JP7485760B2 - ネットワーク可視化のシステム及び方法 - Google Patents

Description

サプライ・チェーン・データは複雑で巨大であり、多くのエンティティを含んでいる。多くの場合、これらのエンティティ間には複雑な関係があり、エンティティ間の階層もある。そのようなデータは行と列とからなる表形式で入力され、これらの関係及び階層を確認することを困難にしている。多くの場合、そのような表形式は、ネットワークに関連するデータには適切でない。表形式はまた、サプライ・チェーン中のホット・スポットの分析を複雑で厄介にし、以って混乱を招きかねない遅延につながる。

本開示は、ネットワークに関連するデータの可視化を提供するシステム及び方法に関する。表、行及び列によってデータを表すのではなく、ノード及びエッジ（すなわちエンティティ間の関係）としてデータが表される。そのようなデータの表現は、エンティティ間の連関の基本構造を一覧できるので有益である。これにより、ネットワークのより深い分析、問題点の識別、及び問題の根本原因発見への早道が可能になる。

エンティティの任意の階層及びエンティティの関係を、一般的な方法で表すことができる表構造が定義される。ユーザは、データをネットワークとして可視化するために、データをそのような表形式の構造に適合させ得る。

表のコンテンツは次いで、エンティティ、関係及びそれらの属性を抽出するために処理され得る。すなわち、属性とは、定性的又は定量的な測定値など、エンティティ及び関係に結び付けられた情報を指す。これらは次いで、色のグラデーション、カテゴリの色、形状、太さ、テキスト・ラベルなどを使用してノード、エッジ及びそれらの属性の視覚的表現に変換され得る。ノードは、たとえば、レベル制約をもつ階層的レイアウト・アルゴリズムを使用して、キャンバス上に配置され得る。

可視化の出力は、ユーザが、（データ表を使用することよりも）よりアクセスしやすく、理解しやすく、使いやすい方法でデータを分析するのに役立つ。ネットワークの空間表現及びメトリックの視覚的表現は、複数の詳細レベルで（表形式のデータにはできない方法で）データに対する洞察を明らかにすることができる。これは、ユーザが因果関係を理解し、迅速に適切な決定を行うことに役立ち得、実際、表形式におけるデータを分析することによるよりはるかに速い。データ・マッピングのカスタマイズ性により、ユーザが、所与のユース・ケースに対して関連するメトリックを選択し、それらを迅速に比較することが可能になる。

本明細書で開示するネットワーク可視化の方法及びシステムは、階層構造が存在する多くの分野で適用例を有する。たとえば、ネットワーク可視化は、組織構造、生産構造、輸送ネットワーク、サプライ・チェーン・ネットワーク、プロジェクト計画などに適用され得る。加えて、ビジネス決定は、ビジネス事例のネットワーク可視化に基づいて迅速に行われ得る。行動はネットワーク可視化に基づいて行われ得る。ネットワーク可視化は、たとえば、顧客がサプライ・チェーンにおいて遅延したオーダーを受け取る理由の迅速な分析を可能にする。

いくつかの実施例では、ネットワーク可視化の方法及びシステムはサプライ・チェーン・マネジメントに適用され得、以ってサプライ・チェーン実践者にサプライ・チェーン・データ中に見出され得るエンティティ及びエンティティ間の関係を可視化する方法を与える。いくつかの実施例では、そのような可視化は階層又は樹形図の形式であり得る。非限定的な例は、製品構造、製品ファミリ、会社構造、物流ネットワーク、意思決定ツリーなどを含む。ネットワーク可視化により、エンティティ間の連関の基本構造を明らかにし、エンティティ及びエンティティの関係に付随する関連情報（たとえばＫＰＩ、メトリック、カテゴリなど）を表面化させることができる。

そのような可視化は、たとえば、ネットワーク及びＢＯＭ（bill of materials）（部品表）構造、サプライ・チェーンの健全性、並びに需要オーダーの履行のサプライ・チェーン可視性を提供することができる。それにより、ユーザが、様々なネットワークを調査、分析し、問題を識別し、それらの根本原因をより容易に見つけるようにすることが可能になる。たとえば、表形式のデータの分析ではなく、ネットワーク可視化を使用することによって、サプライ・チェーンにおける「ホット・スポット」が、より速く検出され、分析され得る。さらに、主要業績評価指標（ＫＰＩ：Key Performance Indicator）の視覚的管理により、ユーザは戦略を実行に結び付けることができる。ユーザは、サプライ・チェーン・ネットワーク内の複雑な関係の理解が改善され、より良い決定を行うことができる。サプライ・チェーンのネットワーク可視化はまた、スプレッドシートに表されるデータからは容易に推測され得なかったサプライ・チェーンを管理するための新しい方法を提供する。問題検出、調査、評価及び解決は、ネットワーク可視化を使用すると（ネットワーク・グラフ・モデルが使用される場合）、スプレッドシート・ベース又は表形式の可視化を使用するより速い。

１つの態様では、データのネットワーク可視化のためのコンピュータ実装された方法であって、グラフ・データ・モジュールによってデータのグラフ・データ・モデルを生成することと、定性的データ・モジュールによって定性的データ・マッピングに基づく１つ又は複数のグループを生成することと、定量的データ・モジュールによって定量的データ・マッピングに基づく１つ又は複数の統計的要約を生成することと、視覚的表現モジュールによって１つ又は複数の定量的マッピングと１つ又は複数の定性的マッピングとの視覚的表現を計算することと、レイアウト・モジュールによって複数のノードとレベル制約の関係に基づく複数のノード位置を定めることであって、複数のノード位置がグラフ・データ・モデルに付加される、複数のノード位置を定めることと、スイム・レーン・モジュールによってレベル制約とスイム・レーン・ラベルとに基づくスイム・レーンを生成することと、グラフ可視化モジュールによってデータのグラフ可視化をレンダリングすることとを含む方法が提供される。

別の態様では、命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、命令は、コンピュータによって実行されたとき、コンピュータに、グラフ・データ・モジュールによってデータのグラフ・データ・モデルを生成することと、定性的データ・モジュールによって定性的データ・マッピングに基づく１つ又は複数のグループを生成することと、定量的データ・モジュールによって定量的データ・マッピングに基づく１つ又は複数の統計的要約を生成することと、視覚的表現モジュールによって１つ又は複数の定量的マッピング及び１つ又は複数の定性的マッピングの視覚的表現を計算することと、レイアウト・モジュールによって複数のノードとレベル制約の関係に基づく複数のノード位置を定めることであって複数のノード位置がグラフ・データ・モデルに付加される複数のノード位置を定めることと、スイム・レーン・モジュールによってレベル制約とスイム・レーン・ラベルとに基づくスイム・レーンを生成することと、グラフ可視化モジュールによってデータのグラフ可視化をレンダリングすることとを行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体が提供される。

別の態様では、コンピューティング・システムであって、プロセッサと、命令を記憶するメモリとを備え、命令が、プロセッサによって実行されたとき、グラフ・データ・モジュールによってデータのグラフ・データ・モデルを生成することと、定性的データ・モジュールによって定性的データ・マッピングに基づく１つ又は複数のグループを生成することと、定量的データ・モジュールによって定量的データ・マッピングに基づく１つ又は複数の統計的要約を生成することと、視覚的表現モジュールによって１つ又は複数の定量的マッピング及び１つ又は複数の定性的マッピングの視覚的表現を計算することと、レイアウト・モジュールによって視覚的表現に基づく複数のノード位置を定めることであって、複数のノード位置がグラフ・データ・モデルに付加される、複数のノード位置を定めることと、スイム・レーン・モジュールによってレベル制約とスイム・レーン・ラベルとに基づくスイム・レーンを生成することと、グラフ可視化モジュールによってデータのグラフ可視化をレンダリングすることとを行うように機器を構成する、コンピューティング・システムが提供される。

いくつかの実施例では、ネットワーク可視化は、サプライ・チェーン実務者に、彼らのサプライ・チェーン・データ中に、ネットワーク図（又はグラフ）の形式で見つけられ得る、エンティティ及びエンティティ間の関係を可視化するための方法を提供することができる。階層のサブセット又は樹形図がネットワーク／グラフ中に含まれ、それらは無向（ｎｏｎ－ｄｉｒｅｃｔｅｄ）で閉路（ｃｙｃｌｅｓ）がない。いくつかの実施例では、ネットワーク可視化の基礎構造は階層である。実例は、製品構造、製品ファミリ、会社構造、物流ネットワーク、意思決定ツリーなどを含む（が、これらに限定されない）。

ネットワーク可視化の出力は、ユーザがデータについて分析し、推論するのに役立ち得、以ってデータをよりアクセスしやすく、理解しやすく、使いやすくする。ネットワークの空間表現及びメトリックの視覚的表現は、データについての情報及び関係を複数の詳細レベルで明らかにすることができる。さらに、それはユーザが因果関係を理解し、迅速に適切な決定を行うのに役立ち得る。データ・マッピングのカスタマイズ性により、ユーザが、所与のユース・ケースに対して関連するメトリックを選択し、メトリックを比較することが可能になり得る。

いくつかの実施例では、ネットワーク可視化により、エンティティ間の連関の基本構造を明らかにし、エンティティ及びエンティティ間の関係に付随する関連情報（たとえばＫＰＩ、メトリック、カテゴリなど）を表面化することができる。これにより、ユーザが、様々なネットワークを調査、分析し、問題を識別し、問題の根本原因をより容易に見つけることが可能になる。

可視化フレームワークが本明細書で開示され、表からデータにアクセスし、設定及びデータ・マッピングを記憶し、カスタマイズする動的可視化（ｄｙｎａｍｉｃ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）が可能になる。動的可視化は、表を入力として受け取り、表を解析し、表を処理してデータの視覚的表現をレンダリングすることができる。このフレームワークに依存する可視化は、ウェブ・ベースであり、可視化をレンダリングするウェブ・ブラウザに依存し得る。可視化は、外部ライブラリ（可視化ライブラリ、レイアウト・アルゴリズム、ＵＩフレームワークなど）に依存し得る。

いくつかの実施例では、可視化フレームワークは、表からのデータにアクセスを与えることができる。動的可視化は、表を入力として受け取り、表を解析し、表を処理してデータの視覚的表現をレンダリングすることができる。ネットワーク可視化は、コンピュータ・プログラム中で入力として使用するために、有限グラフ（ｆｉｎｉｔｅ ｇｒａｐｈ）を表す表を受け取り、表を解析して（ソース－ターゲット・エッジのリストにあり、随意のノード属性とエッジ属性とをもつ）グラフ・データ・モデルを生成する。いくつかの実施例では、表は、ＣＳＶ、ＴＳＶ、ＯＤＳ、ＸＬＳ、ＪＳＯＮなど、表形式のデータの表現に適した任意のファイル・フォーマットで定義され得る。いくつかの実施例では、ネットワーク可視化は、定性的データ・マッピングを処理することができるモジュールと、定量的データ・マッピングを処理することができるモジュールと、ノード及びエッジのデータ・マッピングの視覚的表現を作成することができるモジュールと、レベル制約に基づいてスイム・レーンを生成することができるモジュールとを備える。

ネットワーク可視化は、いかなる階層構造にも適用され得る。非限定的な実例は、組織構造、生産構造、輸送ネットワーク、プロジェクト計画などを含む。

この明細書の主題の１つ又は複数の実施例の詳細は、添付の図面及び以下の説明に記載されている。主題の他の特徴、態様、及び利点は、説明、図面、及び特許請求の範囲から明らかになろう。

様々な図面中の同様の参照番号及び名称は、同様の要素を示す。

いかなる特定の要素又は行為の説明も容易に識別するために、参照番号における最上位の数字は、その要素が最初に紹介された図番号を指す。

ネットワーク可視化の実施例によるフローチャートである。 ネットワーク可視化の別の実施例によるフローチャートである。 ネットワーク可視化の一実施例によるグラフ・データ・モデルを生成するためのフローチャートである。 ネットワーク可視化の一実施例によるコンピューティング・グループのためのフローチャート４００である。 ネットワーク可視化の一実施例によるスイム・レーンを生成するためのフローチャート５００である。 ネットワーク可視化の一実施例によるイベント・リスニングのためのフローチャート６００である。 ネットワーク可視化の一実施例によるシステム・アーキテクチャを示す図である。 一実施例によるブロック図である。 ネットワーク可視化の一実施例による例示的なデータ表である。 一実施例による、図９に示されたデータ表に基づく、ネットワーク可視化の実例を示す図である。 ネットワーク可視化の一実施例による機能の実例を示す図である。 一実施例によるネットワーク可視化１２００の実例を示す図である。 図１２に示された実施例のさらなる詳細１３００を示す図である。 一実施例によるネットワーク可視化の実例を示す図である。 一実施例によるネットワーク可視化の実例を示す図である。 一実施例によるネットワーク可視化の実例を示す図である。 一実施例によるネットワーク可視化の実例を示す図である。 図１７に示された実施例によるネットワーク可視化の実例を示す図である。

本開示は、一般に、たとえば、スプレッドシートに記憶されたデータ内の複雑な関係を可視化するためのシステム及び方法を提供する。データは、いかなるタイプの階層構造（たとえば親／子関係）も含めることができる。

いくつかの実施例では、ネットワーク可視化は、動的可視化が表からのデータにアクセスしてデータ・マッピングをカスタマイズすることと、グラフ可視化ライブラリ及び階層的レイアウト・アルゴリズムと、ウェブ・ブラウザが可視化をレンダリングすることとを可能にする可視化フレームワークに依存する。

図１は、ネットワーク可視化の実施例によるフローチャート１００を示す。

いくつかの実施例では、ネットワーク可視化は、１つ又は複数のコンピュータ・プログラムにおいて使用するための有限グラフを表すことができる表の構造／フォーマットを入力として受け取り、随意のノード属性とエッジ属性とをもち、ソース－ターゲット・エッジのリストを含むグラフ・データ・モデルを生成する。いくつかの実施例では、ネットワーク可視化は、定性的データ・マッピングを処理するモジュールと、定量的データ・マッピングを処理するモジュールと、ノード及びエッジのデータ・マッピングの視覚的表現を生成するモジュールと、レベル制約に基づいてスイム・レーンを生成するモジュールとを備える。

ネットワーク可視化のいくつかの実施例では、ユーザは、所定のフォーマットに準拠した表を作成する。可視化フレームワークは、ユーザがマッピングをカスタマイズする（可視化で表されるデータ列を選択する）ことを可能とし、このデータをネットワーク可視化にアクセス可能にする。ネットワーク可視化は、表データをグラフ・データ・モデル（ノード、エッジ、属性）に変換することができる。データ処理モジュールは、データ・マッピングのグループ化及び統計を計算し、ノードの位置はレイアウト・アルゴリズムによって計算され、グラフ・データ・モデルに付加される。スイム・レーン・モジュールは、レイアウト出力とユーザによって提供されたレベル情報とを使用して専用バンド上のノードをグループ化する。グラフ・データ・モデルは次いで、たとえばウェブ技術を使用して、グラフ可視化ライブラリによって動的グラフを生成するために消費され得る。動的グラフは、ウェブ・ブラウザによって画面上にレンダリングされ得る。

データベース１０２は、ワークシート・データ１０４のフォーマットに入力されるデータを提供するために使用される。これは、次いで、ノード及びエッジのための随意の定性的及び定量的データを記憶することができる、グラフ・データ・モデル１０６を生成するために使用され得る。グループ化１１０は、１つ又は複数の定性的データ・マッピング１０８を要約することによって計算され、定性的データの凡例１１２中に表示され得る。マッピングは、ネットワーク可視化が入力として受け取る列である。いくつかの実施例では、定性的データは、名前、シンボル、又はコードによって表され得る、タイプ又はカテゴリの測度として定義される。例：需要タイプ、供給タイプ、サイト、サイト・タイプなど。

統計１１６は、１つ又は複数の定量的データ・マッピング１１４に基づいて計算され得、１つ又は複数の定量的データ凡例１１８を作成するのに役立つ。各タイプのデータ凡例の作成に続いて、マッピングの視覚的表現１２０が計算される。いくつかの実施例では、定量的データは、数で表される値又はカウントの測度として定義される。いくつかの実施例では、定量的データは、除外カウント、需要量、供給量、遅延日数などを含む。

いくつかの実施例では、ユーザは、定性的データ・マッピング１０８及び／又は定量的データ・マッピング１１４を選択することを選択し得る。いくつかの実施例では、ユーザは、定性的マッピングも定量的マッピングも生成しないことを選択し得る。

次に、システムは、データにおける任意のレベル制約を処理する１２２。レベル制約により、ユーザが特定のノードが現れるべきレベルを定義することが可能になる。これらの制約はデータ・モデル中に記憶される１２４。いくつかの実施例ではレベル制約がない。

ノード位置１２６は次いで、レイアウト・アルゴリズムによって計算され、キャンバス上に配置される。レイアウト・アルゴリズムは、ノードの関係、寸法、及び随意にレベル制約（提供されている場合）に基づいてノードをレイアウトする。

システムは、次いで、ユーザがスイム・レーンを規定したかどうかを確認し１２８、それに応じてスイム・レーンを作成する１３０。

最後に、グラフ可視化１３２は、レンダリングされ、定量的及び定性的マッピング（選択された場合）、レベル制約（存在する場合）及びスイム・レーン（選択された場合）を表す。この可視化は、様々な生データの要素間の関係の視覚的表現を提供し、以ってユーザに問題点の迅速な分析及び迅速な識別を与える。フローチャート１００は、１３４で終了に到達する。

図２は、ネットワーク可視化の実施例によるフローチャート２００を示す。

フローチャート２００は、ステップ１０２～１３２（すなわち、データ処理２０６及びグラフ・データ・モデルの視覚的レンダリング２０８）のフローチャート１００と同一である。フローチャート２００は、可視化されたデータをもつユーザ対話２１０を含む、追加の機能を含む。グラフ可視化がレンダリングされる１３２と、システムは、ネットワーク可視化がユーザ・インターフェースを介してユーザによって操作されるイベントをリッスンする２０２。ユーザは、マッピングをさらにカスタマイズする２０４ことができ、その場合、元のデータは変更され、プロセス全体が繰り返される。

いくつかの実施例では、マッピングのカスタマイズ２０４により、ユーザが、元のワークシート・データ１０４中の１つ又は複数の特定の列を選択し、それを特定のノード属性又はエッジ属性にマッピングすることが可能になる。たとえば、ネットワーク可視化がサプライ・チェーン分析のために使用される場合、マッピングのカスタマイズ２０４により、ユーザが可視化する主要業績評価指標（ＫＰＩ）を選択することが可能になる。いくつかの実施例では、ユーザ対話２１０は、可視化中に提示されるノード／エッジの詳細までドリルすることを含む。

図３は、一実施例によるグラフ・データ・モデルを生成するためのフローチャート３００を示す。

図３において、データ行がワークシート・データ１０４から受け取られる３０２。データ・モデルが初期化され３０４、列名メタデータが保存される３０６。行が読み取られる３０８。これがテーブルの最終行である場合３１０、プログラムは終了に到る３１２。さもなければ、プログラムは継続し、ノードがすでに存在しているかどうか決定する３１４。識別されたノードがすでに存在している場合３１４、ノード・データが更新される３１６。さもなければノードが生成される３１８。ノードのステータスが定められると、続いてエッジが生成される３２０。処理は、次いで、表の次の行に移行し、読み取る行がなくなるまで繰り返される。

図４は、一実施例による、グループを計算するためのフローチャート４００を示す。

ネットワーク・グラフ・データ・モデル４０２は、ノード、エッジ及び属性のリストを提供するために使用される。いくつかの実施例では、（ワークシート・データから構築される）グラフ・データ・モデルがメモリに記憶され、ワークシート・データは各ノード及び各エッジに関する情報を含んでいる。たとえば、各ノードについての情報は、ノードＩＤ、ラベル、ツールチップ、レベル、グループ、タイプ、スイム・レーンなどを含めることができる。たとえば、ネットワーク可視化がサプライ・チェーン・ネットワークのために使用される場合、これは、サプライ・チェーンにおける部品の名前、サプライ・チェーンにおけるサイトの名前などを含めることができる。

リスト中の各ノードは順次処理される４０４。ノード・リストが処理し尽くされていない場合４０６、ノードに関連付けられたグループは、グループが登録されているか確かめるために調査される４０８。登録されていない場合、グループは登録され４１０、グループ総数カウンタがインクリメントされ４１２、次のノードが処理される。グループがすでに登録されている場合、グループ総数カウンタがインクリメントされる４１２。

ノード・リストが処理し尽くされると４０６、順序付けられたグループ・マップが作成され４１４、次いでこのサブルーチンは終了する。いくつかの実施例では、グループは総数によって順序付けられ得る。

図５は、ネットワーク可視化の一実施例による１つ又は複数のスイム・レーンを生成するためのフローチャート５００を示す。グラフ・データ・モデル５０２は、図４中にあるようなノードのリストを提供する。各ノードは順次処理され５０４、ノード位置が読み取られ５０８、次いでレベル・ラベルが読み取られる５１０。ノード位置５０８及びレベル・ラベル５１０が、次いでレベルのためのＹ座標範囲を計算する５１２ために使用される。すべてのノードが処理される（すなわちノードのコレクションの終わり５０６に到達する）と、レベル距離が計算され５１４、それは次いで５１６を作成するために使用される。要約すると、ユーザは、１つ又は複数のスイム・レーンのためのラベルを提供する。ノード及びエッジは、すでにキャンバス上に表示され、スイム・レーンはノード及びエッジの背景に配置される。

図６は、ネットワーク可視化の一実施例による、イベント・リスニングのためのフローチャート６００を示す。図６において、ユーザは、ユーザ・インターフェース（図示せず）を介してネットワーク可視化と対話する。そのような対話において、ワークシート・データは変更されないままであるが、ネットワーク状態及び可視化ビューポートは、ユーザのアクションによって更新される。

システムのための最初のステップはイベントをリッスンすること６０２であるので、対話の過程でいくつかのイベントが発生することがある。４つのイベントが示されているが、より少なくにもより多くにもなり得ることを理解されたい。たとえば、記載されている４つのイベントは、マウスの左クリック６０４、マウス・ホバー６１４、マウスの右クリック６２０及びマウスのスクロール６４４である。ユーザはキャンバス上の可視化と対話するので、各イベントは、連続するイベントのそれ独自のシーケンスを進むことができる。

マウスの左クリック６０４は、要素を選択する／選択解除する６０８か、或いはマウスをドラッグし６０６、以ってマウスに要素又はビューポートを移動させる６１２かのいずれかの機会を開始する。要素が選択された場合、左クリックはサブグラフを強調表示する６１０ために使用され得、選択されたノードに直接接続されるすべてのノードが強調表示される。要素が移動させられる場合、ノードは移動させられ得るが、エッジは、それが取り付けられたノードから独立して移動させられ得ないことが理解されよう。

要素上をマウス・ホバーする６１４と、ツールチップを表示し６１６、要素に関連付けられたサブグラフを強調表示する６１８。ツールチップにより、ノード又はエッジのさらなる詳細を示すことが可能になる。

マウスの右クリック６２０はコンテキスト・メニューを表示する６２２ことができ、可視化のさらなる分析のためにアクションが提供され得る。たとえば、外部ワークシート中のエンティティにドリルする６２６ことができる要素のさらなるドリル６２４があり得る。すなわち、「ドリルすること」は、問題の要素のさらなる詳細を提供するハイパー・リンクにアクセスすることに類似している。

メニュー中の別の項目は、可視化がサブグラフのみを表示する６３０ことができるフォーカス・グラフ６２８を提供することであり得る。サブグラフを強調表示することは、選択されたノードのすべての先行点（ｐｒｅｄｅｃｅｓｓｏｒ）及び後続点（ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ）は強調表示するが、他のすべてのノードはフェードすることとして定義される。これにより、ユーザが対象のグラフ・パス（ノード及びリンクの連続したもの）に注目することが可能になる。後続点及び先行点のパスは、選択されたノードに依存するすべてのノードと共に、選択されたノードが依存するすべてのノードを表す（たとえば、親、親の親など、子供、子供の子供など）。

メニュー中の別の項目は、前のステップに戻り６３２、前のグラフ（注目する前）に戻る６３４ことであり得る。メニュー中の別の項目は、リセットする６３６ことであり得、リセット・グラフ６３８が実行される。メニュー中の別の項目は、大きさに合わせてズームする６４０ことであり得、それにより可視化はすべての要素を画面の大きさに合わせる６４２ことができる。

最後に、マウス・スクロール６４４は、可視化をズーム・イン／アウトする６４６ことができる。

マウスがユーザ対話のために使用される器具として図６に示されているが、ユーザ対話の他の器具が使用され得る。非限定的な実例は、ユーザの１本又は複数の指及びデジタル・ペンを含む。

可視化フレームワークは、ユーザに、一般的なネットワーク・マッピングごとに自分の好みのデータ列を選択させる。

図７は、ネットワーク可視化の一実施例７０２によるシステム・アーキテクチャ７００を示す。

最初のステップとして、ネットワーク可視化７０２は、それ自身（可視化７１２）を可視化フレームワーク７０４に登録する。可視化フレームワーク７０４は、サーバ及び／又はデータベースに接続された、より大きいアプリケーションの構成要素である。

可視化の登録は、可視化フレームワーク７０４に可視化を認識させる。このようにして、可視化フレームワーク７０４は、可視化のためのデータ要件は何かを認識し、ユーザが見ているワークシートが可視化のデータ要件に適合している場合にのみ、ユーザが可視化を選択することを可能にする。たとえば、ネットワーク可視化は、最低でも２つのテキスト列（すなわち親に１列及び子に１列）を必要とする。可視化フレームワーク７０４は、したがって、少なくとも２つのテキスト列を有するワークシートに対してネットワーク可視化を提案するが、数の列のみを有するワークシートに対しては、ネットワーク可視化を提案しない。

登録が完了すると、可視化フレームワーク７０４は、送信データをネットワーク・プロバイダ７０６に送信し７１４、次いでデータに基づいてグラフ・データ・モデル７０８を生成する７１６。グラフ・データ・モデル７０８は、レイアウトを適用する７２０グラフ可視化ライブラリ７１０によってレンダリングされる７１８（すなわちノード及びエッジの位置決め）。

ユーザがシステムと対話し、可視化上にマッピングされている列を変えることを選択する場合、可視化フレームワーク７０４からネットワーク・プロバイダ７０６に送信される構成変更がある７２４。可視化フレームワーク７０４は、新しい列がマッピングされるとき、既存の列がマッピングされないとき、又はマッピングが別の列で置き換えられるときはいつでも、ネットワーク可視化７０２に新しいデータを送信する。さらに、可視化フレームワーク７０４により、ユーザが各マッピングのためにオプションを構成することが可能になる。そのようなオプションの非限定的な実例は、グラデーション方向、グラデーション色、ノード間隔、ノード・サイズなどを含む。

ネットワーク・プロバイダ７０６は、次いで、レイアウトを適用する７２０グラフ可視化ライブラリ７１０によってレンダリングされる７１８新しいマッピングを反映させるためにグラフ・データ・モデル７０８を更新する７２２。

図８は、ネットワーク可視化の一実施例によるシステム８００を示す。

システム８００は、システム・サーバ８０２と、データベース８１４と、１つ又は複数のデバイス（たとえば、デバイス８１６、デバイス８１８、デバイス８２０など）とを含む。

システム・サーバ８０２は、メモリ８０８と、ディスク８０４と、プロセッサ８０６と、視覚的ネットワーク可視化モジュール８１０とを含めることができる。１つのプロセッサ８０６が示されているが、システム・サーバ８０２は、１つ又は複数のプロセッサを備えることができる。いくつかの実施例では、不揮発性メモリであり得るディスク８０４と比較して、メモリ８０８は揮発性メモリであり得る。いくつかの実施例では、システム・サーバ８０２は、ネットワーク８１２を介して、データベース８１４及び１つ又は複数のデバイスと通信することができる。データベース８１４は、システム・サーバ８０２から独立しているものとして示されているが、データベース８１４はまた、システム・サーバ８０２内の独立した構成要素として、又は少なくともメモリ８０８及びディスク８０４のうちの１つの部品として、システム・サーバ８０２中に統合され得る。

システム８００はまた、追加の特徴及び／又は機能性を含めることができる。たとえば、システム８００はまた、磁気又は光学ディスク或いはテープを含むがこれらに限定されない追加の記憶装置（リムーバブル及び／又は非リムーバブル）を含めることができる。そのような追加の記憶装置は、図８に、メモリ８０８及びディスク８０４によって示されている。記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラム・モジュール又は他のデータなどの情報の記憶のための任意の方法又は技術において実装された、揮発性及び不揮発性、リムーバブル及び非リムーバル媒体を含めることができる。メモリ８０８及びディスク８０４は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体の実例である。非一時的コンピュータ可読媒体はまた、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：Random Access Memory）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ：Read-Only Memory）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、フラッシュ・メモリ及び／又は他のメモリ技術、コンパクト・ディスク読取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ：Compact Disc Read-Only Memory）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ：Digital Versatile Disks）、及び／又は他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶デバイス、及び／又は所望の情報を記憶するために使用され得、システム８００によってアクセスされ得る任意の他の媒体を含むが、これらに限定されない。そのような非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、すべてシステム８００の部品になり得る。

ネットワーク８１２を介する、システム・サーバ８０２と、データベース８１４と、１つ又は複数のデバイスとの間の通信は、様々なネットワーク・タイプを通して行われ得る。ネットワーク・タイプの非限定的な実例は、ファイバー・チャネルと、小型コンピュータ・システム・インターフェース（ＳＣＳＩ：Small Computer System Interface）と、ブルートゥースと、イーサネット（登録商標）と、Ｗｉ－ｆｉと、赤外線通信協会規格（ＩｒＤＡ：Infrared Data Association）と、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）と、無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ：Wireless Local Area Network）と、インターネットなどの広域ネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）と、シリアルと、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ:Universal Serial bus）とを含めることができる。一般に、システム８００の様々な構成要素間の通信は、有線、セルラー、Ｗｉ－Ｆｉ又はブルートゥースでネットワーク化された構成要素などを通して行われ得る。いくつかの実施例では、システム８００の１つ又は複数のデバイスは、クラウド・ベースの機能、クラウド・ベースのメモリ記憶装置などを含み得る。

メモリ８０８は、「インメモリ」データベースを実装し得、そこで揮発性（たとえば、非ディスクベースの）記憶装置（たとえば、ランダム・アクセス・メモリ）が、動作中に、キャッシュ・メモリ用とフルのデータベースの記憶用の両方に使用され、永続性記憶装置（たとえば、１つ又は複数の固定ディスク）が、オフライン永続性及びデータベース・スナップショットの管理のために使用される。代替的に、永続性記憶装置はフルのデータベースを記憶するが、揮発性記憶装置はキャッシュ・メモリとして直近に使用されたデータを記憶するために使用され得る。

データベース８１４は、データの構造、関係及び意味に関するメタデータを記憶し得る。この情報は、データ内に記憶されたデータベース表のスキーマを定義するデータを含み得る。データベース表スキーマは、データベース表の名前、データベース表の列、各列に関連付けられたデータ・タイプ、及びデータベース表に関連付けられた他の情報を指定し得る。データベース８１４はまた、又は代替的に、互いにプログラム的に独立した複数の論理データベース・システムを提供することによってマルチテナント機能をサポートし得る。さらに、データはインデックス付けされ、及び／又はインデックス中に選択的に複製され、データの高速探索及び検索を可能にし得る。

データベース８１４は、各ロケーションにおけるクライアントのすべての製品の販売記録を示す販売時点情報管理データと、各ロケーションにおけるクライアントのすべての製品の在庫履歴と、すべてのロケーションにおけるすべての製品のためのプロモーション・キャンペーン詳細と、各ロケーションにおけるクライアントの製品の販売のために重要／適切なイベントとを含むがこれらに限定されない、ユーザからの様々な生データを提供し得る。

ネットワーク８１２を使用して、システム・サーバ８０２はデータベース１０２からのデータを検索することができる。検索されたデータは、メモリ８０８又はディスク８０４に保存され得る。場合によっては、システム・サーバ８０２はまた、ウェブ・サーバを備えることができ、リソースをウェブ・ブラウザ上に表示されるのに好適なフォーマットにフォーマット化することができる。

図９は、ネットワーク可視化の一実施例による例示的なデータ表９００を示す。例示的なデータ表９００は、サプライ・チェーンにおける様々なエンティティの情報を提供する。実例９０２が示され、拡大され、「ＰＤＵｎｉｔ４Ｇ」として識別される部品が「カントン」として識別されるサイトにある。この部品の子部品は、「カントン」として識別される子サイトと共に、「Ｃａｓｅ６０ｐ」として識別される。親レベルは「０」として設定されるが、子レベルは「１」に設定される。このデータ表には、親と子とに指定されたスイム・レーンがある。実例９０２では、親スイム・レーンは「トップレベル」とラベル付けられるが、子スイム・レーンは「第２レベル」とラベル付けられる。親グループは、たとえば「ＭＰＳ」として識別される９０２。他の識別する機能（部品供給元ＩＤ、パーセンテージ、タイプ、親の等価数量、親の総需要）がまた提供される。

図１０は、一実施例による、図９に示されるデータ表に基づくネットワーク可視化１０００の実例を示す。元の例示的なデータ表９００（図９）はネットワーク可視化１０００に変換され、様々な属性及び関連性と同様に、親－子関係が容易に確認される。

たとえば、例示的なデータ表９００におけるレベル「０」で識別されたすべての親部品は、すべてトップレベル・スイム・レーン１００２にある。具体的には、親１００６（ＰＤＵｎｉｔ４Ｇ）、親１００８（ＳＥ７０００）及び親１０１０（ＰＤＵｎｉｔ５Ｇ）が、トップレベル・スイム・レーン１００２に示されている。各親は、ノード形状カテゴリの凡例１０１６に示されているように、それの親グループ属性によって、「ＭＲＰ」又は「ＭＰＳ」のいずれかとして識別される。

親－子のリンクは、ネットワーク可視化１０００にも示されている。たとえば、親１００６（ＰＤＵｎｉｔ４Ｇ）は、図９に示されている５つのリンク：Ｃａｓｅ６０ｐと、ＦＷ２４と、ＦＷ４４と、Ｓｕｂ４Ｇと、ＰＤＵｎｉｔ４Ｇ（それ自体）とを有する。自己リンク１０２０は、親１００６とそれ自体へのリンクがあることを示す。親１００６の４つの子リンク、Ｃａｓｅ６０ｐと、ＦＷ２４と、ＦＷ４４と、Ｓｕｂ４Ｇとは、すべて第２レベル・スイム・レーン１０１８中にある。親１００６と各子との間のリンクは、各エッジの太さ及び色によって表される２つの属性によって増強される。

たとえば、例示的なデータ表９００（図９）によれば、親のＰＤＵｎｉｔ４Ｇから５つの子の各々へのリンクに付随するパーセンテージＫＰＩは、タイトル「パーセンテージ」によって見出しを付けられた列に記載されている。数値は、リンクの幅の定量的凡例１０１２に示されているように、各リンクの太さによって、ネットワーク可視化１０００における各リンクの強度を容易に伝える視覚的属性に変換される。たとえば、（例示的なデータ表９００によれば）親１００６（ＰＤＵｎｉｔ４Ｇ）は、子のＣａｓｅ６０ｐ及びＳｕｂ４Ｇの各々に１００％のリンクを有する。したがって、ＰＤＵｎｉｔ４ＧとＣａｓｅ６０ｐとの間のリンク、及びＰＤＵｎｉｔ４ＧとＳｕｂ４Ｇとの間のリンクの太さは等しい。例示的なデータ表９００によれば、ＰＤＵｎｉｔ４Ｇは、子ＦＷ２４へ３４．４％のリンク、及び子ＦＷ２４へ６５．６％のリンクを有する。したがって、太さはパーセンテージに比例するので、ネットワーク可視化１０００に示されているように、これらのリンクはあまり太くない。最後に、ＰＤＵｎｉｔ４Ｇは、自己リンク１０２０によって示されるように、それ自体へ０．５％のリンクを有する。

リンクの色（又は白黒ネットワーク可視化１０００においては、階調）は、需要量属性１０１４（図９における例示的なデータ表９００の需要量の列に記載されている）を反映する。たとえば、Ｃａｓｅ６０ｐとＳｕｂ４Ｇの両方の需要量は４００，０００であるが、ＦＷ４４の需要量は２６２，５００であり、ＦＷ２４の需要量は１３７，５００である。これらの値は、需要量属性１０１４の階調キーによる最大需要量のパーセンテージ（図９における例示的なデータ表９００の親需要の合計列に記載されている４００，０００）として反映されている。

要約すると、例示的なデータ表９００（図９）に記載される複雑な関係は、ネットワーク可視化１０００の形式にレンダリングされ、以って親エンティティと子エンティティとの間の関係の迅速な視覚的分析をユーザに提供する。これは、ユーザによる、例示的なデータ表９００の時間のかかる分析を回避する。

図１１は、ネットワーク可視化の一実施例による機能の実例１１００を示す。記載されている機能及びそれぞれの説明は、たとえば図１０に示されるような可視化ネットワークによって提供され得るものの実例である。

図１２は、一実施例によるネットワーク可視化の実例１２００を示す。この例では、ネットワーク可視化が、医薬品サプライ・チェーンにおける（主要業績評価指標）ＫＰＩに関する情報を提供する。

ノード・タイプ１２０２は、この可視化には４つのノード・タイプ：サプライヤ、製造、物流及び顧客があることを示す。さらなる記述子１２０４は、いくつかのノードが、論理サイトか、非アクティブか、それとも外部パートナーかを示す。非アクティブ・ノードは、他のノードとの接続がない（すなわちエッジがない）。ノード１２０８及びノード１２１０は、それぞれ非アクティブ・ノードの実例である。さらに、可視化は、４つのスイム・レーン：合成１２３０、製剤１２３２、梱包／物流１２３４及び末端市場１２３６を示す。サプライ・チェーンは合成から末端市場へ進む。線の太さは、２つのノードの間の量／ＫＰＩ（線の太さ１２１８）を示す。

可視化は、ノード・カラー・キー１２０６によって示されているように、元来色でなされるが、図１２に示される別のモノクロ階調は、ＫＰＩが供給において１つ又は複数の問題を示すチェーン中のポイントのために予約されている最も暗い階調（元は赤色）を用いて、特定のノードにおいて問題があるかどうかを示す。すなわち、色がＫＰＩを表す。図１２では、ノードは、５つの特徴的な色、灰色（非アクティブ・ノードを示す）、緑色（優秀なＫＰＩ）、黄色（良好なＫＰＩ）、オレンジ色（標準未満のＫＰＩ）及び赤色（パフォーマンスの低いＫＰＩ）のうちの１つの色になる。色は、灰色の階調において暗さを増加させることに変わる。図１２には、問題を示すＫＰＩを有する（赤色又は極めて暗い灰色としてコード化されている）ノードが、ノード１２１２、ノード１２１４及びノード１２１６の３つある。図１２には、標準未満のパフォーマンスを示すＫＰＩを有する（オレンジ色又は暗い灰色としてコード化されている）ノードが、ノード１２２０、ノード１２２２、ノード１２２４、ノード１２２６及びノード１２２８の５つある。図１２中の残りのノードは、良好又は優秀なＫＰＩを有する。図１２に示された可視化を用いて、問題の根本原因は迅速に識別され得る。

たとえば、サプライ・チェーンの終点から開始すると、スイム・レーン末端市場１２３６において、ノード１２２０が、標準未満のＫＰＩを有するものとして迅速に識別される（オレンジ色にコード化されているが、スイム・レーン末端市場１２３６における残りのノードはすべて緑色又は黄色としてコード化されており、許容できるＫＰＩを示している）。ノード１２２０から後方に進むと、（オレンジ色にカラー・コード化されている）ノード１２２２においてスイム・レーン梱包／物流１２３４中に問題のあるＫＰＩがある。ノード１２２２は、これも問題のあるノード１２２４に接続されている。ノード１２２４から後方に進むと、ノード１２１６（赤色にコード化されている）がノード１２２４に接続されていることが分かる。ノード１２１６から後方に進むと、問題の根本原因を示すノード１２１４に迅速に導かれる。ノード１２１４は、製剤が行われる「ＩＦ－９０００ ＥＭＥＡ」として識別される製造サイトである。さらに、図１２は、識別子「ＩＦ－７０００ ＡＰＡＣ」をもつ、やはり製造サイトであるノード１２１２（赤色にコード化されている）において、別の問題があることを示す。

図１３は、図１２に示される実施例のさらなる詳細１３００を示す。ノード１２１４における根本原因は、ノード１２１４にドリルすることによってさらに調査され得、ノード１２１４のさらなる詳細１３０２を示し、詳細１３０２は、パフォーマンスの低いＫＰＩの根本原因をさらに分離し、対処するために使用され得る。

図１４は、一実施例によるネットワーク可視化１４００の実例を示す。この実例では、サプライ・チェーンの健全性のネットワーク可視化１４０２が提供されている。図１４には、可視化におけるスイム・レーンがない。ノード・キー１４０４によれば、図１４には、２つのノードのタイプ、Ｍｆｇ（正方形）及びＤＣ（三角形）がある。各エッジの幅は、割り当てられた数量（リンク幅キー１４０６による）を反映している。

リンク・カラー・キー１４０８は、暗い灰色（元の可視化では赤色）として反映される最低（０％）と、明灰色（元の可視化では緑色）として反映される最高（１００％）とを用いて、定時稼働率のパーセンテージを示す。可視化のフルカラー・バージョンでは、緑色（すなわち明灰色）であるリンク１４１０を除いてすべてのリンクは。赤色（すなわち暗灰色）である。これは、サプライ・チェーン中のすべてのポイントは、リンク１４１０を除いて遅延していることを示す。赤色（すなわち暗灰色）であり、最大の太さを有するリンク１４１６は、サプライ・チェーンにおける問題箇所として迅速に識別される。

ノード・カラー・キー１４１２は、暗灰色（元の可視化では赤色）として反映される最低（０％）と、明灰色（元の可視化では緑色）として反映される最高（１００％）とを用いて、パーセンテージによって搬送サイトの健全性を反映する。可視化のフルカラー・バージョンでは、ノードの９つは健全性約５０％を示すオレンジ色であり（「Ｏ」でマークされている）、１０個のノードは健全性約７５％を示す黄色であり（「Ｙ」でマークされている）、１つのノード（ノード１４１４）は１００％の健全性を示す緑色である（「Ｇ」でマークされている）。

図１５は、一実施例によるネットワーク可視化１５００の実例を示す。この実例では、在庫最適化のネットワーク可視化１５０２が提供され、安全在庫の推奨を含む。

ネットワーク可視化１５０２には、３つのスイム・レーン、供給元１５０４、完成品１５０６及び物流センター１ １５０８がある。ノード・キー１５１０に示されているようにノード形状によって表される３つの供給タイプ、搬送（正方形）、製作（ｍａｋｅ）（三角形）及び購入（菱形）がある。ノードをリンクするエッジに関連付けられる属性はないので、リンクの太さ又は色に変化はない。ノード・カラー・キー１５１２は、すべての所与のノードにおける安全在庫の値を示す。フルカラーの元の可視化では、すべてのノードは同じ色であり、各ノードにおいて概略０％を示す。

スイム・レーン供給元１５０４には、供給タイプとしての識別がない内部ノードがある。このノードは、チェーンのさらに下流に在庫を提供する。スイム・レーン生産完成品１５０６では、すべてのノードが「製作」すなわち製造としてマークされている。スイム・レーン物流センター１ １５０８では、すべてのノードが搬送ノードとして識別されている。

図１６は、一実施例によるネットワーク可視化１６００の実例を示す。ネットワーク可視化１６０２では、単一の随意の定性的マッピングをもつネットワーク構造（ノード・グループ）の実例が提供されている。したがって、定量的マッピングも定性的マッピングも存在しないので、リンクもノードもカラー・コード化されていない。

図１７は、一実施例によるネットワーク可視化１７００の実例を示す。ネットワーク可視化１７０２では、単一の定性的マッピング（すなわちノード・グループ）があり、定量的マッピングがないネットワーク構造の実例が提供されている。ノード形状の凡例１７０４は、３つの異なるノード・タイプを示す。定量的データがないので、数値を示すカラー・コードはない。

図１８は、図１７に示された実施例によるネットワーク可視化１８００の実例を示す。可視化フレームワークにより、ユーザがネットワーク・マッピングごとにデータ列を選択することが可能になる。このスクリーンショットは、ユーザが、特定のマッピングのために、ドロップ・ダウン・メニュー１８０２を使用して、どのように列を選択し得るかを示している。マッピング・チップ１８０４は、問題の特定のマッピングを示す。

コンピュータ・プログラム（ソフトウェア・アプリケーション、コード、プログラム、スクリプト、ソフトウェア、モジュール又はソフトウェア・モジュールとしても呼ばれ、また表現され得る）は、任意のプログラミング言語の形式で記述され得る。これは、コンパイル又はインタープリタされた言語、或いは宣言型又は手続き型言語を含む。コンピュータ・プログラムは、モジュール、サブルーチン、スタンドアロン・プログラム、コンポーネント、又は計算環境において使用するために好適な他のユニットを含む、多くの形式で展開され得る。コンピュータ・プログラムは、１つのコンピュータ上で実行されるように展開されても、また１つのサイトに位置するか又は複数のサイトに渡って分散され通信ネットワークによって相互接続される複数のコンピュータ上に展開されてもよい。本明細書で使用する、「ソフトウェア・エンジン」又は「エンジン」は、入力とは異なる出力を与えるソフトウェア実装されたシステムを指す。エンジンは、プラットフォーム、ライブラリ、オブジェクト又はソフトウェア・デベロプメント・キット（「ＳＤＫ：Software Development Kit」）など、エンコードされた機能性のブロックであり得る。各エンジンは、１つ又は複数のプロセッサとコンピュータ可読媒体とを含む、任意のタイプのコンピューティング・デバイス上に実装され得る。さらに、２つ又はそれ以上のエンジンは、同じコンピューティング・デバイス上にも、異なるコンピューティング・デバイス上にも実装され得る。コンピューティング・デバイスの非限定的な実例は、タブレット・コンピュータ、サーバ、ラップトップ又はデスクトップ・コンピュータ、音楽プレーヤー、携帯電話、電子書籍リーダー、ノートブック・コンピュータ、ＰＤＡ、スマート・フォン、或いは他の固定又はポータブル・デバイスを含む。本明細書で説明するプロセス及び論理フローは、入力データに作用し出力を作成することによって機能を実行するための１つ又は複数のコンピュータ・プログラムを実行する、１つ又は複数のプログラマブル・コンピュータによって実行され得る。プロセス及び論理フローはまた、専用の論理回路、たとえば、ＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（Field Programmable Gate Array））又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit））によって実行され得、機器はまた、専用の論理回路として実装され得る。たとえば、プロセス及び論理フローはグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ：Graphics Processing Unit）によって実行され得、機器はまたグラフィック処理ユニットとして実装され得る。コンピュータ・プログラムの実行のために好適なコンピュータは、例として、汎用又は専用のマイクロプロセッサ又はその両方、或いは任意の他の種類の中央処理ユニットを含む。一般に、中央処理ユニットは、読取り専用メモリ又はランダム・アクセス・メモリ又はその両方から命令とデータとを受け取る。コンピュータはまた、データを記憶するための１つ又は複数の大容量記憶デバイス、たとえば、光学ディスク、磁気、又は光磁気ディスクを含むか、或いはそこからデータを受け取るか又はそこにデータを転送するか又はその両方を行うように、データを記憶するための１つ又は複数の大容量記憶デバイスに動作可能なように結合され得る。コンピュータはこれらのデバイスを必要としないことに留意されたい。さらに、コンピュータは別のデバイスに埋め込まれ得る。後者の非限定的な実例は、ゲーム・コンソール、携帯電話、携帯オーディオ・プレーヤー、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ：Personal Digital Assistant）、ビデオ・プレーヤー、全地球測位システム（ＧＰＳ：Global Positioning System）受信機、又は携帯ストレージ・デバイスを含む。ストレージ・デバイスの非限定的な実例は、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）フラッシュ・ドライブを含む。コンピュータ・プログラムの命令とデータとを記憶するのに好適なコンピュータ可読媒体は、すべての形式の不揮発性メモリ、媒体及びメモリ・デバイスを含み、非限定的な実例は、光磁気ディスク、半導体メモリ・デバイス（たとえば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュ・メモリ・デバイス）、ＣＤ ＲＯＭディスク、磁気ディスク（たとえば、内部ハード・ディスク又はリムーバブル・ディスク）、及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む。プロセッサ及びメモリは、専用の論理回路によって補完されるか、又はこれに組み込まれ得る。ユーザとの対話に提供するために、本明細書で説明する主題の実施例は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ・デバイスと、ユーザがコンピュータに入力を与えることができる入力デバイス（たとえばキーボード、マウス又はトラックボールなどのポインティング・デバイスなど）とを有するコンピュータ上に実装され得る。他の種類のデバイスは、ユーザとの対話に提供するために使用され得る。ユーザに提供されるフィードバックは、感覚フィードバック（たとえば、視覚的フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）を含めることができる。ユーザからの入力は、音響、音声、又は触覚の入力を含む、任意の形式で受け取り得る。さらに、コンピュータと、ユーザによって使用されるデバイスとの間のドキュメントの交換として、ユーザとコンピュータとの間の対話があり得る。実例として、コンピュータは、ウェブ・ブラウザから受信した要求に応答して、ユーザのクライアント・デバイス上のウェブ・ブラウザにウェブ・ページを送信することができる。この明細書で説明される主題の実施例は、フロント・エンド・コンポーネント（たとえば、ユーザが、本明細書で説明する主題の実装と対話することができる、グラフィカル・ユーザ・インターフェース又はウェブ・ブラウザを有するクライアント・コンピュータ）、或いはミドルウェア・コンポーネント（たとえば、アプリケーション・サーバ）、或いはバック・エンド・コンポーネント（たとえばデータ・サーバ）、或いは１つ又は複数のそのようなバック・エンド、ミドルウェア、又はフロント・エンド・コンポーネントの任意の組合せを含む、コンピューティング・システム中に実装され得る。システムのコンポーネントは、デジタル・データ通信の任意の形態又は媒体、たとえば、通信ネットワークによって相互接続され得る。通信ネットワークの非限定的な実例は、ローカル・エリア・ネットワーク（「ＬＡＮ」）と広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）とを含む。コンピューティング・システムは、クライアントとサーバとを含み得る。クライアント及びサーバは、一般に互いから遠く離れており、一般に通信ネットワークを介して対話する。クライアントとサーバとの関係は、それぞれのコンピュータ上を走り、互いにクライアント－サーバの関係を有するコンピュータ・プログラムによって生じる。本明細書は多くの特定の実装の詳細を含んでいるが、これらは特許請求され得る範囲の制限としてではなく、特定の実施例に固有であり得る機能の説明として解釈されるべきである。別個の実施例の文脈における本明細書で説明した特定の機能は、単一の実施例における組合せで実装され得る。逆に、単一の実施例の文脈で説明した様々な機能はまた、複数の実施例に別々に又は任意の適切な部分的組合せで実装され得る。さらに、機能は、特定の組合せで作用するものとして上記で説明し、たとえ最初にそのようなものとして特許請求したとしても、特許請求した組合せからの１つ又は複数の機能は、場合によっては組合せから削除され得、特許請求した組合せは、部分的組合せ又は部分的組合せの変形形態に向けられ得る。同様に、動作を特定の順序で図面に示しているが、これは、望ましい結果を達成するために、そのような動作が、示されている特定の順序又は連続した順序で実行されること、又は示されているすべての動作が実行されることを必要とすることとして理解されるべきでない。特定の状況では、マルチタスク及び並列処理は有利であり得る。さらに、上記で説明した実施例における様々なシステム・モジュールとコンポーネントとの区分けは、すべての実施例においてそのような区分けを必要とするものとして理解されるべきでなく、記載されているプログラム・コンポーネント及びシステムは、一般に、単一のソフトウェア製品に一緒に統合されるか、又は複数のソフトウェア製品にパッケージされ得ることを理解されたい。主題の特定の実施例が記載されてきた。他の実施例は、添付の特許請求の範囲内にある。たとえば、特許請求の範囲に記載された行動は異なる順序で実行され得、依然として望ましい結果を達成する。１つの実例として、添付の図に示されているプロセスは、望ましい結果を達成するために、必ずしも示されている特定の順序、又は連続した順序を必要とするものではない。特定の実装では、マルチタスク及び並列処理が有利であり得る。

Claims (24)

1. データのネットワーク可視化のためのコンピュータ実装された方法であって、
   （ａ）プロセッサによって、前記データのグラフ・データ・モデルを生成することであって、前記データは単一の表構造であるデータ・ソースからのものである、生成することと、
   （ｂ）前記プロセッサによって、１つ又は複数の定性的データ・マッピングに基づく１つ又は複数のグループを生成することと、
   （ｃ）前記プロセッサによって、１つ又は複数の定量的データ・マッピングに基づく１つ又は複数の統計的要約を生成することと、
   （ｄ）前記プロセッサによって、前記１つ又は複数の定量的データ・マッピング及び前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングの視覚的表現を計算することと、
   （ｅ）前記プロセッサによって、複数のノードとレベル制約の関係に基づく複数のノード位置を定めることであって、前記複数のノード位置が前記グラフ・データ・モデルに付加される、複数のノード位置を定めることと、
   （ｆ）前記プロセッサによって、前記データのグラフ可視化をレンダリングすることと、
   （ｇ）前記プロセッサによって、前記ネットワーク可視化がユーザ・インターフェースを介してユーザによって操作されるイベントをリッスンすることと、
   （ｈ）前記ユーザ・インターフェースを介して前記ユーザによる前記データの変更に応じて、ステップ（ａ）から（ｇ）を繰り返すことと、
   を含む、方法。
2. 前記プロセッサによって、前記レベル制約と、１つ又は複数のラベルと、レイアウトとに基づく複数のスイム・レーンを生成すること
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. ユーザによる１つ以上の列の選択に応じて、当該１つ以上の列が対応するノード又はエッジ属性にマッピングされるマッピングのカスタマイズをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. データのネットワーク可視化のためのシステムであって、
   プロセッサと、
   命令を記憶するメモリと
   を備え、
   前記命令が、前記プロセッサによって実行されたとき、
   （ａ）前記プロセッサによって、前記データのグラフ・データ・モデルを生成することであって、前記データは単一の表構造であるデータ・ソースからのものである、生成することと、
   （ｂ）前記プロセッサによって、１つ又は複数の定性的データ・マッピングに基づく１つ又は複数のグループを生成することと、
   （ｃ）前記プロセッサによって、１つ又は複数の定量的データ・マッピングに基づく１つ又は複数の統計的要約を生成することと、
   （ｄ）前記プロセッサによって、前記１つ又は複数の定量的データ・マッピング及び前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングの視覚的表現を計算することと、
   （ｅ）前記プロセッサによって、複数のノードとレベル制約の関係に基づく複数のノード位置を定めることであって、前記複数のノード位置が前記グラフ・データ・モデルに付加される、複数のノード位置を定めることと、
   （ｆ）前記プロセッサによって、前記データのグラフ可視化をレンダリングすることと
   （ｇ）前記プロセッサによって、前記ネットワーク可視化がユーザ・インターフェースを介してユーザによって操作されるイベントをリッスンすることと、
   （ｈ）前記ユーザ・インターフェースを介して前記ユーザによる前記データの変更に応じて、ステップ（ａ）から（ｇ）を繰り返すことと、
   を行うように構成された、システム。
5. 前記命令が、
   前記プロセッサによって、前記レベル制約と、１つ又は複数のラベルと、レイアウトとに基づく複数のスイム・レーンを生成すること
   を行うように構成された、請求項４に記載のシステム。
6. 前記命令が、ユーザによる１つ以上の列の選択に応じて、当該１つ以上の列が対応するノード又はエッジ属性にマッピングされるマッピングをカスタマイズするように構成された、請求項４に記載のシステム。
7. データのネットワーク可視化のための命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、コンピュータによって実行されたとき、前記コンピュータに、
   （ａ）プロセッサによって、前記データのグラフ・データ・モデルを生成することであって、前記データは単一の表構造であるデータ・ソースからのものである、生成することと、
   （ｂ）前記プロセッサによって、１つ又は複数の定性的データ・マッピングに基づく１つ又は複数のグループを生成することと、
   （ｃ）前記プロセッサによって、１つ又は複数の定量的データ・マッピングに基づく１つ又は複数の統計的要約を生成することと、
   （ｄ）前記プロセッサによって、前記１つ又は複数の定量的データ・マッピングと、前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングとの視覚的表現を計算することと、
   （ｅ）前記プロセッサによって、複数のノードとレベル制約の関係に基づく複数のノード位置を定めることであって、前記複数のノード位置が前記グラフ・データ・モデルに付加される、複数のノード位置を定めることと、
   （ｆ）前記プロセッサによって、前記データのグラフ可視化をレンダリングすることと
   （ｇ）前記プロセッサによって、前記ネットワーク可視化がユーザ・インターフェースを介してユーザによって操作されるイベントをリッスンすることと、
   （ｈ）前記ユーザ・インターフェースを介して前記ユーザによる前記データの変更に応じて、ステップ（ａ）から（ｇ）を繰り返すことと、
   を行わせる、
   非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
8. 前記命令が、
   前記プロセッサによって、前記レベル制約と、１つ又は複数のラベルと、レイアウトとに基づく複数のスイム・レーンを生成すること
   を前記コンピュータにさらに行わせる、請求項７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
9. 前記命令が、ユーザによる１つ以上の列の選択に応じて、当該１つ以上の列が対応するノード又はエッジ属性にマッピングされるマッピングをカスタマイズするように前記コンピュータにさらに行わせる、請求項７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
10. 前記視覚的表現は、階層ネットワーク又はツリー図の視覚化タイプで構成される、請求項１に記載の方法。
11. 前記視覚的表現は、階層ネットワーク又はツリー図の視覚化タイプで構成される、請求項４に記載のシステム。
12. 前記視覚的表現は、階層ネットワーク又はツリー図の視覚化タイプで構成される、請求項７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
13. 前記視覚的表現は、
    複数のノード及び複数のリンク上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することと、
    前記複数のノード及び複数のリンク上に前記１つ又は複数の定量的データ・マッピングを表示することと、
    を備える、請求項１に記載の方法。
14. 前記複数のノード上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することは、レベル制約、スイム・レーン・ラベル、カテゴリの色、カテゴリの形状、カテゴリの装飾、及びカテゴリのテキストのうちの少なくとも１つを含み、
    前記複数のリンク上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することは、カテゴリの色及びカテゴリのテキストのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１３に記載の方法。
15. 前記複数のノード上に１つ又は前記複数の定量的データ・マッピングを表示することは、色のグラデーションの少なくとも１つを含み、
    前記複数のリンク上に１つ又は前記複数の定量的データ・マッピングを表示することは、色及び太さのグラデーションの少なくとも１つを含む、
    請求項１３に記載の方法。
16. 前記視覚的表現は、各ノードとリンクがマウスによってアクセスされる１つ又は複数のフィールドに関連付けられる複数のノードと複数のリンクを含む、請求項１に記載の方法。
17. 前記視覚的表現は、
    複数のノード及び複数のリンク上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することと、
    前記複数のノード及び複数のリンク上に前記１つ又は複数の定量的データ・マッピングを表示することと、
    を備える、請求項４に記載のシステム。
18. 前記複数のノード上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することは、レベル制約、スイム・レーン・ラベル、カテゴリの色、カテゴリの形状、カテゴリの装飾、及びカテゴリのテキストのうちの少なくとも１つを含み、
    前記複数のリンク上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することは、カテゴリの色及びカテゴリのテキストのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１７に記載のシステム。
19. 前記複数のノード上に前記１つ又は複数の定量的データ・マッピングを表示することは、色のグラデーションの少なくとも１つを含み、
    前記複数のリンク上に前記１つ又は複数の定量的データ・マッピングを表示することは、色及び太さのグラデーションの少なくとも１つを含む、
    請求項１７に記載のシステム。
20. 前記視覚的表現は、各ノードとリンクがマウスによってアクセスされる１つ又は複数のフィールドに関連付けられる複数のノードと複数のリンクを含む、請求項４に記載のシステム。
21. 前記視覚的表現は、
    複数のノード及び複数のリンク上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することと、
    前記複数のノード及び複数のリンク上に前記１つ又は複数の定量的データ・マッピングを表示することと、
    を備える、請求項７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
22. 前記複数のノード上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することは、レベル制約、スイム・レーン・ラベル、カテゴリの色、カテゴリの形状、カテゴリの装飾、及びカテゴリのテキストのうちの少なくとも１つを含み、
    前記複数のリンク上に前記１つ又は複数の定性的データ・マッピングを表示することは、カテゴリの色及びカテゴリのテキストのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項２１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
23. 前記複数のノード上に前記１つ又は複数の定量的データ・マッピングを表示することは、色のグラデーションの少なくとも１つを含み、
    前記複数のリンク上に前記１つ又は複数の定量的データ・マッピングを表示することは、色及び太さのグラデーションの少なくとも１つを含む、
    請求項２１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
24. 前記視覚的表現は、各ノードとリンクがマウスによってアクセスされる１つ又は複数のフィールドに関連付けられる複数のノードと複数のリンクを含む、請求項７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。