に関する有益な情報を提供することができる。どのメトリックがユーザにとって意思決定の際に最も有益であるかを識別することは困難であり得る。ユーザにとって関連性のある情報は、素早く変化または停滞し得る。しかしながら、特定のメトリックだけを定期的に見ているユーザは、特に、ユーザが停滞しているメトリックだけを定期的に見ている場合には、有意な変化または有益な情報を含んでいる変化に気付かない場合がある。

概要
本明細書で説明する技術は、ユーザにとって情報提供的であり、関連性があり、および個人化されたメトリックをその特定のユーザに提供することによって、実用的かつ統計的に有用な情報をそのユーザに提供する。１つ以上のコンピュータからなるシステムは、システムにインストールされ、動作中にシステムにアクションを実行させるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組合せを有することによって、特定の動作またはアクションを実行するように構成することができる。１つ以上のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行されるとデータ処理装置にアクションを実行させる命令を含むことによって、特定の動作またはアクションを実行するように構成することができる。１つの一般的な局面は、高度に情報提供的なコンテンツを識別し、ユーザに表示するための、コンピュータにより実現される方法を含み、企業の複数のメトリックインジケータの各メトリックインジケータについて、メトリックインジケータのモデルが生成されることを含み、モデルは、メトリックインジケータの複数の属性の各属性をモデルの独立変数として有する。各メトリックインジケータについて、モデルに基づいて、複数の属性のうち、最大のエントロピー変化寄与を有する少なくとも１つの属性を選択する。複数のメトリックインジケータのサブセットを選択することに基づいてメトリックインジケータの組を生成し、複数のメトリックインジケータのサブセットは、最大の統計的に有意な変化を伴うメトリックを有することに少なくとも部分的に基づいて選択される。複数のメトリックインジケータのサブセットの各々のグラフィカル表示が生成され、メトリックインジケータのサブセットの各グラフィカル表示は、複数の属性のうちの少なくとも１つの属性を含む。グラフィカル表示はユーザに表示するためにユーザのデバイスに提供される。この局面の他の実施形態は、各々、方法のアクションを実行するように構成された、対応するコンピュータシステム、装置、および１つ以上のコンピュータ記憶装置に記録されたコンピュータプログラムを含む。

実現例は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。任意選択的に、複数のメトリックインジケータのサブセットを選択することは、現在のメトリックインジケータの以前の時系列モデルベースの予報を取得することと、メトリックインジケータの現在の値を判断することと、以前の予報（期待値）が現在の値よりも有意に統計的に異なる場合には当該メトリックインジケータを選択することとを含む。任意選択で、複数のメトリックインジケータのサブセットについて最大のエントロピー変化を有するメトリックの説明の生成が、メトリックインジケータの現在の値を他の独立したメトリックまたは変数の値と共にモデルに適用して、モデルにおいて属性（独立変数）の各々の部分導関数（変化率）を生成することと、局所解釈可能モデル説明およびシャープレイの付加的説明（Shapley Additive Explanations）を含むがそれらに限定はされない計算技術を用いて、統計的に有意である生成された導関数のサイズの順序付けられたリスト、およびそれがメトリックにおける変化に対する寄与がどれほど大きいかに基づいて、属性の各々のサブセットを選択することとによって、行われる。任意選択で、本方法は、ユーザインターフェイス内におけるユーザのアクションを記録することと、記録されたアクションに基づいて、少なくとも１つのメトリックインジケータのユーザ嗜好情報、使用頻度、および各メトリックの前後に閲覧されたメトリックを生成することとを含み得る。任意選択的に、メトリックインジケータの組は、組内に少なくとも１つのメトリックインジケータを含む。任意選択的に、メトリックインジケータのサブセットの各々のグラフィカル表示を生成することは、少なくとも１つの属性の少なくとも１つの視覚的描写を含むメトリックカードを生成することを含む。任意選択的に、ユーザインターフェイスを用いる複数のユーザの使用挙動が追跡され、現在のユーザのような他のユーザが過去に閲覧したものに基づいて、関心対象のメトリックについての提案を提供するために用いられる。任意選択的に、複数のユーザの使用挙動に基づく複数のメトリックの各々に関する動向データが生成される。任意選択的に、動向データの視覚的描写を含むグラフィカル動向カードが生成される。任意選択的に、グラフィカル動向カードは、ユーザインターフェイスにおける複数のユーザのうちの１人または複数のユーザに対して関心対象のメトリックの提案および推奨の形態で提供される。記載される技術の実現例は、ハードウェア、方法もしくはプロセス、またはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含み得る。

いくつかの実施形態によるスマート解析システムの上位概観を示す。 いくつかの実施形態による、関心対象のＫＰＩカードを有する例示的なユーザインターフェイスを示す。 いくつかの実施形態による、ＫＰＩカードのドリルダウンビューの例示的なユーザインターフェイスを示す。 いくつかの実施形態による、関係付けられたメトリック提案を伴う例示的なユーザインターフェイスを示す図である。 いくつかの実施形態による、関係付けられたメトリックを識別するための方法を示す図である。 いくつかの実施形態による、関心対象のＫＰＩカードを伴う別の例示的なユーザインターフェイスを示す図である。 いくつかの実施形態による、関係付けられたメトリックを識別する別の方法を示す図である。 いくつかの実施形態による、ＫＰＩを追加するための例示的なユーザインターフェイスを示す図である。 いくつかの実施形態による、新たなＫＰＩの詳細を提供するための例示的なユーザインターフェイスを示す図である。 いくつかの実施形態による、新たなＫＰＩのドリルダウンビューの例示的なユーザインターフェイスを示す図である。 いくつかの実施形態による、例示的なネットワークコンピュータシステムを示す図である。 いくつかの実施形態による、例示的なクラウドベースのコンピュータシステムを示す。 いくつかの実施形態による、例示的なコンピュータシステムを示す図である。 いくつかの実施形態によるスマート解析システムの例示的なアーキテクチャを示す図である。 いくつかの実施形態による、メトリック推奨を生成するための例示的な方法を示す図である。 いくつかの実施形態による、関連性のあるコンテンツを表示するための例示的な方法を示す図である。

詳細な説明
以下の説明では、説明の目的のために、特定の詳細が、特定の発明の実施形態の完全な理解を促すために記載される。しかしながら、これらの特定の詳細なしでさまざまな実施形態を実施できることは明らかであろう。図および記載は、限定することを意図したものではない。「例示的」という用語は、本明細書では、「例、事例、または例示として供される」ことを意味するために用いられる。「例示的」として本明細書に記載される任意の実施形態または設計は、必ずしも、他の実施形態または設計よりも好ましいまたは有利であると解釈されるべきではない。

本明細書で説明されるのは、ユーザインターフェイスにおいて閲覧するためのメトリックインジケータ（キーパフォーマンスインジケータ（「ＫＰＩ」）とも称される）の提案を提供するための方法およびシステムである。また、ユーザが特定のＫＰＩを要求する必要なしに、高度に情報提供的なコンテンツをユーザに提供するための技術も説明される。ユーザインターフェイスは、メトリックインジケータ（例えば、ビジネスメトリックインジケータまたはキーパフォーマンスインジケータ）の視覚的描写を含むことができるダッシュボード（コックピットとも呼ばれる）を提供することができる。ユーザインターフェイスは、図１２のコンピュータシステム１２００、図１１のクラウドインフラストラクチャシステム１１０２、または図１０のサーバ１０１２などのコンピュータシステムによって提供され得る。ユーザインターフェイスは、メトリックインジケータまたはメトリックインジケータの基礎となるデータを閲覧するために、ユーザに提供され、ユーザに有用であり得る。メトリックインジケータは、データの集約、または基礎のデータのスナップショットビュー、もしくはそのデータから平均、中央値、標準偏差、四分位数等を含むがこれらに限定されない統計的変換で作成された時系列動向とすることができる。例えば、メトリックインジケータは、動向データ（例えば、販売は過去６０日で１０％増加した）、スナップショット情報（例えば、年初来収益は１０００万ドルである）などを提供することができる。ビジネスのメトリックは、人員数、収益、人員減、在庫などの値を含むことができる。メトリックインジケータ（例えば、キーパフォーマンスインジケータ）は、メトリックに基づいて生成することができる。例えば、年初来収益メトリックインジケータは、年初来の収益に関する情報を提供することができる。メトリックインジケータは、ユーザが何らかの文脈でメトリックを理解するのに役立つ動向情報または履歴情報を提供することができる。例えば、１日の収益値は、四半期収益値ほどはユーザに役立たないかもしれない。

本明細書で用いられる場合、メトリック、メトリックインジケータ、変数、メトリックカード、ＫＰＩ、およびＫＰＩカードは、ユーザインターフェイスにおいてメトリックに関して提供されるデータおよび／またはメトリックに関連付けられるデータを記述するために、互換的に用いられる。例えば、ＫＰＩカード２２０ａは、人員数メトリックに関する情報を示すＫＰＩカードである。ＫＰＩカードの集まりは組と呼ばれる。例えば、ＫＰＩカード２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃ、２２０ｄ、２２０ｅ、２２０ｆ、２２０ｇ、および２１５は、図２Ａに示されるように、ユーザに表示されるＫＰＩカードの組である。いくつかの実施形態では、組内のＫＰＩカードは関係付けられる。いくつかの実施形態では、ユーザは、ＫＰＩカード内にそれらを互いに関連付けるメタデータが存在してもしなくてもよいという点において、組において表示するために、関係付けられていてもいなくてもよいＫＰＩカードを選択してもよい。

説明されるユーザインターフェイスは、例えば、役員および役員のチームによって用いられるユーザインターフェイスを含み得る。役員は、最高財務責任者（ＣＦＯ：chief financial officer）、最高技術責任者（ＣＴＯ：chief technical officer）、最高人事責任者（ＣＨＲＯ：chief human resources officer）、最高経営責任者（ＣＥＯ：chief executive officer）、部門ライン管理者、ビジネスアナリスト等を含むことができる。本明細書で説明するように、ユーザインターフェイスはダッシュボードと呼ばれ得る。任意選択的に、ユーザインターフェイスは、任意のユーザによって用いられ得る。

ビジネスが、クラウドアプリケーション、サイトインストール、または任意の他の好適な実装として提供され得る、記載されたユーザインターフェイスを用いて最初に始まるとき、任意の所与のユーザのためのユーザインターフェイスは、ユーザのタイプ、関心領域、ユーザの役割、およびユーザの責務に基づいて生成され得る。たとえば、ＣＨＲＯは、ＣＥＯとは異なるビュー（たとえば、示される異なるメトリックインジケータ）を有し得る。ＣＨＲＯは、人員数、人員減、多様性などの従業員データに、より関心がある可能性がある。しかしながら、ＣＥＯは、収益、在庫、生産などに、より関心がある可能性がある。したがって、すぐに使える実装は、ビジネス内におけるユーザの役職または役割に基づいて、ユーザに有用である可能性がよりありそうなメトリックインジケータを提供することができる。任意選択で、アプリケーションをインストールするとき、ユーザは、ＣＥＯ、ＣＨＲＯ、ＣＦＯ、ＣＴＯなどに対するものを含むいくつかのすぐに使えるデフォルト構成から、初期ダッシュボード構成を選択してもよい。

各ユーザによるユーザインターフェイスの使用で、コンピュータシステムは、各ユーザの使用パターンを追跡し、識別することができる。パターンは、初期閲覧習慣、逐次閲覧習慣、データ値に基づいて変化すると識別できる習慣等を含むことができる。例えば、ＣＨＲＯは、ユーザインターフェイスを開き、人員数メトリックインジケータを閲覧し、人員数メトリックインジケータが人員数が高いことを示す場合には雇用メトリックインジケータを閲覧する、というパターンを展開し得る。しかしながら、ＣＨＲＯは、人員数メトリックインジケータが低い場合には人員減メトリックインジケータを閲覧して、人員減メトリックを閲覧し得る。これらの閲覧習慣およびそれらの順序は、解析および記憶され得る。このエピソードメモリの記憶の詳細は、図１３に関してより詳細に説明される。

ユーザの挙動パターンが識別されると、コンピュータシステムは、加えて、現在のデータ値または動向を用いて、ユーザの使用パターンに基づいて、ユーザに有用であり得る情報を識別してもよい。例えば、ＣＨＲＯは、人員数メトリックが低いため、ログイン時に、人員数メトリックを閲覧するよう提案を与えられてもよい。任意選択で、提案は、提案とともに、通知を含むことができる。例えば、提案は、ユーザインターフェイスにおいて、「人員数は先月以降減少し、月単位で低い点にあります。人員減メトリックをご覧になりたいですか？」などの提案および通知を含むポップアップとして現れることができる。提案および通知文言は、ユーザがテキストをクリックしてユーザインターフェイス内で人員減メトリックを閲覧できるように、クリック可能である。いくつかの実施形態では、関連性のあるデータは、単に統計的に有意であるため、またはそれが特定のドメインについて関連性があるため、ユーザの嗜好を要求することなくユーザに提供される。

加えて、すべてのユーザの使用挙動、ユーザからの入力情報、および経時的なメトリックインジケータの挙動を用いて、メトリックインジケータ間の関係を識別することができる。例えば、人員数メトリックインジケータのすぐ後で（閾値期間以内に）人員減メトリックインジケータを閲覧するＣＨＲＯの挙動は、コンピュータシステムに、人員減メトリックインジケータと人員数メトリックインジケータとの間の関係を識別させ得る。同様に、人員数メトリックインジケータのすぐ後で（閾値期間以内に）雇用メトリックインジケータを閲覧するＣＨＲＯの挙動も、コンピュータシステムに、雇用メトリックインジケータと人員数メトリックインジケータとの間の関係を識別させ、その関係の強度がエッジ上の重みによって定義されノードがメトリックである関係性のグラフにおいて、そのエッジ上に重みを置くようにさせ得る。メトリックインジケータは、２つのメトリックインジケータ間の関係を作成するためにコンピュータシステムが用い得る関連付けられたメタデータを有し得る。任意選択的に、メトリックインジケータは、任意の数の関係を有することができる。上記の例では、人員数メトリックインジケータは、２つの関係付けられたメトリックインジケータを有し、人員減メトリックインジケータおよび雇用メトリックインジケータは、各々１つを有する。任意選択的に、コンピュータシステムは、ユーザログを解析して、ユーザログ内のタイムスタンプに基づいて時間的に近く閲覧されるインジケータを見つけることによって、関係を特定してもよい。いくつかの実施形態では、複数のユーザのユーザログを用いて、すべての他のユーザのために用いられるメトリックインジケータ間の関係を生成することができる。

経時的なメトリックインジケータ挙動も、メトリックインジケータ間の関係を識別するために用いられ得る。例えば、経時的に、コンピュータシステムは、メトリックインジケータの値（動向）を解析することができる。コンピュータシステム解析方法は、例えば、先行インジケータおよび遅れインジケータを識別することができる。１つの例は、在庫が下方に向い始めると、収益も下方に向くが、ある場合には後（例えば、３日後、２週間後、１ヶ月後など）である。コンピュータシステムは、収益動向について時間遅延を伴う動向の類似性を解析し、収益メトリックインジケータについての先行インジケータとして在庫メトリックインジケータを識別し、逆に、在庫メトリックインジケータについての遅れインジケータとして収益メトリックインジケータを識別することができる。各メトリックインジケータに関連付けられたメタデータは、２つのメトリックインジケータの間の関係および関係の種類（先行インジケータ／遅れインジケータ）を記憶するために用いられ得る。

いくつかの実施形態では、ユーザは、メトリックインジケータ間の関係をユーザインターフェイスを介して入力することができる。メトリックインジケータがユーザによって作成され得るので、メトリックインジケータ情報内の関係の入力は、他のユーザにとって、関係が作成されるのに役立ち得る。

ユーザログ、ユーザインターフェイスを介した関係の明示的なユーザ入力、および／またはメトリックインジケータ挙動を用いて作成された関係は、コンピュータシステムによって用いられて、以下により詳細に示されるように、ユーザの役割（例えば、人事チームメンバー、財務チームメンバーなど）、ユーザの挙動、および／またはユーザの現在のビューに基づいて、ユーザに対する推奨を生成することができる。

一実施形態は、メトリックインジケータをクラウドソーシングするための技術を含む。いくつかの実施形態では、システムが、サイトインストールとして、またはサービスとしてのソフトウェア（「ＳａａＳ」：software as a service）実装として提供されるクラウドベースのシステムとしてであってもよいビジネスのために最初にセットアップされる場合、任意の所与のユーザにとってのすぐに使えるダッシュボードは、そのタイプのユーザにとって関連性のあるメトリックインジケータのセットを含むことができる。例えば、ＣＥＯは、例えばＣＨＲＯとは異なるメトリックインジケータをダッシュボード上に有してもよい。メトリックインジケータのうちの１つは、動向メトリックインジケータであり得る。動向メトリックインジケータは、例えばタグクラウドを用いて、動向メトリックインジケータを提供することができる。例えば、動向メトリックインジケータは、会社の他のユーザによって、またはいくつかの実施形態では、より具体的にはユーザのチームの他の者によって閲覧されているメトリックインジケータを含むことができる。いくつかの実施形態では、インストールが新しいとき、動向メトリックインジケータは、他の会社の他のユーザが社内で何を共通ドメイン知識として閲覧しているかに基づいて、識別され得る。タグクラウドは、メトリックインジケータの人気に基づいて、変動するフォントサイズを有するメトリックインジケータ名のリストを提供することができる。例えば、頻繁に閲覧されているメトリックインジケータは、わずか一人のユーザによって閲覧されているメトリックインジケータよりも大きいフォントを有することができる。いくつかの実施形態では、ビジネスがシステムを使用した期間に関わらず、動向メトリックインジケータは、ユーザのチーム、一般に企業、または同じクラウドベースのシステムにおいてホスティングされている他の同様の会社に基づいてタグクラウドを識別するように、ユーザによって構成されてもよい。タグクラウドは、ユーザの挙動を追跡し、どのメトリックインジケータが任意の所与の時間に閲覧されているかに基づいて、生成することができる。動向メトリックインジケータは、定期的に、例えば、１時間ごとに、またはユーザによるリフレッシュ時に、更新されることができる。動向メトリックインジケータに列挙されるメトリックインジケータは、ユーザによって選択されることができる。選択で、メトリックインジケータは、例えば、ユーザのダッシュボードに追加することができる。いくつかの実施形態では、タグクラウドからのメトリックインジケータ名の選択は、選択されたメトリックインジケータに関係付けられた情報を提供する詳細画面を提供することができる。

いくつかの実施形態では、メトリックインジケータは、ビジネスメトリックをモデル化するよう用いられるメタデータを含む。各メトリックインジケータは、いくつかの属性を有することができる。各メトリックインジケータ定義は、一次値を、一次値に関する追加情報を提供する詳細パースペクティブと共に記述することができる。

いくつかの実施形態では、メトリックインジケータは、さまざまなビジネスドメイン（例えば、顧客体験（「ＣＸ」：customer experience）、人的資本管理（「ＨＣＭ」：human capital management）、企業資源計画（「ＥＲＰ」：enterprise resource planning）、サプライチェーン管理（「ＳＣＭ」：supply chain management））にわたって共有することができる。各メトリックインジケータは、それら特定のドメイン内のペルソナニーズおよびビジネス目標によって知らされることができる。ユーザインターフェイスは、即値を提供し、ビジネスに最良に奉仕するために経時的にモーフィングすることができる。したがって、メトリックインジケータは、ビジネスの事前知識を反映するとともに経時的に「学習する」ことができる。ユーザインターフェイスがモーフィング（変化）し得るのは、例えば、新たなメトリックインジケータがユーザインターフェイスにおいてユーザのためにデフォルトとして用いられ得、各メトリックインジケータに対する異なる属性が示されるかもしれないからである。さらに、ユーザがダッシュボード／ユーザインターフェイスの詳細を修正することを可能にする提案を提供することができる。

初期インストール（例えば、サイトインストールまたはクラウドベースの実装）で、２つ以上のメトリックインジケータを定義し、アプリケーションの一部として提供することができる。インストール後、メトリックインジケータは、組織的に定義され、ユーザによってピックアップ（使用のために選択）され続けることができる。メトリックインジケータはまた、新たなビジネスニーズまたは変化するビジネスニーズを表面化するために、有機的に、経時的に生じ得る。メトリックインジケータは、ビジネスの以前の知識を反映することができ、ユーザの使用履歴からの推奨として経時的に選択される「ようになる」ことができる。メトリックインジケータは、データを活用してビジネスをモデル化することができる。データは、業界ベンチマークデータ、サードパーティデータソース、販売および生産データソースなどによって提供され得る。

ここで図１を参照すると、スマート解析システム１００が上位ブロック図で示されている。スマート解析システム１００を用いて、ユーザに提示するためのメトリックインジケータ（ＫＰＩおよびカード）を生成することができる。スマート解析システム１００は、ユーザデバイス１０５と、スマート解析サーバ１１０と、スマート解析データベース１１５と、企業データソース１２０とを含む。スマート解析システム１００は、図１における簡潔さのために示されていない追加のコンポーネントを含むことができる。

ユーザデバイス１０５は、図１０のユーザデバイス１００２，１００４，１００６，もしくは１００８、図１１のクライアントデバイス１１０４、１１０６、１１０８、または図１２のコンピュータシステム１２００などの任意の好適なユーザコンピューティングデバイスであり得る。ユーザは、ユーザデバイス１０５を用いて、スマート解析サーバ１１０のユーザインターフェイス１２５にアクセスして、ＫＰＩカードおよび組を示すグラフィカルユーザインターフェイスを得ることができる。

スマート解析サーバ１１０は、図１２のコンピュータシステム１２００または図１０のサーバ１０１２などのコンピュータシステムとすることができる。スマート解析サーバ１１０は、ユーザインターフェイス１２５およびＫＰＩサブシステム１３０を含む。ユーザインターフェイス１２５は、ユーザデバイス１０５によって用いられて、ＫＰＩサブシステム１３０によって生成された情報へのアクセスを得ることができる。ＫＰＩサブシステム１３０は、メトリックインジケータ（ＫＰＩ）を生成し、メトリックインジケータの推奨を生成し、そうでなければ、図１３でより詳細に説明されるように、ユーザが閲覧するための高価値コンテンツを識別する。ＫＰＩサブシステム１３０は、スマート解析データベース１１５にアクセスして、スマート解析サーバ１１０によって生成された情報を記憶および取得する。スマート解析データベースは、メタデータインデックス１３３０、重要なＫＰＩおよび関係データベース１３３２、役割およびＫＰＩデータベース１３３４、ならびに図１３のアクション知識ベース１３３６を含み得る。

企業データソース１２０は、ＫＰＩの作成に用いられるデータを提供する企業の任意のデータソースとすることができる。この情報は、以下でより詳細に説明されるように、メトリックインジケータ解析を実行するためにスマート解析サーバ１１０によって企業データソース１２０から取り出され得る。

図２Ａは、ＣＨＲＯ用の例示的ダッシュボード２００を示す。ユーザは、ダッシュボード／ユーザインターフェイスにログインすることができ、ダッシュボード／ユーザインターフェイスは、例えば、図１２のコンピュータシステム１２００、図１１のクラウドインフラストラクチャシステム１１０２、または図１０のサーバ１０１２などのコンピュータシステム上でホスティングされることができる。ダッシュボード２００は、複数のメトリックインジケータカード２１５および２２０を含むことができる。カード２１５および２２０は、各々、メトリックインジケータによって表されるアクティビティのビューを提供し得る。メトリックインジケータカード２１５および２２０は、各々、特定のメトリックに関する情報を表すカードであり得る。情報は、企業のための情報のデータストアに記憶されてもよい。各ユーザは、メトリックインジケータカードのさまざまなメトリックを１つまたは複数の組にグループ化することができる。いくつかの実施形態では、組は、システムによって作成されるか、またはメトリックインジケータカード２１５および２２０の各々の基礎となるメタデータに基づいてグループ化される。各メトリックインジケータカードは、他の関係付けられたメトリックインジケータカードに関する情報（たとえば、識別子）を含むメタデータを含み得る。メトリックインジケータカード２１５および２２０は、各々、システムのユーザによって作成されてもよく、ユーザ挙動に基づいてシステムによって作成されてもよく、またはシステムの初期実装を提供されてもよい。

メトリックインジケータカード２１５および２２０は、ユーザによって、メタデータと共に閲覧すべきメトリックを選択することによって、生成され得る。これらのカードは、依然として同じ基礎のデータに依存しながら、各ユーザによって個人化され得る。例えば、メトリックインジケータカード２１５および２２０は、あるユーザに対しては線グラフの動向を示し得る一方で、別のユーザはパイチャート表示を好む。これらのタイプのユーザ固有の個人化は、メトリックインジケータカード内のそのユーザについてのメタデータに格納される。メトリックインジケータカード２１５および２２０のメタデータ内の追加情報は、関係付けられたメトリックインジケータに関する関係データを含む。関係データは、手動で、規則によって、および／または機械学習を用いて生成されてもよい。

ダッシュボード２００は、通知２０５を提供するセクションを含むことができる。通知２０５は、チーム内のすべてのユーザに適用可能なチーム通知を含むことができる。チームのすべてのメンバーにとって有用な、特定のユーザ（例えば、リンダおよびトーマス）についての情報を提供することができる。アラート２１０は、関連性のある提案および通知をユーザに提供することができる。例えば、アラートボックス２１０は、新たな雇用の削減が１２％にある、というアラートを含む。新たな雇用労働移動率メトリックインジケータ２１５は、このアラートに関するさらに他のデータをユーザに示す。また、第２のアラート２１０は、米国を拠点とする製造業の人員減における上位１／４の従業員が、期待されるレートの４．８倍高いことを述べており、これは、ＣＨＲＯユーザインターフェイスにおいてユーザに有益であり得る情報である。アラートは、アラートの選択が、その人員減情報について関連性のあるデータを提供するメトリックインジケータのビューを提供することができるように、クリック可能である。

アラートが選択された場合、図２Ｂのユーザインターフェイス２５０をユーザに提供できる。ユーザインターフェイス２５０は、アラートに関連性のある情報を含むことができる。例えば、ユーザインターフェイス２５０は、高い人員減率に関連性のあるデータへのさらに他の洞察２５５を含むことができる。先行インジケータ２６０は、高レベルの人員減および従業員退職に関して、さらに他の洞察をユーザに提供することができる。高リスクメトリックインジケータ２６５は、履歴データに基づいて、追加の人員減のリスクがある、会社の部分を識別することができる。損失メトリックインジケータ２７０は、直近の四半期に退職した従業員に関する情報を提供することができる。人員減メトリックインジケータ２７５は、地域（例えば、欧州およびアフリカ）に基づいて毎月の人員減情報を提供することができる。部門メトリックインジケータ２８０による人員減は、部門によって整理された人員減に関する四半期情報を提供することができる。

ダッシュボード２５０は、初期ダッシュボード２００からの選択されたメトリックインジケータに基づく、メトリックインジケータのドリルダウンの１つのビューとすることができる。いくつかの実施形態では、異なるメトリックインジケータは、選択されたメトリックインジケータに基づいて表示されるように構成され得る。

図３は、別の例のダッシュボード３００によってもよい。例えば、ある財務チームメンバーは、損益計算書グラフ３０５を含む損益計算書メトリックインジケータを閲覧していてもよい。ユーザは、損益計算書グラフ３０５において、収益メトリックインジケータ３１０を表示し得る収益バーを選択してもよい。収益メトリックインジケータ３１０と、直接収益メトリックインジケータ、間接収益メトリックインジケータ、販売速度メトリックインジケータ、収益－アマゾンメトリックインジケータ、売上高メトリックインジケータなどとの間で識別される関係のために、関係付けられるスマートインジケータ選択ボックス３１５内のメトリックインジケータが、ユーザの選択および閲覧のために表示されてもよい。

いくつかの実施形態では、関係付けられるスマートインジケータ選択ボックス３１５に示されるメトリックインジケータは、１人または複数のユーザの使用挙動に基づいて作成された関係（例えば、ユーザのユーザログの解析）、ユーザインターフェイスを介するユーザによる明示的な関係作成、および／または経時的にメトリックインジケータ挙動を解析するコンピュータシステムに基づく自動的な関係作成に基づいて、選択され得る。いくつかの実施形態では、閲覧しているユーザの挙動を利用して、関係付けられるスマートインジケータ選択ボックス３１５に示されるメトリックインジケータを選択することができる。例えば、ユーザがあるメトリックインジケータを最近閲覧した場合、それは、関係付けられるスマートインジケータ選択ボックス３１５において除外する（または含める）ことができる。

図４は、メトリックのデータ駆動型相関を提供するための方法のフローチャート４００であり得る。フローチャート４００の方法は、例えば、図１０のサーバ１０１２、図１１のクラウドインフラストラクチャシステム１１０２、または図１２のコンピュータシステム１２００などのコンピュータによって実行され得る。フローチャート４００は、ユーザインターフェイスを介してダッシュボードをユーザに提供するステップ４０５で開始することができ、ダッシュボードは、ダッシュボードが各ユーザについて構成可能であるメトリックインジケータの視覚的描写を含む。例えば、ユーザインターフェイス２００または２５０は、人事（「ＨＲ」：human resource）ユーザのためのメトリックインジケータを提供する。異なる種類のユーザは、財務情報（例えば、収益メトリックインジケータ）を見たい場合があり、それに応じて、ダッシュボードを構成することができる。いくつかの実施形態では、初期のダッシュボード構成は、さまざまなタイプのユーザに提供され得る。例えば、ＨＲユーザは、人員数メトリックインジケータ、雇用メトリックインジケータ、人員減メトリックインジケータなどとともに構成されるＨＲダッシュボードを選択することができる。別の例として、財務ユーザは、収益メトリックインジケータ、販売メトリックインジケータなどとともに構成された財務ダッシュボードを選択してもよい。次いで、各ユーザは、ダッシュボードをそのユーザに対して独自なものにするよう、メトリックインジケータを除去および追加することができる。本方法は、ステップ４１０において、ユーザインターフェイスにおけるユーザの使用挙動を追跡して継続することができる。例えば、ＨＲユーザは、典型的には、ユーザがログインするとき、米国における直近の四半期についての人員減率についてのメトリックインジケータを見ることができる。これは、使用パターンとして識別することができる。ユーザアクティビティの各々は、ユーザログに記憶されてもよい。ユーザログは、例えば、ユーザ名、アクティビティ、およびタイムスタンプを含むことができる。本方法は、第１のメトリックインジケータと第２のメトリックインジケータとの間の関係を識別するステップ４１５に続くことができる。例えば、ユーザログ情報は、ユーザが第１のメトリックインジケータおよび第２のメトリックインジケータを互いの閾値期間内に閲覧することを示し得る。本方法は、第１のユーザがダッシュボードで第１のメトリックインジケータを閲覧しているときに、第２のメトリックインジケータを閲覧するよう提案を提供するステップ４２０に続き得る。例えば、ユーザインターフェイス３００は、提案を伴う例示的なビューを提供する。関係付けられるスマートメトリックインジケータ選択ボックス３１５は、ユーザが収益メトリックインジケータ３１０を閲覧していることに基づいて、関係付けられたメトリックインジケータの提案を提供する。

ステップ４１５に戻ると、第１のメトリックインジケータと第２のメトリックインジケータとの間の関係を識別することは、ユーザが例えばユーザインターフェイスを介して関係を手動で入力したことから、関係を識別することを含み得る。ユーザは、メトリックインジケータを関係があるものとしてタグ付けし、それらをマークすることができてもよい。例えば、ユーザは、２つのメトリックインジケータを選択し、第１のメトリックインジケータを先行している（すなわち、このメトリックインジケータの動向は、第２のメトリックインジケータに先行する）とマークし、第２のメトリックインジケータを遅れている（すなわち、このメトリックインジケータの動向は、第２のメトリックインジケータの動向の後に続く）とマークすることができる。メトリックインジケータと共に格納されるメタデータは、このタグ付けおよび関係作成を可能にする。メタデータは、例えば、図１０に関して説明されるように、データリポジトリ１０１４に記憶されてもよい。

ステップ４１５において、第１のメトリックインジケータと第２のメトリックインジケータとの間の関係を識別することは、ユーザインターフェイスにおいてユーザ挙動およびアクティビティを記録するユーザログに基づいて関係を識別することを含み得る。例えば、サンプル使用ログを表１に示す。

表１に示されるログを用いて、および関連付け規則学習ベースのデータマイニングを用いて、頻繁に共に閲覧されるメトリックインジケータが識別され、それらのメトリックインジケータの間に関連付けが行われる。この解析は、関係のタイプを識別せず、関係の尤度があることを識別してもよい。例えば、表１のログの例を用いて、「粗利益」および「地域別収益」は、複数のユーザがセッション中にそれらを順次実行するので、関係を有すると識別され得る。関連付け規則は、メトリックインジケータが同じユーザによって同じセッションで実行されたこと、または同じユーザによって特定の期間内に実行されたことを識別してもよい。実行のシーケンスは、関連付け規則アルゴリズムにおける洞察を提供してもよい。関連付けは、関係があてはまるユーザのタイプ（ユーザ役割および／または領域）を含む追加の情報を含んでもよい。上記の例を用いると、ユーザの領域はＣＦＯであり得、ユーザの役割は財務担当役員であり得る。ユーザログは、企業内の各ユーザについて収集されてもよい。

ステップ４１５において、第１のメトリックインジケータと第２のメトリックインジケータとの間の関係を識別することは、メトリックインジケータ動向の解析によって関係を自動的に識別することを含んでもよい。メトリックインジケータ値動向を用いて、関係付けられたメトリックインジケータおよび関係のタイプ（たとえば、先行／遅れメトリックインジケータ）を識別してもよい。定期的に（例えば、毎日、毎週、毎月、四半期、毎年など）、各メトリックインジケータの値のスナップショットを作成することができる。スナップショットを用いて、任意の動向、パターン、および／または相互依存を識別することができる。例えば、第１のメトリックインジケータが増加し、次いで第２のメトリックインジケータも増加し、この動向が一貫して示される場合、２つのメトリックインジケータの間に、ある関係が推論され得る。２つのメトリックインジケータが動向を共にするかまたは一方が他方に先行する／遅れるかを識別するために用いられる期間は、変動し得る。例えば、いくつかのメトリックインジケータは、動向を共にし、各スナップショットにおいて見られ得るが、他の関係では、第２のメトリックインジケータは、別のメトリックインジケータに数か月遅れをとり得る。別の例として、第３のメトリックインジケータが増加し、次いで第４のメトリックインジケータが減少する場合、メトリックインジケータ間に、ある関係が推論され得る。表２は、例示的なメトリックインジケータデータスナップショット値を提供する。

表２は、２日間にわたって３つのメトリックインジケータ（粗利益、収益、費用）について収集および格納された値のスナップショットを提供する。そのようなメトリックインジケータスナップショットは、クラウドベースのホスティングされる環境においてすべてのホスティングされる顧客にわたって収集することができる。アルゴリズムをスナップショットデータに適用して、メトリックインジケータ値における動向を識別することができる。一貫して動向を共にするメトリックインジケータ値間の相関（例えば、時間とともに、両方のメトリックインジケータは、一緒に増加および／もしくは減少するか、または、一方のメトリックインジケータが増加してからある時間後に他方のメトリックインジケータが増加および／もしくは減少するなど）は、メトリックインジケータが関係付けられること、および関係の種類（例えば、先行／遅れ）を識別するために用いられる。

図５は、例えば、ユーザに提供される、初期のすぐに使えるダッシュボードであり得る、別の例示的なユーザインターフェイス５００を示す。ユーザがユーザインターフェイスを利用すると、上述の追跡を用いて、ユーザの使用パターンおよびその使用パターンに関係付けられる現在のデータに基づいて提案を提供することができる。

ユーザインターフェイス５００は、例えばＣＥＯ用のダッシュボードとすることができる。ＣＥＯユーザインターフェイス５００は、四半期収益５０５、年初来（「ＹＴＤ」：year to date）収益５１０などのメトリックインジケータを含むことができる。ＣＥＯユーザインターフェイス５００はまた、動向メトリックインジケータ５１５も含み得る。動向メトリックインジケータ５１５は、動向メトリックインジケータ情報（本明細書ではクラウドソースのメトリックインジケータ情報としても説明される）を提供するタグクラウドとすることができる。より人気のあるメトリックインジケータは、より大きなフォントで示される。ユーザインターフェイス５００では、例えば、従業員多様性ＫＰＩは、現在表示され、最大フォントによって示されるように、最も人気のあるメトリックインジケータである。いくつかの実施形態では、最も人気のある／現在流行しているメトリックインジケータを強調するために、色分けをさらに用いてもよい。例えば、明るい色を、最も流行しているものに対して用いてもよく、一方、薄暗い色、灰色、または他のより目立たない色分けを、動向情報が収集される時点において、より人気の低いメトリックインジケータに対して用いてもよい。ユーザがユーザインターフェイス５００を閲覧しているとき、動向メトリックインジケータ５１５は、メトリックインジケータの動向が変化するにつれて変化してもよい。例えば、利益ＫＰＩがより人気となる（企業、チーム等において他者に多用される）につれて、動向メトリックインジケータ５１５内の「利益」のフォントサイズが大きくなってもよい。同様に、例えば、雇用率ＫＰＩの人気が小さくなる（企業、チーム等において、閲覧するユーザがより少なくなる）につれて、動向メトリックインジケータ５１５内の「雇用率」のフォントサイズが小さくなってもよい。いくつかの実施形態では、ユーザは、例えば、動向メトリックインジケータ５１５内のメトリックインジケータ名をクリックすることによって、動向メトリックインジケータ５１５内のメトリックインジケータを選択してもよい。メトリックインジケータ名を選択することは、メトリックインジケータ、ならびに／またはメトリックインジケータおよび当該メトリックインジケータについての他の基礎となる情報を有する、より詳細な画面を表示することによって選択されるメトリックインジケータを掘り下げることができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、動向メトリックインジケータ５１５が、企業内のすべてのユーザ、企業内の特定のチームに属するユーザ、他の企業についての情報が利用可能である場合には他の企業にわたる特定のチームに属するユーザなどに基づいてメトリックインジケータの動向を解析するかどうか、を選択することができる。

図６は、メトリックインジケータをクラウドソーシングするための方法を説明するフローチャート６００を示す。本方法は、例えば、図１０のサーバ１０１２、図１１のクラウドインフラストラクチャシステム１１０２、または図１２のコンピュータシステム１２００によって実行され得る。本方法は、ステップ６０５において、ユーザインターフェイスにおいて、複数のメトリックインジケータを提供することを含むことができる。いくつかの実施形態では、メトリックインジケータは、すべて、ソフトウェアの製造者によって生成される。いくつかの実施形態では、メトリックインジケータは、ユーザによって生成および／またはカスタマイズされてもよい。本方法は、ステップ６１０において、ユーザインターフェイスを用いて複数のユーザを追跡することをさらに含むことができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、ユーザインターフェイスを用いる個人のチームメイトであることができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、ユーザインターフェイスを用いる個人の会社内の他のユーザであることができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、他の会社（企業）からであり得る。本方法は、ステップ６１５において、ユーザの使用を追跡することに基づいてメトリックインジケータの各々について動向データを識別することをさらに含むことができる。例えば、ユーザの多く（例えば、４０人のユーザの企業において１５人のユーザ）が１つのメトリックインジケータを閲覧している場合、そのメトリックインジケータは話題になっていると見なすことができる。メトリックインジケータが上昇基調であるかまたは下降基調であるかどうかの判断は、メトリックインジケータを閲覧しているユーザの数が増加中であるか減少中であるかをある期間（例えば、３０分、２４ヶ月、３四半期、１３週間）にわたって解析することを含み得る。加えて、第１のメトリックインジケータを閲覧しているユーザの数を、他のメトリックインジケータを閲覧しているユーザの数に関連して考慮して、第１のメトリックインジケータが人気があるか否かを判断することができる。さらに、システム内のユーザの総数は、さらに、例えば、メトリックインジケータの人気を、例えば、そのメトリックインジケータを閲覧しているユーザのパーセンテージに基づいて示すことができる（例えば、そのメトリックインジケータを閲覧しているユーザの９０％は、タグクラウドにおいて高い人気および大きなフォントを示し得、そのメトリックインジケータを閲覧しているユーザの２％は、動向メトリックインジケータ５１５のタグクラウドにおいて低い人気およびメトリックインジケータが存在しないことを示し得る）。注目および／または閲覧が少ないメトリックインジケータは、低い動向値を有し得る。閲覧が減少するメトリックインジケータも、低い動向値を有し得る。本方法はまた、ステップ６２０において、これらのＫＰＩを閲覧するための提案および推奨によって、ユーザインターフェイスにおいて１人または複数のユーザに動向データを提供することを含むこともできる。例えば、図５の動向メトリックインジケータ５１５のような動向メトリックインジケータを識別するタグクラウドを生成することができる。タグクラウドは、メトリックインジケータ名を示し、指名されたメトリックインジケータの動向値または人気度に関する情報を提供する、クリック可能リストを提供してもよい。例えば、最も人気のあるメトリックインジケータは、クリック可能リスト内において大きなフォントで表示されてもよい。任意選択で、本方法は、クリック可能リストにおいて指名されたメトリックインジケータの選択を受信することと、選択に応答して、ユーザインターフェイスを介して、選択されたメトリックインジケータの詳細のビューをユーザに提供することとを含み得る。

図５に戻ると、ユーザインターフェイス５００は、メトリックインジケータ５２０を追加するオプションを含むことができる。メトリックインジケータ追加５２０の選択は、図４のユーザインターフェイス７００に示されるユーザインターフェイスを提供することができる。ユーザインターフェイス７００は、ユーザが選択されたメトリックインジケータのタイプを選択することを可能にする画面７０５を提供し得る。

図８は、メトリックインジケータに関連付けられるデータを入力するために用いられ得るユーザインターフェイス８００を示し得る。基本、インタラクション、および関係は、ユーザによって入力されると、メトリックインジケータに関連付けられるべきメタデータを提供する。例えば、ターゲットペルソナは、ターゲットにすべきユーザのタイプを識別することができる。別の例として、関係付けられたメトリックインジケータを識別して、（図３および図４に関して説明されるように、推奨のための関係を作成するために）オプションを相互参照することができる。メタデータ値の各々は、さらに、ユーザがユーザインターフェイス内で検索するときに、関連性のある結果を識別するために用いられ得る。

ユーザインターフェイス内において、「新たな」メトリックインジケータは、消費ペルソナのニーズに基づいてデータ駆動されることができ、任意の数のオラクルおよび非オラクルデータソースを反映することができる。新たなメトリックインジケータは、ユーザによって構成可能であり、ユーザの嗜好に基づいて複数のタッチポイントにわたって閲覧されることができる。新たなメトリックインジケータは、構成可能な閾値、業界ベンチマーク、または高度知能（「ＡＩ」：advanced intelligence）駆動型監視から導出されるビジネス緊急性に基づいて、ユーザにプッシュされること（アラート）ができる。メトリックインジケータは、アプリケーションのための焦点としてさらに役立つことができる。メトリックインジケータはまた、ユーザによって構成可能であり得る。メトリックインジケータは、ユーザに基づいて複数のタッチポイントにわたって閲覧されることができる。メトリックインジケータは、それらのユーザインターフェイス上に現在示されているメトリックインジケータだけでなく、パラメータの範囲に基づいてすべての利用可能なメトリックインジケータをフィルタリングすることができる。検索は、簡単および複雑な検索／フィルタリングのためのメカニズムを提供することができる。メトリックインジケータのセットをフィルタリングおよび表面化するための簡単な制御を提供することができる。

幾つかの実施形態では、検索パラメータは、例えば、主題別／ビジネス目標、ＫＰＩ状態および状態重大度、使用／動向、季節性等を含むことができる。いくつかの実施形態では、検索は、常にユーザインターフェイス上に存在し得る。検索は、Ａｓｋ（尋ねる）機能と統合することができる。さらに、検索は、導出された関係に基づいて存在しなくてもよい。

いくつかの実施形態では、システムは、メタデータタグ、ならびに図３および図４に関して説明されるようなアプリケーション使用から導出される関係を利用することができる。

アプリケーション／ユーザインターフェイスは、ユーザが望むように表面化されるように構成され得るメトリックインジケータの一貫した定義によって駆動され得る。メトリックインジケータを構成する一例は、メトリックインジケータのデフォルトをオーバーライドする個人化された閾値を設定することを含むことができる。閾値の種類は、個人的閾値、ベンチマーク、および自動／ＡＩ検出を含むことができる。メトリックインジケータは、カスタムナビゲート、複数閾値、オーバーライド方向性、後続プロセスへのカスタムナビゲート、汎用ルール、オーバーライドルール、および／またはカスタムタグをさらに含むことができる。メトリックインジケータに関してユーザインターフェイスにおいて定義された閾値および更新のメカニズムに関するユーザの嗜好に基づいて、ユーザインターフェイスおよび／またはサーバシステムは、それらの更新を提供することができる。ユーザは、異なる重大度の通知を送信する態様、例えば、モバイルデバイスに対するテキスト、電子メール、音声などを設定する能力を有することができる。可能な場合には、通知に付随して元のメトリックインジケータに戻るリンクおよび次ステップアクションを提供することもできる。

ユーザインターフェイス内で、メトリックインジケータは、ビジネス内へのスナップショットおよび多数の後続のアクションの開始点を提供することができる。これらの次ステップは、ビジネスをさらに記述または探索し、メトリックインジケータによって明らかにされる問題または機会に対してアクションをとるよう意図される。次ステップは、緊密に定義された自動化されたドリルダウンから完全にカスタマイズ可能なナビゲーション経路までの連続体に及ぶ。究極的には、メトリックインジケータは、豊富な能力へのゲートウェイとして効果的に働き得る。

いくつかの実施形態では、詳細への掘り下げが利用可能であり得る。図９は、月別収益メトリックインジケータの例示的メトリックインジケータ詳細ビュー９００である。例えば、導出されたデータを含むメタデータ、およびメトリックインジケータ詳細に基づいて、関係付けられたインジケータの選択が、月別収益メトリックインジケータのドリルダウンメニューのために選択され得る。ドリルダウン解析は、自動的に生成され、予め定義されたパターンにマッピングされる。メトリックインジケータタイプ（例えば、時間、先行インジケータ、分解を要求する集約情報などに焦点を当てたもの）およびメトリックインジケータ属性の集合に基づいて、最適なパターンを自動的に選択することができる。この選択はまた、メトリックインジケータ定義レベルでオーバーライドされ得る。デフォルト選択でも、他のドリルダウンパターンは依然として指示的であり、ユーザは、それらが選択する場合にそれらを依然として見ることができる。

メトリックインジケータそれ自体の複数の属性およびそれらがどのように用いられているかの観察を用いて、ドリルダウン画面とも呼ばれる、洞察に満ちた解析的体験の自動化された生成を駆動することができる。このアプローチは、ユーザから手動でコンテンツを作成する負担を排除し、そうでなければ見逃される洞察を明らかにする。第１に、メトリックインジケータメタデータおよびメトリックインジケータタイプの定義は、ドリルダウン詳細画面を直接判断し、ポピュレートすることができる。一例は、次元によって分解されるかまたはプロンプトによって拡張される情報をユーザに提示するために、メトリックインジケータで捕捉された情報順列の範囲をレンダリングすることであり得る。第２に、ドリルダウンは、ユーザの嗜好（閾値）に基づいて調整することもできる。個人的閾値は、特定のユーザの関連性を知らせるとともに、ユーザ集団にわたって集約することもできる。ユーザ挙動およびシステム使用の周りで捕捉されるデータは、第３の入力を提供する。調整されたドリルダウンの詳細テンプレートは、特定のメトリックインジケータ、使用に基づく関係付けられたメトリックインジケータ、先行／遅れインジケータ、関係付けられた解析およびその他に寄与するか、関連付けられるか、またはそれらを説明する因子を含むことができる。詳細ビューは、複数のメトリックインジケータにまたがるか、または複数のメトリックインジケータを組み込んでもよい。第４に、（大量のデータにわたるパターンまたは異常事象を識別する）機械学習アルゴリズムからの導出された洞察もまた、システムデータおよびシステム使用から収集され、メトリックインジケータに添付され、これらのメトリックインジケータドリルダウンにおいて表面化され得る。Classic (TIME) Historical & Predictive Analysis（古典的（ＴＩＭＥ）履歴的および予測的解析）も、ビジネスの状態を知らせる。これは、使用、データ、およびコンテンツが常に変化している動的なシステムであるので、出力は、アプリケーションの状態に基づいて時間とともにモーフィングする。関係付けられたメトリックインジケータ、先行／遅れインジケータ、または予測解析は、良い例である。

いくつかの実施形態は、動的解析のためのメトリックインジケータオーサリングアプローチを提供するための方法を含むことができる。本方法は、コンピュータシステムによって実施することができる。本方法は、ユーザにユーザインターフェイスを提供することを含むことができる。本方法は、ユーザインターフェイスを介して、メトリックインジケータに関連付けられたメタデータを含む当該メトリックインジケータの定義を受信することをさらに含むことができる。例えば、図８における保存ボタンの選択は、ユーザインターフェイスを介して入力された値をコンピュータシステムに送信することができる。本方法は、メタデータに基づいてメトリックインジケータに関連付けられたデータを含むメトリックインジケータ詳細ビューを生成することをさらに含むことができる。詳細ビューは、例えば、図９の詳細ビュー９００と同様とすることができる。本方法は、ユーザインターフェイスを介して詳細ビューを提供することをさらに含むことができる。

インフラストラクチャは、クラウド環境（プライベートクラウド環境、公衆クラウド環境、およびハイブリッドクラウド環境を含むさまざまなタイプのクラウドであり得る）、オンプレミス環境、ハイブリッド環境等を含むさまざまな異なる環境において実現され得る。

図１０は、ある実施形態を実現するための分散型システム１０００の簡略図を示す。図示される実施形態において、分散型システム１０００は、１つ以上の通信ネットワーク１０１０を介してサーバ１０１２に結合された１つ以上のクライアントコンピューティングデバイス１００２、１００４、１００６、および１００８を含む。クライアントコンピューティングデバイス１００２、１００４、１００６、および１００８は、１つ以上のアプリケーションを実行するように構成され得る。

特定の実施形態では、サーバ１０１２は、非仮想環境および仮想環境を含み得るサービスまたはソフトウェアアプリケーションを提供し得る。いくつかの実施形態では、これらのサービスは、クライアントコンピューティングデバイス１００２、１００４、１００６および／または１００８のユーザに対して、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）モデルのようなウェブベースのサービスまたはクラウドサービスとして提供され得る。クライアントコンピューティングデバイス１００２、１００４、１００６および／または１００８を操作するユーザは、１つ以上のクライアントアプリケーションを利用してサーバ１０１２とやり取りすることで、これらのコンポーネントによって提供されるサービスを利用し得る。

図１０に示される構成では、サーバ１０１２は、サーバ１０１２によって実行される機能を実現する１つ以上のコンポーネント１０１８、１０２０および１０２２を含み得る。これらのコンポーネントは、１つ以上のプロセッサ、ハードウェアコンポーネント、またはそれらの組合わせによって実行され得るソフトウェアコンポーネントを含み得る。分散型システム１０００とは異なり得る多種多様なシステム構成が可能であることが認識されるはずである。したがって、図１０に示される実施形態は、実施形態のシステムを実現するための分散型システムの一例であり、限定するよう意図されたものではない。

ユーザは、クライアントコンピューティングデバイス１００２、１００４、１００６および／または１００８を用いて、１つまたは複数のアプリケーションを実行し、それは、本開示の教示に従って１つ以上の記憶要求を生成してもよく、次いでそれを処理してもよい。クライアントデバイスは、当該クライアントデバイスのユーザが当該クライアントデバイスと対話することを可能にするインターフェイスを提供し得る。クライアントデバイスはまた、このインターフェイスを介してユーザに情報を出力してもよい。図１０は４つのクライアントコンピューティングデバイスだけを示しているが、任意の数のクライアントコンピューティングデバイスがサポートされ得る。

クライアントデバイスは、ポータブルハンドヘルドデバイス、パーソナルコンピュータおよびラップトップのような汎用コンピュータ、ワークステーションコンピュータ、ウェアラブルデバイス、ゲームシステム、シンクライアント、各種メッセージングデバイス、センサまたはその他のセンシングデバイスなどの、さまざまな種類のコンピューティングシステムを含み得る。これらのコンピューティングデバイスは、さまざまな種類およびバージョンのソフトウェアアプリケーションおよびオペレーティングシステム（たとえばＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）またはＵＮＩＸ系オペレーティングシステム、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）またはＬｉｎｕｘ系オペレーティングシステム、たとえば、各種モバイルオペレーティングシステム（たとえばＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｍｏｂｉｌｅ（登録商標）、ｉＯＳ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｐｈｏｎｅ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）、Ｐａｌｍ ＯＳ（登録商標））を含むＧｏｏｇｌｅ Ｃｈｒｏｍｅ（登録商標）ＯＳ）を含み得る。ポータブルハンドヘルドデバイスは、セルラーフォン、スマートフォン（たとえばｉＰｈｏｎｅ（登録商標））、タブレット（たとえばｉＰａｄ（登録商標））、携帯情報端末（ＰＤＡ：personal digital assistants）などを含み得る。ウェアラブルデバイスは、Ｇｏｏｇｌｅ Ｇｌａｓｓ（登録商標）ヘッドマウントディスプレイおよびその他のデバイスを含み得る。ゲームシステムは、各種ハンドヘルドゲームデバイス、インターネット接続可能なゲームデバイス（たとえばＫｉｎｅｃｔ（登録商標）ジェスチャ入力デバイス付き／無しのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｘｂｏｘ（登録商標）ゲーム機、Ｓｏｎｙ ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ（登録商標）システム、Ｎｉｎｔｅｎｄｏ（登録商標）が提供する各種ゲームシステムなど）を含み得る。クライアントデバイスは、各種インターネット関連アプリケーション、通信アプリケーション（たとえばＥメールアプリケーション、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ：short message service）アプリケーション）のような多種多様なアプリケーションを実行可能であってもよく、各種通信プロトコルを使用してもよい。

ネットワーク１０１０は、利用可能な多様なプロトコルのうちのいずれかを用いてデータ通信をサポートできる、当該技術の当業者には周知のいずれかの種類のネットワークであればよく、上記プロトコルは、ＴＣＰ／ＩＰ（transmission control protocol/Internet protocol：伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル）、ＳＮＡ（systems network architecture：システムネットワークアーキテクチャ）、ＩＰＸ（Internet packet exchange：インターネットパケット交換）、ＡｐｐｌｅＴａｌｋ（登録商標）などを含むがこれらに限定されない。単に一例として、ネットワーク１０１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：local area network）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）に基づくネットワーク、トークンリング、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：wide-area network）、インターネット、仮想ネットワーク、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ：virtual private network）、イントラネット、エクストラネット、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ：public switched telephone network）、赤外線ネットワーク、無線ネットワーク（たとえば電気電子学会（ＩＥＥＥ：Institute of Electrical and Electronics）８０２．１１プロトコルスイートのいずれかの下で動作する無線ネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）および／または任意の他の無線プロトコル）、および／またはこれらおよび／または他のネットワークの任意の組み合わせを含み得る。

サーバ１０１２は、１つ以上の汎用コンピュータ、専用サーバコンピュータ（一例としてＰＣ（personal computer：パーソナルコンピュータ）サーバ、ＵＮＩＸ（登録商標）サーバ、ミッドレンジサーバ、メインフレームコンピュータ、ラックマウント型サーバなどを含む）、サーバファーム、サーバクラスタ、またはその他の適切な構成および／または組み合わせで構成されてもよい。サーバ１０１２は、仮想オペレーティングシステムを実行する１つ以上の仮想マシン、または仮想化を伴う他のコンピューティングアーキテクチャを含み得る。これはたとえば、サーバに対して仮想記憶装置を維持するように仮想化できる論理記憶装置の１つ以上のフレキシブルプールなどである。各種実施形態において、サーバ１０１２を、上記開示に記載の機能を提供する１つ以上のサービスまたはソフトウェアアプリケーションを実行するように適合させてもよい。

サーバ１０１２内のコンピューティングシステムは、上記オペレーティングシステムのうちのいずれかを含む１つ以上のオペレーティングシステム、および、市販されているサーバオペレーティングシステムを実行し得る。また、サーバ１０１２は、ＨＴＴＰ（hypertext transport protocol：ハイパーテキスト転送プロトコル）サーバ、ＦＴＰ（file transfer protocol：ファイル転送プロトコル）サーバ、ＣＧＩ（common gateway interface：コモンゲートウェイインターフェイス）サーバ、ＪＡＶＡ（登録商標）サーバ、データベースサーバなどを含むさまざまなさらに他のサーバアプリケーションおよび／または中間層アプリケーションのうちのいずれかを実行し得る。例示的なデータベースサーバは、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）、Ｓｙｂａｓｅ（登録商標）、ＩＢＭ（登録商標）（International Business Machines）などから市販されているものを含むが、それらに限定されない。

いくつかの実現例において、サーバ１０１２は、クライアントコンピューティングデバイス１００２、１００４、１００６および１００８のユーザから受信したデータフィードおよび／またはイベントアップデートを解析および整理統合するための１つ以上のアプリケーションを含み得る。一例として、データフィードおよび／またはイベントアップデートは、センサデータアプリケーション、金融株式相場表示板、ネットワーク性能測定ツール（たとえば、ネットワークモニタリングおよびトラフィック管理アプリケーション）、クリックストリーム解析ツール、自動車交通モニタリングなどに関連するリアルタイムのイベントを含んでもよい、１つ以上の第三者情報源および連続データストリームから受信される、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）フィード、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）アップデートまたはリアルタイムのアップデートを含み得るが、それらに限定されない。サーバ１０１２は、データフィードおよび／またはリアルタイムのイベントをクライアントコンピューティングデバイス１００２、１００４、１００６および１００８の１つ以上の表示デバイスを介して表示するための１つ以上のアプリケーションも含み得る。

分散型システム１０００はまた、１つ以上のデータリポジトリ１０１４、１０１６を含み得る。特定の実施形態において、これらのデータリポジトリを用いてデータおよびその他の情報を格納することができる。たとえば、データリポジトリ１０１４、１０１６のうちの１つ以上を用いて、解析するのに用いられるデータのような情報を記憶し、ダッシュボードに表示してもよい。データリポジトリ１０１４、１０１６は、さまざまな場所に存在し得る。たとえば、サーバ１０１２が使用するデータリポジトリは、サーバ１０１２のローカル位置にあってもよく、またはサーバ１０１２から遠隔の位置にあってもよく、ネットワークベースの接続または専用接続を介してサーバ１０１２と通信する。データリポジトリ１０１４、１０１６は、異なる種類であってもよい。特定の実施形態において、サーバ１０１２が使用するデータリポジトリは、データベース、たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（登録商標）および他の製造業者が提供するデータベースのようなリレーショナルデータベースであってもよい。これらのデータベースのうちの１つ以上を、ＳＱＬフォーマットのコマンドに応じて、データの格納、アップデート、およびデータベースとの間での取り出しを可能にするように適合させてもよい。

特定の実施形態では、データリポジトリ１０１４、１０１６のうちの１つ以上は、アプリケーションデータを格納するためにアプリケーションによって用いられてもよい。アプリケーションが使用するデータリポジトリは、たとえば、キー値ストアリポジトリ、オブジェクトストアリポジトリ、またはファイルシステムがサポートする汎用ストレージリポジトリのようなさまざまな種類のものであってもよい。

特定の実施形態において、本開示に記載されるストレージ関連機能は、クラウド環境を介してサービスとして提供され得る。図１１は、特定の実施形態に係る、各種ストレージ関連サービスをクラウドサービスとして提供し得るクラウドベースのシステム環境１１００の簡略化されたブロック図である。図１１に示される実施形態において、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、ユーザが１つ以上のクライアントコンピューティングデバイス１１０４、１１０６および１１０８を用いて要求し得る１つ以上のクラウドサービスを提供し得る。クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、サーバ１０１２に関して先に述べたものを含み得る１つ以上のコンピュータおよび／またはサーバを含み得る。クラウドインフラストラクチャシステム１１０２内のコンピュータは、汎用コンピュータ、専用サーバコンピュータ、サーバファーム、サーバクラスタ、またはその他任意の適切な配置および／または組み合わせとして編成され得る。

ネットワーク１１１０は、クライアント１１０４、１１０６、および１１０８と、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２との間におけるデータの通信および交換を容易にし得る。ネットワーク１１１０は、１つ以上のネットワークを含み得る。ネットワークは同じ種類であっても異なる種類であってもよい。ネットワーク１１１０は、通信を容易にするために、有線および／または無線プロトコルを含む、１つ以上の通信プロトコルをサポートし得る。

図１１に示される実施形態は、クラウドインフラストラクチャシステムの一例にすぎず、限定を意図したものではない。なお、その他いくつかの実施形態において、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２が、図１１に示されるものよりも多くのコンポーネントもしくは少ないコンポーネントを有していてもよく、２つ以上のコンポーネントを組み合わせてもよく、または、異なる構成または配置のコンポーネントを有していてもよいことが、理解されるはずである。たとえば、図１１は３つのクライアントコンピューティングデバイスを示しているが、代替の実施形態においては、任意の数のクライアントコンピューティングデバイスがサポートされ得る。

クラウドサービスという用語は一般に、サービスプロバイダのシステム（たとえばクラウドインフラストラクチャシステム１１０２）により、インターネット等の通信ネットワークを介してオンデマンドでユーザにとって利用可能にされるサービスを指すのに使用される。典型的に、パブリッククラウド環境では、クラウドサービスプロバイダのシステムを構成するサーバおよびシステムは、顧客自身のオンプレミスサーバおよびシステムとは異なる。クラウドサービスプロバイダのシステムは、クラウドサービスプロバイダによって管理される。よって、顧客は、別途ライセンス、サポート、またはハードウェアおよびソフトウェアリソースをサービスのために購入しなくても、クラウドサービスプロバイダが提供するクラウドサービスを利用してもよい。たとえば、クラウドサービスプロバイダのシステムはアプリケーションをホストし得るとともに、ユーザは、アプリケーションを実行するためにインフラストラクチャリソースを購入しなくても、インターネットを介してオンデマンドでアプリケーションをオーダーして使用し得る。クラウドサービスは、アプリケーション、リソースおよびサービスに対する容易でスケーラブルなアクセスを提供するように設計される。いくつかのプロバイダがクラウドサービスを提供する。たとえば、ミドルウェアサービス、データベースサービス、Ｊａｖａ（登録商標）クラウドサービスなどのいくつかのクラウドサービスが、カリフォルニア州レッドウッド・ショアーズのＯｒａｃｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（登録商標）から提供される。

特定の実施形態において、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、ハイブリッドサービスモデルを含む、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）モデル、サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ：Platform as a Service）モデル、サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ：Infrastructure as a Service）モデルなどのさまざまなモデルを使用して、１つ以上のクラウドサービスを提供し得る。クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、各種クラウドサービスの供給を可能にする、アプリケーション、ミドルウェア、データベース、およびその他のリソースのスイートを含み得る。

ＳａａＳモデルは、アプリケーションまたはソフトウェアを、インターネットのような通信ネットワークを通して、顧客が基本となるアプリケーションのためのハードウェアまたはソフトウェアを購入しなくても、サービスとして顧客に配信することを可能にする。たとえば、ＳａａＳモデルを用いることにより、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２がホストするオンデマンドアプリケーションに顧客がアクセスできるようにし得る。Ｏｒａｃｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（登録商標）が提供するＳａａＳサービスの例は、人事／資本管理のための各種サービス、カスタマー・リレーションシップ・マネジメント（ＣＲＭ）、エンタープライズ・リソース・プランニング（ＥＲＰ）、サプライチェーン・マネジメント（ＳＣＭ）、エンタープライズ・パフォーマンス・マネジメント（ＥＰＭ：enterprise performance management）、解析サービス、ソーシャルアプリケーションなどを含むがこれらに限定されない。

ＩａａＳモデルは一般に、インフラストラクチャリソース（たとえばサーバ、ストレージ、ハードウェアおよびネットワーキングリソース）を、クラウドサービスとして顧客に提供することにより、柔軟な計算およびストレージ機能を提供するために使用される。各種ＩａａＳサービスがＯｒａｃｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（登録商標）から提供される。

ＰａａＳモデルは一般に、顧客が、環境リソースを調達、構築、または管理しなくても、アプリケーションおよびサービスを開発、実行、および管理することを可能にするプラットフォームおよび環境リソースをサービスとして提供するために使用される。Ｏｒａｃｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（登録商標）が提供するＰａａＳサービスの例は、Oracle Java Cloud Service（ＪＣＳ）、Oracle Database Cloud Service（ＤＢＣＳ）、データ管理クラウドサービス、各種アプリケーション開発ソリューションサービスなどを含むがこれらに限定されない。

クラウドサービスは一般に、オンデマンドのセルフサービスベースで、サブスクリプションベースで、柔軟にスケーラブルで、信頼性が高く、可用性が高い、安全なやり方で提供される。たとえば、顧客は、サブスクリプションオーダーを介し、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２が提供する１つ以上のサービスをオーダーしてもよい。次いで、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、処理を実行することにより、顧客のサブスクリプションオーダーで要求されたサービスを提供する。クラウドインフラストラクチャシステム１１０２を、１つのクラウドサービスまたは複数のクラウドサービスをも提供するように構成してもよい。

クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、さまざまなデプロイメントモデルを介してクラウドサービスを提供し得る。パブリッククラウドモデルにおいて、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、第三者クラウドサービスプロバイダによって所有されていてもよく、クラウドサービスは一般のパブリックカスタマーに提供される。このカスタマーは個人または企業であることができる。特定の他の実施形態では、プライベートクラウドモデルの下、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２がある組織内で（たとえば企業組織内で）機能してもよく、サービスはこの組織内の顧客に提供される。たとえば、この顧客は、人事部、給与部などの企業のさまざまな部署であってもよく、企業内の個人であってもよい。特定の他の実施形態では、コミュニティクラウドモデルの下、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２および提供されるサービスは、関連コミュニティ内のさまざまな組織で共有されてもよい。上記モデルの混成モデルなどのその他各種モデルが用いられてもよい。

クライアントコンピューティングデバイス１１０４、１１０６、および１１０８は、異なるタイプであってもよく（たとえば図１０に示されるデバイス１００２、１００４、１００６および１００８）、１つ以上のクライアントアプリケーションを操作可能であってもよい。ユーザは、クライアントデバイスを用いることにより、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２が提供するサービスを要求することなど、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２とのやり取りを行い得る。

いくつかの実施形態において、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２が実行する処理は、ビッグデータ解析を含み得る。この解析は、大きなデータセットを使用し、解析し、処理することにより、このデータ内のさまざまな傾向、挙動、関係などを検出し可視化することを含み得る。この解析は、１つ以上のプロセッサが、場合によっては、データを並列に処理し、データを用いてシミュレーションを実行するなどして、実行してもよい。この解析に使用されるデータは、構造化データ（たとえばデータベースに格納されたデータもしくは構造化モデルに従って構造化されたデータ）および／または非構造化データ（たとえばデータブロブ（blob）（binary large object：バイナリ・ラージ・オブジェクト））を含み得る。

図１１の実施形態に示されるように、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２が提供する各種クラウドサービスのプロビジョンを容易にするために利用されるインフラストラクチャリソース１１３０を含み得る。インフラストラクチャリソース１１３０は、たとえば、処理リソース、ストレージまたはメモリリソース、ネットワーキングリソースなどを含み得る。

特定の実施形態において、異なる顧客に対しクラウドインフラストラクチャシステム１１０２が提供する各種クラウドサービスをサポートするためのこれらのリソースの効率的なプロビジョニングを容易にするために、リソースを、（「ポッド」とも呼ばれる）リソースのセットまたはリソースモジュールにまとめてもよい。各リソースモジュールまたはポッドは、１種類以上のリソースを予め一体化し最適化した組み合わせを含み得る。特定の実施形態において、異なるポッドを異なる種類のクラウドサービスに対して予めプロビジョニングしてもよい。たとえば、第１のポッドセットをデータベースサービスのためにプロビジョニングしてもよく、第１のポッドセット内のポッドと異なるリソースの組み合わせを含み得る第２のポッドセットをＪａｖａサービスなどのためにプロビジョニングしてもよい。いくつかのサービスについて、これらのサービスをプロビジョニングするために割り当てられたリソースをサービス間で共有してもよい。

クラウドインフラストラクチャシステム１１０２自体が、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２の異なるコンポーネントによって共有されるとともにクラウドインフラストラクチャシステム１１０２によるサービスのプロビジョニングを容易にするサービス１１３２を、内部で使用してもよい。これらの内部共有サービスは、セキュリティ・アイデンティティサービス、統合サービス、エンタープライズリポジトリサービス、エンタープライズマネージャサービス、ウィルススキャン・ホワイトリストサービス、高可用性、バックアップリカバリサービス、クラウドサポートを可能にするサービス、Ｅメールサービス、通知サービス、ファイル転送サービスなどを含み得るが、これらに限定されない。

クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は複数のサブシステムを含み得る。これらのサブシステムは、ソフトウェア、またはハードウェア、またはそれらの組み合わせで実現され得る。図１１に示されるように、サブシステムは、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２のユーザまたは顧客がクラウドインフラストラクチャシステム１１０２とやり取りすることを可能にするユーザインターフェイスサブシステム１１１２を含み得る。ユーザインターフェイスサブシステム１１１２は、ウェブインターフェイス１１１４、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２が提供するクラウドサービスが宣伝広告され消費者による購入が可能なオンラインストアインターフェイス１１１６、およびその他のインターフェイス１１１８などの、各種異なるインターフェイスを含み得る。たとえば、顧客は、クライアントデバイスを用いて、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２がインターフェイス１１１４、１１１６、および１１１８のうちの１つ以上を用いて提供する１つ以上のサービスを要求（サービス要求１１３４）してもよい。たとえば、顧客は、オンラインストアにアクセスし、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２が提供するクラウドサービスをブラウズし、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２が提供するとともに顧客が申し込むことを所望する１つ以上のサービスについてサブスクリプションオーダーを行い得る。このサービス要求は、顧客と、顧客が申しむことを所望する１つ以上のサービスを識別する情報を含んでいてもよい。たとえば、顧客は、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２によって提供されるストレージ関連サービスの申し込み注文を出すことができる。注文の一部として、顧客は、サービスが提供されるべきアプリケーションを識別する情報、およびそのアプリケーションについてのアプリケーションストレージプロファイル情報を提供してもよい。

図１１に示される実施形態のような特定の実施形態において、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、新しいオーダーを処理するように構成されたオーダー管理サブシステム（order management subsystem：ＯＭＳ）１１２０を含み得る。この処理の一部として、ＯＭＳ１１２０は、既に作成されていなければ顧客のアカウントを作成し、要求されたサービスを顧客に提供するために顧客に対して課金するのに使用する課金および／またはアカウント情報を顧客から受け、顧客情報を検証し、検証後、顧客のためにこのオーダーを予約し、各種ワークフローを調整することにより、プロビジョニングのためにオーダーを準備するように、構成されてもよい。

適切に妥当性確認がなされると、ＯＭＳ１１２０は、処理、メモリ、およびネットワーキングリソースを含む、このオーダーのためのリソースをプロビジョニングするように構成されたオーダープロビジョニングサブシステム（ＯＰＳ：order provisioning subsystem）１１２４を呼び出し得る。プロビジョニングは、オーダーのためのリソースを割り当てることと、顧客オーダーが要求するサービスを容易にするようにリソースを構成することとを含み得る。オーダーのためにリソースをプロビジョニングするやり方およびプロビジョニングされるリソースのタイプは、顧客がオーダーしたクラウドサービスのタイプに依存し得る。たとえば、あるワークフローに従うと、ＯＰＳ１１２４を、要求されている特定のクラウドサービスを判断し、この特定のクラウドサービスのために予め構成されたであろうポッドの数を特定するように構成されてもよい。あるオーダーのために割り当てられるポッドの数は、要求されたサービスのサイズ／量／レベル／範囲に依存し得る。たとえば、割り当てるポッドの数は、サービスがサポートすべきユーザの数、サービスが要求されている期間などに基づいて決定してもよい。次に、割り当てられたポッドを、要求されたサービスを提供するために、要求している特定の顧客に合わせてカスタマイズしてもよい。

クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、要求されたサービスがいつ使用できるようになるかを示すために、レスポンスまたは通知１１４４を、要求している顧客に送ってもよい。いくつかの例において、顧客が、要求したサービスの利益の使用および利用を開始できるようにする情報（たとえばリンク）を顧客に送信してもよい。

クラウドインフラストラクチャシステム１１０２はサービスを複数の顧客に提供し得る。各顧客ごとに、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、顧客から受けた１つ以上のサブスクリプションオーダーに関連する情報を管理し、オーダーに関連する顧客データを維持し、要求されたサービスを顧客に提供する役割を果たす。また、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、申し込まれたサービスの顧客による使用に関する使用統計を収集してもよい。たとえば、統計は、使用されたストレージの量、転送されたデータの量、ユーザの数、ならびにシステムアップタイムおよびシステムダウンタイムの量などについて、収集されてもよい。この使用情報を用いて顧客に課金してもよい。課金はたとえば月ごとに行ってもよい。

クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、サービスを複数の顧客に並列に提供してもよい。クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、場合によっては著作権情報を含む、これらの顧客についての情報を格納してもよい。特定の実施形態において、クラウドインフラストラクチャシステム１１０２は、顧客の情報を管理するとともに管理される情報を分離することで、ある顧客に関する情報が別の顧客に関する情報からアクセスされないようにするように構成された、アイデンティティ管理サブシステム（ＩＭＳ：identity management subsystem）１１２８を含む。ＩＭＳ１１２８は、アイデンティティサービス、情報アクセス管理、認証および許可サービス、顧客のアイデンティティおよび役割ならびに関連する能力などを管理するためのサービスなどの、各種セキュリティ関連サービスを提供するように構成されてもよい。

図１２は、ある実施形態を実現するのに用いられても良い例示的コンピュータシステム１２００を示す。図１２に示されるように、コンピュータシステム１２００は、バスサブシステム１２０２を介して他のいくつかのサブシステムと通信する処理サブシステム１２０４を含むさまざまなサブシステムを含む。これらの他のサブシステムは、処理加速ユニット１２０６、Ｉ／Ｏサブシステム１２０８、ストレージサブシステム１２１８、および通信サブシステム１２２４を含み得る。ストレージサブシステム１２１８は、記憶媒体１２２２およびシステムメモリ７１０を含む非一時的なコンピュータ読取り可能記憶媒体を含み得る。

バスサブシステム１２０２は、コンピュータシステム１２００のさまざまなコンポーネントおよびサブシステムに意図されるように互いに通信させるための機構を提供する。バスサブシステム１２０２は単一のバスとして概略的に示されているが、バスサブシステムの代替実施形態は複数のバスを利用してもよい。バスサブシステム１２０２は、さまざまなバスアーキテクチャのうちのいずれかを用いる、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、ローカルバスなどを含むいくつかのタイプのバス構造のうちのいずれかであってもよい。たとえば、このようなアーキテクチャは、業界標準アーキテクチャ（Industry Standard Architecture：ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Micro Channel Architecture：ＭＣＡ）バス、エンハンストＩＳＡ（Enhanced ISA：ＥＩＳＡ）バス、ビデオ・エレクトロニクス・スタンダーズ・アソシエーション（Video Electronics Standards Association：ＶＥＳＡ）ローカルバス、およびＩＥＥＥ Ｐ１３８６．１規格に従って製造されるメザニンバスとして実現され得る周辺コンポーネントインターコネクト（Peripheral Component Interconnect：ＰＣＩ）バスなどを含み得る。

処理サブシステム１２０４は、コンピュータシステム１２００の動作を制御し、１つ以上のプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuits）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate arrays）を含み得る。プロセッサは、シングルコアまたはマルチコアプロセッサを含み得る。コンピュータシステム１２００の処理リソースを、１つ以上の処理ユニット１２３２、１２３４などに組織することができる。処理ユニットは、１つ以上のプロセッサ、同一のまたは異なるプロセッサからの１つ以上のコア、コアとプロセッサとの組み合わせ、またはコアとプロセッサとのその他の組み合わせを含み得る。いくつかの実施形態において、処理サブシステム１２０４は、グラフィックスプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：digital signal processors）などのような１つ以上の専用コプロセッサを含み得る。いくつかの実施形態では、処理サブシステム１２０４の処理ユニットの一部または全部は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application specific integrated circuits）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate arrays）などのカスタマイズされた回路を使用し得る。

いくつかの実施形態において、処理サブシステム１２０４内の処理ユニットは、システムメモリ１２１０またはコンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２に格納された命令を実行し得る。さまざまな実施形態において、処理ユニットはさまざまなプログラムまたはコード命令を実行するとともに、同時に実行する複数のプログラムまたはプロセスを維持し得る。任意の所定の時点で、実行されるべきプログラムコードの一部または全部は、システムメモリ１２１０および／または潜在的に１つ以上の記憶装置を含むコンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２に常駐し得る。適切なプログラミングを介して、処理サブシステム１２０４は、上述のさまざまな機能を提供し得る。コンピュータシステム１２００が１つ以上の仮想マシンを実行している例において、１つ以上の処理ユニットが各仮想マシンに割り当ててもよい。

特定の実施形態において、コンピュータシステム１２００によって実行される全体的な処理を加速するように、カスタマイズされた処理を実行するために、または処理サブシステム１２０４によって実行される処理の一部をオフロードするために、処理加速ユニット１２０６を任意に設けることができる。

Ｉ／Ｏサブシステム１２０８は、コンピュータシステム１２００に情報を入力するためのデバイスおよび機構、および／またはコンピュータシステム１２００から、もしくはコンピュータシステム１２００を介して、情報を出力するためのデバイスおよび機構を含むことができる。一般に、「入力デバイス」という語の使用は、コンピュータシステム１２００に情報を入力するためのすべての考えられ得るタイプのデバイスおよび機構を含むよう意図される。ユーザインターフェイス入力デバイスは、たとえば、キーボード、マウスまたはトラックボールなどのポインティングデバイス、ディスプレイに組み込まれたタッチパッドまたはタッチスクリーン、スクロールホイール、クリックホイール、ダイアル、ボタン、スイッチ、キーパッド、音声コマンド認識システムを伴う音声入力デバイス、マイクロフォン、および他のタイプの入力デバイスを含んでもよい。ユーザインターフェイス入力デバイスは、ユーザが入力デバイスを制御しそれと対話することを可能にするＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）モーションセンサ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｘｂｏｘ（登録商標）３６０ゲームコントローラ、ジェスチャおよび音声コマンドを用いる入力を受信するためのインターフェイスを提供するデバイスなど、モーションセンシングおよび／またはジェスチャ認識デバイスも含んでもよい。ユーザインターフェイス入力デバイスは、ユーザから目の動き（たとえば、写真を撮っている間および／またはメニュー選択を行っている間の「まばたき」）を検出し、アイジェスチャを入力デバイス（たとえばＧｏｏｇｌｅ Ｇｌａｓｓ（登録商標））への入力として変換するＧｏｏｇｌｅ Ｇｌａｓｓ（登録商標）瞬き検出器などのアイジェスチャ認識デバイスも含んでもよい。また、ユーザインターフェイス入力デバイスは、ユーザが音声コマンドを介して音声認識システム（たとえばＳｉｒｉ（登録商標）ナビゲータ）と対話することを可能にする音声認識感知デバイスを含んでもよい。

ユーザインターフェイス入力デバイスの他の例は、三次元（３Ｄ）マウス、ジョイスティックまたはポインティングスティック、ゲームパッドおよびグラフィックタブレット、ならびにスピーカ、デジタルカメラ、デジタルカムコーダ、ポータブルメディアプレーヤ、ウェブカム、画像スキャナ、指紋スキャナ、バーコードリーダ３Ｄスキャナ、３Ｄプリンタ、レーザレンジファインダ、および視線追跡デバイスなどの聴覚／視覚デバイスも含んでもよいが、それらに限定されない。また、ユーザインターフェイス入力デバイスは、たとえば、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴撮像、ポジションエミッショントモグラフィー、および医療用超音波検査デバイスなどの医療用画像化入力デバイスを含んでもよい。ユーザインターフェイス入力デバイスは、たとえば、ＭＩＤＩキーボード、デジタル楽器などの音声入力デバイスも含んでもよい。

一般に、出力デバイスという語の使用は、コンピュータシステム１２００からユーザまたは他のコンピュータに情報を出力するための考えられるすべてのタイプのデバイスおよび機構を含むことを意図している。ユーザインターフェイス出力デバイスは、ディスプレイサブシステム、インジケータライト、または音声出力デバイスなどのような非ビジュアルディスプレイなどを含んでもよい。ディスプレイサブシステムは、陰極線管（ＣＲＴ；cathode ray tube）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：liquid crystal display）またはプラズマディスプレイを使うものなどのフラットパネルデバイス、計画デバイス、タッチスクリーンなどであってもよい。たとえば、ユーザインターフェイス出力デバイスは、モニタ、プリンタ、スピーカ、ヘッドフォン、自動車ナビゲーションシステム、プロッタ、音声出力デバイスおよびモデムなどの、テキスト、グラフィックスおよび音声／映像情報を視覚的に伝えるさまざまな表示デバイスを含んでもよいが、それらに限定されない。

ストレージサブシステム１２１８は、コンピュータシステム１２００によって使用される情報およびデータを格納するためのリポジトリまたはデータストアを提供する。ストレージサブシステム１２１８は、いくつかの実施形態の機能を提供する基本的なプログラミングおよびデータ構成を格納するための有形の非一時的なコンピュータ読取り可能記憶媒体を提供する。処理サブシステム１２０４によって実行されると上述の機能を提供するソフトウェア（たとえばプログラム、コードモジュール、命令）が、ストレージサブシステム１２１８に格納されてもよい。ソフトウェアは、処理サブシステム１２０４の１つ以上の処理ユニットによって実行されてもよい。ストレージサブシステム１２１８はまた、本開示の教示に従って使用されるデータを格納するためのリポジトリを提供してもよい。

ストレージサブシステム１２１８は、揮発性および不揮発性メモリデバイスを含む１つ以上の非一時的メモリデバイスを含み得る。図１２に示すように、ストレージサブシステム１２１８は、システムメモリ１２１０およびコンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２を含む。システムメモリ１２１０は、プログラム実行中に命令およびデータを格納するための揮発性主ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：random access memory）と、固定命令が格納される不揮発性読取り専用メモリ（ＲＯＭ：read only memory）またはフラッシュメモリとを含む、いくつかのメモリを含み得る。いくつかの実現例において、起動中などにコンピュータシステム１２００内の要素間における情報の転送を助ける基本的なルーチンを含むベーシックインプット／アウトプットシステム（basic input/output system：ＢＩＯＳ）は、典型的には、ＲＯＭに格納されてもよい。典型的に、ＲＡＭは、処理サブシステム１２０４によって現在操作および実行されているデータおよび／またはプログラムモジュールを含む。いくつかの実現例において、システムメモリ１２１０は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：static random access memory）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：dynamic random access memory）などのような複数の異なるタイプのメモリを含み得る。

一例として、限定を伴うことなく、図１２に示されるように、システムメモリ１２１０は、ウェブブラウザ、中間層アプリケーション、リレーショナルデータベース管理システム（ＲＤＢＭＳ：relational database management systems）などのような各種アプリケーションを含み得る、実行中のアプリケーションプログラム１２１２、プログラムデータ１２１４、およびオペレーティングシステム１２１６を、ロードしてもよい。一例として、オペレーティングシステム１２１６は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ（登録商標）および／またはＬｉｎｕｘオペレーティングシステム、市販されているさまざまなＵＮＩＸ（登録商標）またはＵＮＩＸ系オペレーティングシステム（さまざまなＧＮＵ／Ｌｉｎｕｘオペレーティングシステム、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｈｒｏｍｅ（登録商標）ＯＳなどを含むがそれらに限定されない）、および／または、ｉＯＳ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） Ｐｈｏｎｅ、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標） ＯＳ、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標） ＯＳ、Ｐａｌｍ（登録商標） ＯＳオペレーティングシステムのようなさまざまなバージョンのモバイルオペレーティングシステムなどを、含み得る。

コンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２は、いくつかの実施形態の機能を提供するプログラミングおよびデータ構成を格納することができる。コンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２は、コンピュータシステム１２００のための、コンピュータ読取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータのストレージを提供することができる。処理サブシステム１２０４によって実行されると上記機能を提供するソフトウェア（プログラム、コードモジュール、命令）は、ストレージサブシステム１２１８に格納されてもよい。一例として、コンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２は、ハードディスクドライブ、磁気ディスクドライブ、ＣＤ ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－Ｒａｙ（登録商標）ディスクなどの光ディスクドライブ、またはその他の光学媒体のような不揮発性メモリを含み得る。コンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２は、Ｚｉｐ（登録商標）ドライブ、フラッシュメモリカード、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ：universal serial bus）フラッシュドライブ、セキュアデジタル（ＳＤ：secure digital）カード、ＤＶＤディスク、デジタルビデオテープなどを含んでもよいが、それらに限定されない。コンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２は、フラッシュメモリベースのＳＳＤ、エンタープライズフラッシュドライブ、ソリッドステートＲＯＭなどのような不揮発性メモリに基づくソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：solid-state drives）、ソリッドステートＲＡＭ、ダイナミックＲＡＭ、スタティックＲＡＭのような揮発性メモリに基づくＳＳＤ、ＤＲＡＭベースのＳＳＤ、磁気抵抗ＲＡＭ（ＭＲＡＭ：magnetoresistive RAM）ＳＳＤ、およびＤＲＡＭとフラッシュメモリベースのＳＳＤとの組み合わせを使用するハイブリッドＳＳＤも含み得る。

特定の実施形態において、ストレージサブシステム１２１８は、コンピュータ読取り可能記憶媒体１２２２にさらに接続可能なコンピュータ読取り可能記憶媒体リーダ１２２０も含み得る。リーダ１２２０は、ディスク、フラッシュドライブなどのようなメモリデバイスからデータを受け、読取るように構成されてもよい。

特定の実施形態において、コンピュータシステム１２００は、処理およびメモリリソースの仮想化を含むがこれに限定されない仮想化技術をサポートし得る。たとえば、コンピュータシステム１２００は、１つ以上の仮想マシンを実行するためのサポートを提供し得る。特定の実施形態において、コンピュータシステム１２００は、仮想マシンの構成および管理を容易にするハイパーバイザなどのプログラムを実行し得る。各仮想マシンには、メモリ、演算（たとえばプロセッサ、コア）、Ｉ／Ｏ、およびネットワーキングリソースを割り当てられてもよい。各仮想マシンは通常、他の仮想マシンから独立して実行される。仮想マシンは、典型的には、コンピュータシステム１２００によって実行される他の仮想マシンによって実行されるオペレーティングシステムと同じであり得るかまたは異なり得るそれ自体のオペレーティングシステムを実行する。したがって、潜在的に複数のオペレーティングシステムがコンピュータシステム１２００によって同時に実行され得る。

通信サブシステム１２２４は、他のコンピュータシステムおよびネットワークに対するインターフェイスを提供する。通信サブシステム１２２４は、他のシステムとコンピュータシステム１２００との間のデータの送受のためのインターフェイスとして機能する。たとえば、通信サブシステム１２２４は、コンピュータシステム１２００が、１つ以上のクライアントデバイスとの間で情報を送受信するために、インターネットを介して１つ以上のクライアントデバイスへの通信チャネルを確立することを可能にし得る。

通信サブシステム１２２４は、有線および／または無線通信プロトコルの両方をサポートし得る。たとえば、ある実施形態において、通信サブシステム１２２４は、（たとえば、セルラー電話技術、３Ｇ、４ＧもしくはＥＤＧＥ（enhanced data rates for global evolution：グローバル進化のための高速データレート）などの先進データネットワーク技術、ＷｉＦｉ（ＩＥＥＥ８０２．ＸＸファミリー規格、もしくは他のモバイル通信技術、またはそれらのいずれかの組み合わせを用いて）無線音声および／またはデータネットワークにアクセスするための無線周波数（ＲＦ：radio frequency）送受信機コンポーネント、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ：global positioning system）受信機コンポーネント、および／または他のコンポーネントを含み得る。いくつかの実施形態において、通信サブシステム１２２４は、無線インターフェイスに加えてまたはその代わりに、有線ネットワーク接続（たとえばEthernet（登録商標））を提供し得る。

通信サブシステム１２２４は、さまざまな形式でデータを受信および送信し得る。たとえば、いくつかの実施形態において、通信サブシステム１２２４は、他の形式に加えて、構造化データフィードおよび／または非構造化データフィード１２２６、イベントストリーム１２２８、イベントアップデート１２３０などの形式で入力通信を受信してもよい。たとえば、通信サブシステム１２２４は、ソーシャルメディアネットワークおよび／またはＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）フィード、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）アップデート、Ｒｉｃｈ Ｓｉｔｅ Ｓｕｍｍａｒｙ（ＲＳＳ）フィードなどのウェブフィード、および／または１つ以上の第三者情報源からのリアルタイムアップデートなどのような他の通信サービスのユーザから、リアルタイムでデータフィード１２２６を受信（または送信）するように構成されてもよい。

特定の実施形態において、通信サブシステム１２２４は、連続データストリームの形式でデータを受信するように構成されてもよく、当該連続データストリームは、明確な終端を持たない、本来は連続的または無限であり得るリアルタイムイベントのイベントストリーム１２２８および／またはイベントアップデート１２３０を含んでもよい。連続データを生成するアプリケーションの例としては、たとえば、センサデータアプリケーション、金融株式相場表示板、ネットワーク性能測定ツール（たとえばネットワークモニタリングおよびトラフィック管理アプリケーション）、クリックストリーム解析ツール、自動車交通モニタリングなどを挙げることができる。

通信サブシステム１２２４は、コンピュータシステム１２００からのデータを他のコンピュータシステムまたはネットワークに伝えるように構成されてもよい。このデータは、構造化および／または非構造化データフィード１２２６、イベントストリーム１２２８、イベントアップデート１２３０などのような各種異なる形式で、コンピュータシステム１２００に結合された１つ以上のストリーミングデータソースコンピュータと通信し得る１つ以上のデータベースに、伝えられてもよい。

コンピュータシステム１２００は、ハンドヘルドポータブルデバイス（たとえばｉＰｈｏｎｅ（登録商標）セルラーフォン、ｉＰａｄ（登録商標）コンピューティングタブレット、ＰＤＡ）、ウェアラブルデバイス（たとえばＧｏｏｇｌｅ Ｇｌａｓｓ（登録商標）ヘッドマウントディスプレイ）、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレーム、キオスク、サーバラック、またはその他のデータ処理システムを含む、さまざまなタイプのうちの１つであればよい。コンピュータおよびネットワークの性質が常に変化しているため、図１２に示されるコンピュータシステム１２００の記載は、具体的な例として意図されているに過ぎない。図１２に示されるシステムよりも多くのコンポーネントまたは少ないコンポーネントを有するその他多くの構成が可能である。当業者であれば、本明細書における開示および教示に基づいて、さまざまな実施形態を実現するための他の態様および／または方法を認識するだろう。

図１３は、ユーザのための最高情報価値コンテンツを識別し選択することに基づいてメトリックインジケータ推奨を作成するためのアーキテクチャ１３００およびシステムを通る例示的なデータフローを示す。最高情報価値コンテンツは、対象期間にわたって、それらに関連付けられる何らかの統計的に有意な変化、またはそれらに関連付けられる何らかの統計的に有意な異常を有するメトリックインジケータについての情報であり得る。例えば、多変量時系列モデルによる予測に基づく期待値の分布と一致しない特定の期間における動向または動向値を有するＫＰＩを異常と識別してもよい。ユーザがそのメトリックインジケータを要求しているか否かに関わらず、この情報をユーザに提供することは有益であり得る。さらに、ユーザは、アクセスすることができる特定のメトリックインジケータに制限されてもよい。任意の所与のユーザについて、ユーザがアクセスを有する、関連性のあるメトリックインジケータが考慮される。例えば、総収益ＫＰＩに異常信号が関連付けられているが、ユーザが総収益ＫＰＩにアクセスを有さない場合、総収益ＫＰＩはユーザに提供されないことになる。さらに、ユーザが典型的には人員数ＫＰＩおよび人員減ＫＰＩを見るが、それらのＫＰＩに関連付けられる異常または他の信号がない場合、それらのＫＰＩは、ユーザのビューから常に取り除かれるわけではない。代わりに、ユーザ挙動を信号検出に追加して、ユーザが閲覧するよう追加のＫＰＩを提供してもよく、その結果、ユーザは、ユーザが自己選択するであろうＫＰＩだけでなく、ユーザにとって価値のある情報を有するＫＰＩも見ることができる。

アーキテクチャ１３００は、データベース１３０２，１３０４，および１３０６を含む。データベース１３０２，１３０４，および１３０６は、企業データをスマート解析システムに提供するよう、任意の好適な外部データソースとすることができる。データベース１３０２は、顧客データ、販売データ、支援データ等を含む会社からのデータを含む外部データソースである。データベース１３０６は、公衆および他の外部ソースからのデータであり、例えば、労働省などからのデータである。データウェアハウス１３０４は、システムに含まれるコンポーネントによって直接アクセスされるデータソースである。データソース１３０２および１３０６からの外部データは、システムが用いるようデータソース１３０４をポピュレートするために用いられる。

データウェアハウス１３０４からのデータは、ＫＰＩセレクタ１３１０において信号異常を識別するために用いられる。ＫＰＩセレクタ１３１０は、例えば閾値から外れる動向があり得るために異常信号を示し得るメトリックインジケータを識別することができる。メトリックインジケータを識別するために、所与のメトリックインジケータについて、ＫＰＩモデラーおよび予測部１３１２は、多変量動的依存関係モデルを生成することができる。多変量動的依存関係モデルは、ＶＡＲＩＭＡＸ（Vector Auto Regressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables：外因性変数を使用したベクトル自己回帰和分移動平均）およびメトリックインジケータについて時系列データを用いる多変量可変注意時間的注意長短期メモリ（multi-variate variable attention temporal attention long short term memory）には限定されない。メトリックインジケータの第１の変数または属性の値の第１のセットの予測が、動的依存関係モデルに基づいて生成される。モデルからの値を実際の値と比較して、発散テストを用いて統計的偏差を見つけることによって、観察される値の分布が予報される予測から有意に発散しているかどうかを判断することができる。発散テストは、カルバック・ライブラー情報量テストを含むがそれに限定されない。統計的偏差が有意（例えば、分布の重心から離れた２より大きい標準偏差）である場合、ＫＰＩセレクタ１３１０は、そのメトリックインジケータを、関連性がある、または人がそれを見るべきであることを示す何らかの有意な情報を有する、と識別する。そのため、ＫＰＩセレクタ１３１０は、そのＫＰＩを選択する。メトリックインジケータに関して何も異常がない場合、ＫＰＩは、ユーザに強調表示することに対して選択されない。別の言い方をすれば、メトリックインジケータの以前に予報された値を識別し、現在のメトリックインジケータ値と比較してもよい。メトリックインジケータ値が、複数の時点にわたって予報値から統計的に（例えば、２標準偏差分）逸脱する場合、異常が識別される。メトリックインジケータモデルが問題または異常を示唆する場合、メトリックインジケータは、ユーザのためにＫＰＩ組に含めるために選択され得る。

いくつかの実施形態では、選択されたＫＰＩ（メトリックインジケータ）は、さらに他の解析を伴わずに誘導積分器１３１８に提供され得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、ＫＰＩ説明部１３１４は、モデルに基づいて異常の説明を生成することができる。例えば、メトリックインジケータのモデル、現在のメトリックインジケータ値、およびその時点における寄与変数の値を用いて、関連性のある時点においてメトリックインジケータにとって有意な属性を識別することができる。属性の導関数は、モデルにおいて計算することができ、最も影響のあるものは、それらが、局所的に解釈可能なモデル説明およびシャープレイの付加的説明を含むがそれらに限定されない計算技術に基づいて最大導関数値を有することになるが故に、識別される。説明は、元の非線形モデルの代用物として働く局所的に忠実な線形モデルとして働く。メトリックインジケータはまた、機械学習モデルを用いて解析されて、どのメトリックインジケータが関心対象期間にわたって統計的に有意な変化を有するかを判定することもできる。メトリックインジケータのパーセント変化またはｚスコアを計算して、変化の実用的有意性を判断することができる。いくつかの実施形態では、説明は、例えば、システムが貧弱な説明に収束できないか、またはそのような説明を計算するのに十分なデータがないため、生成されない。

説明が生成されると、ＫＰＩシミュレータ１３１６は、信号異常を改善するための推奨を生成することができる。推奨は、異常が起こる前にＫＰＩの最ももしくはより望ましいまたは最も近い非異常値に達するよう最も大きな影響を伴う識別された属性を変更することによってモデルのwhat-ifシミュレーションを実行することにより、生成することができる。例えば、what-ifシミュレーションは、モデルにおけるメトリックインジケータ値が予測のメトリックインジケータ値に一致するまで、最も影響のある属性を修正することができる。いったん属性の修正の値を用いて推奨を生成することができる。信号異常、モデル化された信号異常、説明、および推奨は、誘導積分器１３１８に提供され得る。

メタデータインデックス付けおよびタグ付けエンジン１３０８は、データウェアハウス１３０４からデータを受信し、メタデータをそのデータにタグ付けまたは適用することができ、それは、次いで、メタデータインデックスデータベース１３３０に送られる。

ユーザは、ブラウザ解析１３４２によって示されるグラフィカルユーザインターフェイスを用いると、さまざまなメトリックインジケータの作成、使用、および閲覧からアクティビティを生成する。各アクションは、アクションレコーダ１３２６によって記録される。記録されたアクションは、アクティビティデータおよびコンテキストデータを抽出するために解析される。アクティビティデータはアクティビティ作業メモリ１３２８に格納され、コンテキストデータはコンテキスト作業メモリ１３２４に格納される。一例として、ユーザがログインし、人員数メトリックインジケータ、次いで、人員減メトリックインジケータを直ちに閲覧する場合、アクティビティは、ＫＰＩが、ある時間の長さの間、順番に閲覧されることなどであり得る。コンテキストデータは、例えば、ユーザが２つのメトリックを閲覧した時刻、デバイス、参加した会議などであり得る。アクティビティデータおよびコンテキストデータは、例えば、ある期間にわたって実行されるすべての関係付けられたアクションについて組み合わされて、エピソードメモリ１３２２を生成する。エピソードメモリ１３２２は、クラスタリングエンジン１３２０によって同様のエピソードにクラスタ化される。コンテキストおよびデータに関係付けられるエピソード情報ならびにクラスタは、関係データストア１３３２、役割およびＫＰＩデータストア１３３４、ならびにアクション知識データストア１３３６に格納される。データストア１３３２，１３３４，および１３３６に格納されたユーザ固有使用データは、誘導積分器１３１８に供給される。経時的に、個々のユーザエピソードは、ユーザが常にログインし、人員数メトリック、次いで、人員減メトリックを直ちに閲覧するといったパターンを明らかにすることができる。さらに、経時的に、多くのユーザについてのクラスタ化されたデータが捕捉され、多くの他のユーザが何を行うか、ＫＰＩをどのような順序で見るかなどに基づいて、ユーザに対する個人化推奨を生成するために用いられ得る。この情報のすべてが、誘導積分器に提供され得る。

誘導積分器１３１８は、ＫＰＩセレクタ１３１０ならびにＫＰＩモデラーおよび予測部１３１２からの信号異常情報を用いて、メトリック推奨を生成する。いくつかの実施形態では、ユーザ固有情報を組み合わせてメトリック推奨を生成する。例えば、収益メトリックがＫＰＩセレクタ１３１０によって識別された場合、ユーザは収益メトリックにアクセスを有し、ユーザは、典型的には、利益メトリックを精査する。利益メトリックがＫＰＩセレクタ１３１０によって捕捉されなかった場合であっても、ユーザは、収益メトリックおよび利益メトリックを含む組を提供されてもよい。メトリック推奨および他の情報は、プレゼンテーションマネージャ１３３８に提供される。メトリック推奨は、関係付けられた情報サイドバー１３４０においてユーザに提供されてもよい。これは、例えば、図３の推奨３１５であってもよい。関係付けられた情報サイドバー１３４０は、例えば、図３に示す関係付けられたメトリックインジケータ３１５とすることができる。解析情報（上記のメトリックインジケータカードおよび組を生成するために用いられる）は、グラフィカルユーザインターフェイスを介してユーザに提示される。ブラウザ解析１３４２は、ブラウザインターフェイスを用いてユーザに提示される。モバイル解析１３４４は、モバイルアプリケーションを用いてユーザに提示される。メトリックインジケータに含まれるデータ（解析）は、インターフェイスがブラウザであるかモバイルデバイスであるかに関わらず、同じデータである。

メトリック情報をブラウザベースの解析および／またはモバイル解析１４４のユーザインターフェイスに表示するために、ＫＰＩのグラフィカル表現が生成されなければならない。すなわち、ＫＰＩカードを生成する必要がある。システム内の各ＫＰＩについて、ＫＰＩモデラーおよび予測部１３１２を用いてメトリックインジケータのモデル（例えば、ランダムフォレストまたはXGBoostモデル）が生成される。メトリックインジケータの各属性は、独立変数としてモデルに含まれる。モデルを用いて、最も高いエントロピー変化を有する属性は、例えば、シャープレイの付加的説明値または 局所解釈可能モデル－不可知説明（local interpretable model-agnostic explanations）（ＬＩＭＥ）値を計算することによって識別することができる。メトリックインジケータのグラフィカル表現を生成するとき、例えば、図５のカード５０５を含む、本明細書の例示的なユーザインターフェイスに示されるカードなどのカードが、表示のために生成される。カードは、典型的には、上で識別された最も高い（最大の）エントロピー変化を有する属性に関連付けられるいくつかの情報を含む。このようにして、メトリックインジケータに関連付けられた最も関連性のあるコンテンツがユーザの閲覧に供される。

図１４は、図１３に記載されるようなアーキテクチャ１３００を有するシステムを用いて実行され得る方法１４００を示す。方法１４００は、ステップ１４０５で開始することができ、システムは、グラフィカルユーザインターフェイスにおいてユーザによって実行されたアクティビティに関係付けられる第１のデータを受信する。例えば、アクションレコーダ１３２６は、ブラウザベースの解析１３４２および／またはモバイル解析１３４４を用いて、ユーザのメトリックとの対話のアクティビティデータを受信し、記録することができる。

ステップ１４１０では、アクティビティデータおよびコンテキストデータが、第１のデータから抽出され得る。たとえば、コンテキストデータを抽出してコンテキスト作業メモリ１３２４に格納することができ、アクティビティデータを抽出してアクティビティ作業メモリ１３２８に格納することができる。アクティビティ情報は、ＫＰＩ、カード、組との関係におけるマウスクリック、スクロール、タイピングの形でのユーザインターフェイス要素とのユーザ対話から直接取得され、これらのアクションのシーケンスは時間的アクティビティグラフとして記憶される。同様に、上記アクションの各々の、その先行アクション、その結果のアクション、ユーザの役割および責務、当該ユーザの他のユーザとの共同アクティビティ、ならびにＫＰＩに関するユーザの共有および電子メールアクティビティに関するコンテキストも、上述のアクティビティグラフ内の各ノードにグラフとして添付されて格納される。

ステップ１４１５では、アクティビティデータおよびコンテキストデータから、ユーザによって実行されたすべての関係付けられたアクティビティについてエピソードデータが生成される。具体的には、ユーザがいくつかの関係付けられたメトリックインジケータを見る場合、閲覧はエピソードとして認識され、それに応じて記憶され得る。

ステップ１４２０では、異常信号を示すメトリックインジケータの第２のデータを受信する。例えば、信号異常セレクタ１３１０は、解析時に異常を明らかにするメトリックインジケータに関する情報をデータウェアハウス１３０４から受信することができる。

ステップ１４２５において、第２のデータは、ＫＰＩモデラーおよび予測部１３１２によってモデル化され、上述のように異常信号を識別する。例えば、モデラーは、メトリックインジケータの時系列データを用いて動的依存関係モデルを生成することができる。メトリックインジケータの第１の変数または属性の値の第１のセットの予測が、動的依存関係モデルに基づいて生成される。モデルからの値を実際の値と比較して、発散テストを用いて統計的偏差を生成してもよい。統計的偏差が有意（例えば、上記の２つの標準偏差）である場合、ＫＰＩセレクタ１３１０は、そのメトリックインジケータを、関連性がある、または人がそれを見るべきであることを示す何らかの有意な情報を有する、と識別する。この偏差は異常を示し、したがって、信号異常が識別され、検証される。

ステップ１４３０において、モデル化された異常信号に基づく異常信号の説明が生成されてもよい。そのような説明は、例えば、メトリックインジケータを閾値から外れる動向に導いた要因を含み得る。説明は、メトリックインジケータのモデルおよび現在のメトリックインジケータ値を用いてモデルの属性の導関数を見つけることによって見出すことができ、ここで、属性は、各々、モデル内で独立変数として表される。最も高い部分導関数を有する属性は、メトリックインジケータ値がその時点にある時に最も影響が強い、と識別される。これらの属性は、シャープレイの付加的説明またはＬＩＭＥなどの技術を用いて異常を説明するために識別される。

ステップ１４３５では、エピソードデータおよびモデル化された異常信号に基づくメトリックインジケータ推奨が生成される。推奨は、異常を改善するために取り得るステップを含み得る。具体的には、ＫＰＩパス指示部１３１６は、推奨を生成してもよい。モデルのWhat-ifシミュレーションは、メトリックインジケータ値を最も望ましい状態におくよう、最も影響を及ぼす識別された属性の値を変更することによって、実行される。例えば、メトリックインジケータが予報値から外れた場合、What-ifシミュレーションは、予測値または期待される分布内の値に対応するメトリック値を得るよう属性を修正することを試みることができる。

ステップ１４４０では、異常信号に対処するための説明および推奨を含むメトリックインジケータ推奨が生成され、グラフィカルユーザインターフェイスに表示される。メトリック推奨は、例えば、ユーザが選択されたメトリックインジケータを閲覧している間、サイドバー内に表示することができる。例えば、閲覧のために推奨されるメトリックインジケータは、ＫＰＩ説明部１３１４およびＫＰＩパス指示部１３１６によって識別されるメトリックインジケータの最も関連性のある属性に関する情報に加えて、経時的にメトリックインジケータ値を示すグラフもしくは値などのようないくつかの値または情報を有するカードとして生成されてもよい。本明細書のユーザインターフェイスは、ＫＰＩカードおよびユーザが閲覧するために生成されることができる他の情報の例を提供する。

ステップ１４４５では、異常信号に対処するための説明および推奨を含むメトリックインジケータ推奨がグラフィカルユーザインターフェイス内に表示される。例えば、視覚的描写は、関係付けられた情報サイドバー１３４０内に、またはより直接的にユーザの画面上に提供されてもよい。一例として、図２Ａの情報ボックス２１０は、幾つかの通知情報を提供し、それは、新たな雇用人員減が１２％にあること、および提供された１つの説明は、製造人員減が予想された率よりも４倍高いことを示す。このタイプの情報は、値がなぜそのようであるかをユーザが理解するのに役立ち得る。

図１５は、高価値メトリックインジケータをユーザに提供するための例示的な方法１５００を示す。方法１５００は、たとえば、スマート解析システム１００および／またはスマート解析アーキテクチャ１３００によって実行され得る。方法１５００は、ステップ１５０５で始まり、ＫＰＩモデラーおよび予測部１３１２は、各メトリックインジケータのモデルを生成し、モデルは、各属性を独立変数として有する。モデルは、少なくとも関心対象の期間中、どの属性がＫＰＩに最も関連性があるかを識別するために、各ＫＰＩについて作成される。このようにして、ＫＰＩカードは、ユーザに提示され得る任意のＫＰＩについて生成され得る。所与のユーザに関して、いくつかのＫＰＩが利用可能でない場合があり、したがって、いくつかの実施形態では、ステップ１５０５において、ユーザにアクセス可能でないＫＰＩは解析されない場合があることに留意されたい。

ステップ１５１０において、ＫＰＩセレクタ１３１０は、各メトリックインジケータのモデルに基づいて、最大の変化寄与を有する少なくとも１つの属性を選択してもよい。例えば、ＫＰＩモデラー１３１２によって生成されたモデルを用いて、各属性の導関数をとり、最大導関数（変化寄与）を有するものを見つけてもよい。最も高い変化寄与を伴う属性は、そのメトリックインジケータに最も有意であるかまたは影響を与える。

ステップ１５１５において、ＫＰＩセレクタ１３１０は、メトリックインジケータのサブセットを選択することに基づいてメトリックインジケータの組を生成することができ、ここで、サブセットは、最も大きい統計的に有意な変化を伴うメトリックを選択することに基づいて選択される。最大のエントロピー変化を伴うメトリックは、メトリックインジケータがそれに関連付けられる異常を有し得るかどうかを識別することによって、判断され得る。上述したように、メトリックインジケータに異常があるか否かを判断する１つの方法は、メトリックインジケータの時系列データを用いて動的依存関係モデルを生成することを含む。メトリックインジケータの第１の変数または属性の値の第１のセットの予測が、動的依存関係モデルに基づいて生成される。モデルからの値を実際の値と比較して、統計的発散テストを用いて統計的偏差を生成してもよい。統計的発散テストは、カルバック・ライブラー情報量テストを含むがそれに限定されない。統計的偏差が有意（例えば、２つ以上の標準偏差と等価）である場合、ＫＰＩセレクタ１３１０は、そのメトリックインジケータを、関連性がある、または人がそれを見るべきであることを示す何らかの統計的に有意な情報を有する、と識別する。この偏差は異常を示し、異常を有するメトリックインジケータはメトリックインジケータの組に含まれる。いくつかの実施形態では、ユーザの個人化も、メトリックインジケータを組に追加するために用いられてもよい。例えば、重要ＫＰＩおよび関係データベース１３３２内の情報が、特定のユーザが定期的に閲覧するためにいくつかのメトリックインジケータを好むという情報を有する場合、それらのＫＰＩも組に含まれ得る。重要ＫＰＩおよび関係データベース１３３２は、クラスタリングエンジン１３２０からこのユーザ固有情報を取得することができる。

ステップ１５２０において、プレゼンテーションマネージャは、メトリックインジケータのサブセットの各々のグラフィカル表示を生成することができ、各グラフィカル表示は、最大のエントロピー変化を有する少なくとも１つの属性を含む。別の言い方をすれば、メトリックカードは、各ＫＰＩが１５１０で解析されたときにＫＰＩセレクタ１３１０によって識別されるメトリックに最も影響を及ぼす属性についての情報を含むことができる。

いくつかの実施形態では、メトリックインジケータは、統計的有意性および／または実用的有意性に基づいて順序付けられる。順序付けは、観察された分布と期待される予報された予測との間のｚスコア（正規化された標準偏差）距離に基づいて行われ、ランク付けは降順である。実用的な有意性は、企業内のユーザがそのエリアにおいて異常を精査することがどれほどまれであるか、およびｚスコアに関して偏差がどれほど大きいか、の積に基づいて判断される。メトリックインジケータが順序付けられ、最も高い情報提供値のメトリックインジケータが選択されると（サブセット）、順序付けられたメトリックインジケータのサブセットの各々のグラフィカル表示が生成され得る。

ステップ１５２５において、順序付けされ得るメトリックインジケータのグラフィカル表示が、閲覧のためにユーザのディスプレイに提供される。

特定の実施形態を説明したが、さまざまな修正、変更、代替構成、および均等物が可能である。実施形態は、特定の具体的なのデータ処理環境内での動作に限定されず、複数のデータ処理環境内で自由に動作する。加えて、ある実施形態は特定の一連のトランザクションおよびステップを用いて記載されたが、これは限定的ではないことは当業者には明らかである。いくつかのフローチャートは動作をシーケンシャルなプロセスとして記載するが、動作の多くは並列または同時に実行され得る。加えて、動作の順序を入れ替えてもよい。プロセスは、図に含まれない追加のステップを有してもよい。上述した実施形態のさまざまな特徴および局面は、個別にまたはともに用いられてもよい。

さらに、ハードウェアおよびソフトウェアの特定の組み合わせを用いて特定の実施形態を説明したが、ハードウェアおよびソフトウェアの他の組み合わせも可能であることを認識されたい。特定の実施形態は、ハードウェアでのみ、またはソフトウェアでのみ、またはそれらの組み合わせを用いて実施されてもよい。本明細書に記載されたさまざまなプロセスは、同じプロセッサまたは任意の組み合わせの異なるプロセッサ上で実現できる。

デバイス、システム、コンポーネント、またはモジュールが、ある動作または機能を実行するように構成されたものとして説明される場合、そのような構成は、たとえば、動作を実行するように電子回路を設計することによって、コンピュータ命令もしくはコードを実行することなどによって、動作を実行するようにプログラム可能な電子回路（マイクロプロセッサなど）をプログラミングすることによって、もしくは非一時的メモリ媒体に記憶されたコードもしくは命令を実行するようにプログラムされたプロセッサもしくはコアによって、またはその任意の組み合わせによって達成され得る。プロセスは、プロセス間通信のための従来の技術を含むがこれに限定されないさまざまな技術を用いて通信することができ、異なる対のプロセスが異なる技術を用いてもよく、同じ対のプロセスが異なる時間に異なる技術を用いてもよい。

具体的な詳細は、本開示において、実施形態の完全な理解を促すために与えられる。しかしながら、実施形態は、これらの具体的な詳細を伴わずに実施されてもよい。例えば、周知の回路、プロセス、アルゴリズム、構造、および技術は、実施形態を不明瞭にすることを避けるために、不必要な詳細を伴わずに示されている。この説明は、例示的な実施形態のみを与えるものであり、他の実施形態の範囲、適用性、または構成を制限することを意図していない。むしろ、実施形態の前述の説明は、当業者に、さまざまな実施形態を実施するための実施可能な説明を提供するであろう。さまざまな変更が、要素の機能および構成において行われ得る。

したがって、明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的であると見なされるべきである。しかしながら、特許請求の範囲に記載された、より広範な精神および範囲から逸脱することなく、追加、削減、削除、ならびに他の修正および変更がなされ得ることは明らかであろう。したがって、特定の実施形態を説明したが、これらは限定を意図するものではない。さまざまな修正および均等物が、特許請求の範囲内にある。

Claims (20)

1. 高度に情報提供的なコンテンツを識別し、ユーザに表示するための、コンピュータにより実現される方法であって、
   企業の複数のメトリックインジケータの各メトリックインジケータについて、
   前記メトリックインジケータのモデルを生成することを含み、前記モデルは、前記メトリックインジケータの複数の属性の各属性を前記モデルの独立変数として有し、前記方法はさらに、前記企業の前記複数のメトリックインジケータの各メトリックインジケータについて、
   前記モデルに基づいて、前記複数の属性のうち、最大の統計的変化寄与を有する少なくとも１つの属性を選択することを含み、前記方法はさらに、
   前記複数のメトリックインジケータのサブセットを選択することに基づいてメトリックインジケータの組を生成することを含み、前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットは、最大のメトリックエントロピー変化を有することに少なくとも部分的に基づいて選択され、前記方法はさらに、
   前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットの各々のグラフィカル表示を生成することを含み、前記メトリックインジケータの前記サブセットの各グラフィカル表示は、前記複数の属性のうちの前記少なくとも１つの属性を含み、前記方法はさらに、
   前記グラフィカル表示をユーザに表示するために前記ユーザのデバイスに提供することを含む、方法。
2. 前記複数のメトリックインジケータのサブセットを選択することは、
   現在のメトリックインジケータの以前の予報を取得することと、
   前記メトリックインジケータの現在の値を判断することと、
   前記以前の予報が前記現在の値と異なる場合、前記メトリックインジケータを選択することとを含む、請求項１に記載のコンピュータにより実現される方法。
3. 前記方法はさらに、
   前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットについて前記最大のメトリックエントロピー変化の説明を生成することを、前記メトリックインジケータの現在の値を前記モデルに適用することと、前記モデルの前記属性の各々に関して部分導関数を生成することと、前記生成された部分導関数に基づいて前記属性の各々のサブセットを選択することとによって行うことを含む、請求項１に記載のコンピュータにより実現される方法。
4. 前記方法はさらに、
   前記属性の各々の前記選択されたサブセットの値を変化させて前記モデルのwhat-ifシミュレーションを実行することによって前記メトリックインジケータのより有益な値を得ることを含む、請求項３に記載のコンピュータにより実現される方法。
5. 前記方法はさらに、
   前記ユーザインターフェイス内で前記ユーザのアクションを記録することと、
   少なくとも１つのメトリックインジケータのユーザ嗜好情報を生成することととを含み、
   前記メトリックインジケータの組を生成することは、前記少なくとも１つのメトリックインジケータを前記組に含めることを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットの各々のグラフィカル表示を生成することは、
   前記少なくとも１つの属性の少なくとも１つの視覚的描写を含むメトリックカードを作成することを含む、請求項１に記載の方法。
7. さらに、
   前記複数のメトリックインジケータのうち、前記ユーザがアクセスを有する第２のサブセットを識別することと、
   前記複数のメトリックインジケータの前記第２のサブセットから前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットを選択することとを含む、請求項１に記載の方法。
8. さらに、
   前記ユーザインターフェイスを用いて複数のユーザの使用挙動を追跡することと、
   前記複数のユーザの前記使用挙動に基づいて、前記複数のメトリックの各々に関する動向データを識別することと、
   前記動向データの視覚的描写を含むグラフィカル動向カードを生成することとと、
   前記グラフィカル動向カードを前記ユーザインターフェイスにおいて前記複数のユーザのうちの１人または複数のユーザに提供することとを含む、請求項１に記載の方法。
9. システムであって、
   １つまたは複数のプロセッサと、
   命令を記憶したメモリとを備え、前記命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
   企業の複数のメトリックインジケータの各メトリックインジケータについて、
   前記メトリックインジケータのモデルを生成させ、前記モデルは、前記メトリックインジケータの複数の属性の各属性を前記モデルの独立変数として有し、前記命令はさらに、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記企業の前記複数のメトリックインジケータの各メトリックインジケータについて、
   前記モデルに基づいて、前記複数の属性のうち、最大の統計的変化寄与を有する少なくとも１つの属性を選択させ、前記命令はさらに、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
   前記複数のメトリックインジケータのサブセットを選択することに基づいてメトリックインジケータの組を生成させ、前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットは、最大のメトリックエントロピー変化を有することに少なくとも部分的に基づいて選択され、前記命令はさらに、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
   前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットの各々のグラフィカル表示を生成させ、前記メトリックインジケータの前記サブセットの各グラフィカル表示は、前記複数の属性のうちの前記少なくとも１つの属性を含み、前記命令はさらに、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
   前記グラフィカル表示をユーザに表示するために前記ユーザのデバイスに提供させる、システム。
10. 前記複数のメトリックインジケータのサブセットを選択するための前記命令は、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    現在のメトリックインジケータの以前の予報を取得させ、
    前記メトリックインジケータの現在の値を判断させ、
    前記以前の予報が前記現在の値と異なる場合、前記メトリックインジケータを選択させる、請求項９に記載のシステム。
11. 前記メモリは、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサに、
    前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットについて前記最大のメトリックエントロピー変化の説明を生成することを、前記メトリックインジケータの現在の値を前記モデルに適用することと、前記モデルの前記属性の各々に関して部分導関数を生成することと、前記生成された部分導関数に基づいて前記属性の各々のサブセットを選択することとによって行わせる、請求項９に記載のシステム。
12. 前記メモリは、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサに、
    前記属性の各々の前記選択されたサブセットの値を変化させて前記モデルのwhat-ifシミュレーションを実行させることによって前記メトリックインジケータのより有益な値を得る、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記メモリは、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサに、
    ユーザインターフェイス内で前記ユーザのアクションを記録させ、
    少なくとも１つのメトリックインジケータのユーザ嗜好情報を生成させ、
    前記メトリックインジケータの組を生成させることは、前記少なくとも１つのメトリックインジケータを前記組に含めさせる、請求項９に記載のシステム。
14. 前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットの各々のグラフィカル表示を生成させる前記命令は、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    前記少なくとも１つの属性の少なくとも１つの視覚的描写を含むメトリックカードを作成させる、請求項９に記載のシステム。
15. 前記メモリは、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサに、
    前記複数のメトリックインジケータのうち、前記ユーザがアクセスを有する第２のサブセットを識別させ、
    前記複数のメトリックインジケータの前記第２のサブセットから前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットを選択させる、請求項９に記載のシステム。
16. 前記メモリは、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサに、
    前記ユーザインターフェイスを用いて複数のユーザの使用挙動を追跡させ、
    前記複数のユーザの前記使用挙動に基づいて、前記複数のメトリックの各々に関する動向データを識別させ、
    前記動向データの視覚的描写を含むグラフィカル動向カードを生成させ、
    前記グラフィカル動向カードを前記ユーザインターフェイスにおいて前記複数のユーザのうちの１人または複数のユーザに提供させる、請求項９に記載のシステム。
17. 命令を記憶したメモリデバイスであって、前記命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    企業の複数のメトリックインジケータの各メトリックインジケータについて、
    前記メトリックインジケータのモデルを生成させ、前記モデルは、前記メトリックインジケータの複数の属性の各属性を前記モデルの独立変数として有し、前記命令はさらに、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記企業の前記複数のメトリックインジケータの各メトリックインジケータについて、
    前記モデルに基づいて、前記複数の属性のうち、最大の統計的変化寄与を有する少なくとも１つの属性を選択させ、前記命令はさらに、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    前記複数のメトリックインジケータのサブセットを選択することに基づいてメトリックインジケータの組を生成させ、前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットは、最大のメトリックエントロピー変化を有することに少なくとも部分的に基づいて選択され、前記命令はさらに、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットの各々のグラフィカル表示を生成させ、前記メトリックインジケータの前記サブセットの各グラフィカル表示は、前記複数の属性のうちの前記少なくとも１つの属性を含み、前記命令はさらに、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    前記グラフィカル表示をユーザに表示するために前記ユーザのデバイスに提供させる、メモリデバイス。
18. 前記複数のメトリックインジケータのサブセットを選択するための前記命令は、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    現在のメトリックインジケータの以前の予報を取得させ、
    前記メトリックインジケータの現在の値を判断させ、
    前記以前の予報が前記現在の値と異なる場合、前記メトリックインジケータを選択させる、請求項１７に記載のメモリデバイス。
19. さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサに、
    前記複数のメトリックインジケータの前記サブセットについて前記最大のメトリックエントロピー変化の説明を生成することを、前記メトリックインジケータの現在の値を前記モデルに適用することと、前記モデルの前記属性の各々に関して部分導関数を生成することと、前記生成された部分導関数に基づいて前記属性の各々のサブセットを選択することとによって行わせる、請求項１７に記載のメモリデバイス。
20. 前記命令は、さらに他の命令を含み、前記さらに他の命令は、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のマイクロプロセッサに、
    前記属性の各々の前記選択されたサブセットの値を変化させて前記モデルのwhat-ifシミュレーションを実行させることによって前記メトリックインジケータのより有益な値を得る、請求項１９に記載のメモリデバイス。

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