KR20230074276A

KR20230074276A - 데이터 분석을 위한 사전 구성된 쿼리 추천들

Info

Publication number: KR20230074276A
Application number: KR1020237015166A
Authority: KR
Inventors: 아리에 힐만
Original assignee: 구글 엘엘씨
Priority date: 2020-10-08
Filing date: 2021-10-06
Publication date: 2023-05-26
Also published as: US20230141506A1; WO2022076610A1; US20220114169A1; EP4226259A1; JP2023545094A; CN116324756A; US11550780B2

Abstract

데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303)은 데이터의 상이한 데이터 분류들을 상이한 쿼리들에 상관시키는 상관 데이터 구조(130)에 상이한 레코드들을 기입하는 단계, 및 상기 기입하는 단계에 이어서, 기본적인 데이터베이스(160, 270)로의 데이터 분석 애플리케이션(250)에 의한 통신 접속을 확립하는 단계를 포함한다. 그 후, 상기 데이터 분석 애플리케이션에서 상기 데이터베이스 내의 데이터에 대한 데이터 모델(120, 170)이 구성될 수 있고, 상기 데이터 모델에서의 상기 데이터의 분류와 상관되는 상관 데이터 구조에서 상기 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리가 선택될 수 있다. 상기 상이한 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리가 상기 데이터 분석 애플리케이션에서 최종 사용자에게 디스플레이되어 상기 상이한 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리의 추가를 위한 지능적 추천을 제공함으로써 상기 최종 사용자가 도움없이 상기 상이한 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리의 적합성을 발견하지 않아도 된다.

Description

데이터 분석을 위한 사전 구성된 쿼리 추천들

[0001] 본 개시는 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 분야에 관한 것으로, 더 특정하게는 데이터 분석 시스템에서 BI에 대한 쿼리들의 공식화에 관한 것이다.

[0002] 데이터베이스라는 용어는 컴퓨팅 시스템을 통해 전자적으로 저장되고 액세스되는 데이터의 조직화된 컬렉션을 지칭한다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 차례로 각각의 최종 사용자에 의한 데이터베이스와의 상호작용을 용이하게 하기 위해 데이터베이스와 하나 이상의 최종 사용자들 사이의 인터페이스를 제공하는 컴퓨터 프로그램이다. DBMS는 일반적으로 또한 기본적인 데이터베이스 내의 데이터에 액세스하기 위해 다른 컴퓨터 프로그램들에 대한 인터페이스를 제공한다. 일반적으로 말하면, 최종 사용자들 및 기타 컴퓨터 프로그램들은 신망 있는 구조화된 쿼리 언어(structured query language, SQL)와 같은 대응하는 쿼리 언어에 따라 형성된 쿼리 지시들을 사용하여 DBMS를 통해 데이터베이스와 상호작용한다.

[0003] 데이터베이스 내의 데이터를 쿼리하고 관리하기 위한 SQL의 매우 기본적인 사용은 많은 최종 사용자들에게 큰 어려움이 없지만, 더 복잡한 SQL 쿼리들을 공식화하는 것은 심약한 사람들을 위한 것은 아니다. 더 중요한 것은, 실제 쿼리의 기법들과 관계없이 쿼리를 특정하는 것은 데이터베이스 내의 데이터 및 데이터 간의 기본적인 관계들에 대한 강한 이해를 필요로 한다. 데이터베이스의 콘텐츠를 "판독"하는 것이 실용적이지 않은 한은, 데이터베이스 내의 데이터의 더 깊은 이해를 제공하기 위해 생성된 데이터베이스 모델이 이후 인트로스펙트(introspect)될 수 있도록 데이터베이스를 모델링하는 것이 알려져 있다. 실제로, 현대의 데이터 분석 툴들은 기존 데이터 베이스의 모델링뿐만 아니라, 모델에 의해서만 공급되는 지식에 기초하여 데이터베이스와 대조하여 실행될 SQL 쿼리들의 공식화를 허용한다.

[0004] 이와 관련하여, 데이터 모델은 데이터베이스의 데이터 세트가 어떻게 조직되는지를 기술하고 데이터 세트의 데이터와 관련하여 쿼리들의 구성을 안내하는 추상 모델이다. 데이터 모델은 일반적으로 그의 정점들이 각각 표를 참조하고 그의 에지들이 표들에 대한 참조들 간의 결합 조건들을 반영하는 결합 그래프(join graph)를 포함한다. 뿐만 아니라, 결합 그래프는 또한 그 테이블들 내의 열들, 표현식들을 통해 다른 열들로부터 도출되는 열들, 쿼리들이 전형적으로 분류되는 열들의 컬렉션들, 쿼리들이 전형적으로 소계(sub-total)들 및 총계(total)들로 그룹화되는 열들의 컬렉션들, 소계 또는 총계의 구성 동안 열 값들을 조합함으로써 도출되는 표현식들, 및 쿼리들이 데이터에 대해 어떻게 형성될 수 있는지에 대한 다른 제안들을 기술할 수 있다.

[0005] 그러나, 데이터 모델의 강건한 성질에도 불구하고, 데이터베이스에 대한 데이터 모델의 인트로스펙션만으로는 데이터베이스 내의 데이터의 완전한 이해를 누리기에 충분하지 않다. 실제로, 자동화된 데이터베이스 모델링 툴들은 일반적으로 데이터베이스에 대한 DBMS를 통해 데이터베이스와 대조하여 이전에 실행된, 모델에서 이전에 정의된 쿼리들을 포함하는 기본적인 데이터베이스에 명시적으로 매핑되는 데이터베이스 모델을 생성할 수 있을 뿐이다. 그러나, 데이터베이스 내의 기존 데이터로부터 추론될 수 있을지도 모르지만, 아직 명시적으로서 정의되지 않은 많은 암시적인 정보가 발견되지 않은 채로 남아 있다.

[0006] BI는 데이터 분석의 자연스러운 결과이며, 비즈니스에 대해 수집된 데이터에 관한 상이한 실세계 질문들은 비즈니스의 성질, 운영 및 성능에 대한 "실행 가능한 통찰(actionable insights)"을 제공하기 위해 데이터 분석을 이용하여 답변된다. 이 실세계 질문들은 모델에 아직 존재하지 않지만, 데이터 모델로부터 추론되는 하나 이상의 쿼리의 형태로 데이터 모델에 문의된다. 현대의 BI 툴들은 이러한 쿼리들의 일부 비축 형태들을 제공할 뿐만 아니라, 최종 사용자가 특별히 관심을 갖는 실세계 질문들에 답변하기 위해 최종 사용자가 커스텀 쿼리 블록들을 공식화할 수 있게 허용하는 프로그래매틱 인터페이스도 제공한다. 그러나, 추구되는 "실행 가능한 통찰"을 달성하기에 충분한 쿼리들의 블록을 생성하는 데 필요한 기술 세트를 마스터링하는 것은 작은 일이 아니며 종종 일부 최종 사용자들에게는 실현 가능하지 않다.

[0007] 본 개시의 예들은 BI 툴의 쿼리 블록 커스터마이즈에 관한 기술의 결함들을 해결하고 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 신규하고 자명하지 않은 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 본 개시의 일 양태는 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법을 제공한다. 이 방법은 데이터의 상이한 데이터 분류들을 상이한 쿼리들에 상관시키는 상관 데이터 구조에 상이한 레코드들을 기입하는 단계를 포함한다. 이 방법은 기입하는 단계에 이어서, 컴퓨터 통신 네트워크를 통해 기본적인 데이터베이스로의 데이터 분석 애플리케이션에 의한 통신 접속을 확립하는 단계를 또한 포함한다. 이 방법은 데이터 분석 애플리케이션에서, 데이터베이스 내의 데이터에 대한 데이터 모델을 구성하고 데이터 모델에서 데이터를 분류하는 단계를 추가로 포함한다. 이 방법은 상관 데이터 구조에서, 데이터 모델에서의 데이터의 분류에 상관된 상기 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리를 선택하는 단계를 또한 포함한다. 이 방법은 데이터 분석 애플리케이션에서, 상이한 쿼리들 중 선택된 쿼리를 디스플레이하는 단계를 추가로 포함한다.

[0008] 본 개시의 구현들은 다음의 옵션의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 예들에서는, 디스플레이하는 단계는 쿼리들 중 선택된 쿼리에 대응하는 지시들의 세트를 디스플레이하는 단계를 포함한다. 여기서, 지시들은 마크업 언어문들일 수 있다.

[0009] 일부 구현들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은, 데이터 모델에서의 데이터의 분류들의 조합에 상관된 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리의 선택을 포함한다. 일부 구성들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 데이터 모델의 일부의 시각화인 사용자 인터페이스 뷰의 선택을 포함한다. 일부 예들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 데이터 모델의 일부로부터의 데이터의 리포트의 선택을 포함한다. 일부 구성들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 제3자 애플리케이션에서의 프로그래매틱 지시의 선택을 포함한다.

[0010] 본 개시의 다른 양태는 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템을 제공한다. 이 시스템은, 각각이 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 갖는, 하나 이상의 컴퓨터를 포함하는 호스트 컴퓨팅 플랫폼을 포함한다. 이 시스템은 데이터를 저장하는 데이터베이스 및 메모리에서 실행되고 데이터베이스 내의 데이터를 모델링하는 데이터 모델과 대조하여 쿼리들을 관리하는 데이터 분석 컴퓨터 프로그램을 또한 포함한다. 이 시스템은 호스트 컴퓨팅 플랫폼의 메모리에서의 실행 동안 동작들을 수행할 수 있게 되는 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 미리 구성된 쿼리 추천 모듈을 추가로 포함한다. 동작들 중 하나는 데이터의 상이한 데이터 분류들을 상이한 쿼리들에 상관시키는 상관 데이터 구조에 상이한 레코드들을 기입하는 단계를 포함한다. 다른 동작은, 기입하는 단계에 이어서, 컴퓨터 통신 네트워크를 통해 기본적인 데이터베이스로의 데이터 분석 애플리케이션에 의한 통신 접속을 확립하는 단계를 포함한다. 동작들은 데이터 분석 애플리케이션에서, 데이터베이스 내의 데이터에 대한 데이터 모델을 구성하고 데이터 모델에서 데이터를 분류하는 단계를 또한 포함한다. 다른 동작은 상관 데이터 구조에서, 데이터 모델에서의 데이터의 분류에 상관된 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리를 선택하는 단계를 포함한다. 동작들은 데이터 분석 애플리케이션에서, 상이한 쿼리들 중 선택된 쿼리를 디스플레이하는 단계를 추가로 포함한다.

[0011] 본 개시의 구현들은 다음의 옵션의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 예들에서는, 디스플레이하는 단계는 쿼리들 중 선택된 쿼리에 대응하는 마크업 언어문들의 세트를 디스플레이하는 단계를 포함한다. 일부 구현들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 데이터 모델에서의 데이터의 분류들의 조합에 상관된 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리의 선택을 포함한다.

[0012] 일부 예들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 데이터 모델의 일부의 시각화인 사용자 인터페이스 뷰의 선택을 포함한다. 옵션으로, 상관 데이터 구조에서의 선택은 데이터 모델의 일부로부터의 데이터의 리포트의 선택을 포함한다. 일부 구성들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 제3자 애플리케이션에서의 프로그래매틱 지시의 선택을 포함한다.

[0013] 본 개시의 다른 양태는 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 컴퓨터 프로그램 제품은 프로그램 명령어들이 포함된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함한다. 프로그램 명령어들은 디바이스로 하여금 데이터의 상이한 데이터 분류들을 상이한 쿼리들에 상관시키는 상관 데이터 구조에 상이한 레코드들을 기입하는 단계를 포함하는 방법을 수행하게 하도록 디바이스에 의해 실행 가능하다. 이 방법은, 기입하는 단계에 이어서, 컴퓨터 통신 네트워크를 통해 기본적인 데이터베이스로의 데이터 분석 애플리케이션에 의한 통신 접속을 확립하는 단계를 추가로 포함한다. 이 방법은 데이터 분석 애플리케이션에서, 데이터베이스 내의 데이터에 대한 데이터 모델을 구성하고 데이터 모델에서 데이터를 분류하는 단계를 또한 포함한다. 이 방법은 상관 데이터 구조에서, 데이터 모델에서의 데이터의 분류에 상관된 상기 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리를 선택하는 단계를 또한 포함한다. 이 방법은 데이터 분석 애플리케이션에서, 상이한 쿼리들 중 선택된 쿼리를 디스플레이하는 단계를 또한 포함한다.

[0014] 본 개시의 구현들은 다음의 옵션의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 구성들에서는, 디스플레이하는 단계는 쿼리들 중 선택된 쿼리에 대응하는 지시들의 세트를 디스플레이하는 단계를 포함한다. 일부 예들에서는, 지시들은 마크업 언어문들이다. 일부 구현들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은, 데이터 모델에서의 데이터의 분류들의 조합에 상관된 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리의 선택을 포함한다.

[0015] 일부 구성들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 데이터 모델의 일부의 시각화인 사용자 인터페이스 뷰의 선택을 포함한다. 일부 예들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 데이터 모델의 일부로부터의 데이터의 리포트의 선택을 포함한다. 일부 구성들에서는, 상관 데이터 구조에서의 선택은 제3자 애플리케이션에서의 프로그래매틱 지시의 선택을 포함한다.

[0016] 본 개시의 하나 이상의 구현의 세부 사항들은 첨부 도면들 및 이하의 설명에서 제시된다. 다른 양태들, 특징들, 및 이점들은 상세한 설명 및 도면들로부터, 그리고 청구항들로부터 명백할 것이다.

[0017] 본 명세서에 포함되어 그 일부를 구성하는 첨부 도면들은 본 개시의 예들을 예시하고, 설명과 함께, 본 개시의 원리들을 설명하는 역할을 한다. 본 명세서에 예시된 예들은 현재 바람직하지만, 본 개시는 도시된 정확한 배열들 및 수단들로 제한되지는 않는 것으로 이해된다.
[0018] 도 1은 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 프로세스의 그림 예시이다.
[0019] 도 2는 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템의 개략 예시이다.
[0020] 도 3a 및 도 3b는, 함께, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 프로세스를 예시하는 흐름도이다.
[0021] 다양한 도면들에서의 유사한 참조 부호들은 유사한 요소들을 나타낸다.

[0022] 본 개시의 예들은 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하는 것을 제공한다. 본 개시의 예에 따르면, 상이한 데이터베이스들에 대한 상이한 데이터 모델들 내의 데이터는 데이터 타입과 같은 하나 이상의 분류에 따라 분류될 수 있다. 그 후, 데이터 모델에서의 대응하는 분류된 데이터의 분류들 각각은 분류된 데이터에 대해 확립된 하나 이상의 상이한 데이터 모델 쿼리 또는 쿼리 블록과 상관 테이블에서 연관될 수 있다. 그 후, 데이터 분석 애플리케이션은 컴퓨터 통신 네트워크를 통해 기본적인 데이터베이스로의 통신 접속을 확립하고 데이터베이스 내의 데이터에 대한 데이터 모델을 구성한다. 뿐만 아니라, 데이터 분석 애플리케이션은 데이터 모델에서 데이터를 분류한다. 결과적으로, 데이터 분석 애플리케이션은 그 후 상관 데이터 구조에서 데이터 모델에서의 데이터의 분류에 상관된 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리를 선택하여, 데이터 분석 애플리케이션에서 최종 사용자에게, 데이터 모델에서의 데이터와 대조하여 실행될 쿼리들의 세트에 상이한 쿼리들 중 선택된 쿼리를 추가하기 위한 지능적 추천을 디스플레이할 수 있다.

[0023] 추가 예시에서, 도 1은 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 프로세스를 그림으로 도시한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 대응하는 데이터 저장소(110)로부터 생성된 데이터 모델들(120) 중 상이한 데이터 모델에서의 데이터와 관련하여 적용된 각각의 지시(140)는 단지 몇 가지 예를 들자면, 데이터의 데이터 타입, 또는 데이터가 어느 토픽과 관련되는지에 관한 데이터의 클래스, 또는 조직의 어느 부분이 데이터를 생성했는지에 관한 데이터의 소스와 같은 데이터의 특성화(150)와 상관될 수 있다. 각각의 지시(140)는, 차례로, 간단한 쿼리, 복잡한 쿼리, 쿼리들의 세트, 하나 이상의 쿼리를 나타내는 마크업 언어, 예를 들어, 쿼리 블록, 데이터 모델(120)들 중 대응하는 데이터 모델의 일부의 시각화인 사용자 인터페이스 뷰, 데이터 모델(120)들 중 대응하는 데이터 모델의 일부로부터의 데이터의 리포트, 또는 제3자 애플리케이션에서의 프로그래매틱 지시일 수 있다.

[0024] 그 후, 상관들은 3가지 예를 들자면, 테이블, 리스트 또는 플랫 파일 문서와 같은 상관 데이터 구조(130)에 저장된다. 그 후, 데이터베이스(160)로부터 생성된 동시 데이터 모델(170)에 관하여, 데이터 모델(170) 내의 데이터는 상관 데이터 구조(130) 내의 매칭 엔트리를 식별하기 위해 상관 데이터 구조(130)의 특성화들(150)과의 상호 참조를 위해 특성화될 수 있다. 매칭에 의해, 완전한 매칭이 선호될 수 있지만, 임계량을 초과하는 부분 매칭이 매칭으로 간주될 수 있다는 것을 인식해야 한다. 특히, 상이한 분류 각각의 데이터의 조합이 상관 데이터 구조(130) 내의 단일 엔트리 ― 엔트리는 이전에 어써트된 지시와 관련하여 특정된 데이터의 특성화들의 조합으로 구성됨 ― 와 부분적으로 매칭하는 한은, 임계 수의 매칭 특성화들이 매칭으로 간주될 수 있다.

[0025] 어쨌든, 그 후 매칭 엔트리에 대한 대응하는 지시(190)가 검색될 수 있고 이어서 BI 툴의 사용자 인터페이스 프롬프트(180)에서 동시 데이터 모델(170)에 대한 사용을 위해 제안될 수 있다. 이러한 방식으로, 최종 사용자가 데이터 모델(170)에 대한 원하는 "실행 가능한 통찰"을 달성하기에 충분한 쿼리들의 블록을 생성하는 데 필요한 기술 세트를 마스터링할 필요 없이 그러한 "실행 가능한 통찰"을 달성하도록 최종 사용자를 대신하여 BI 툴에 대한 하나 이상의 커스터마이즈된 향상이 발견될 수 있다.

[0026] 도 1과 관련하여 기술된 프로세스는 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101)에서 구현될 수 있다. 추가 예시에서, 도 2는 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101)을 개략적으로 도시한다. 시스템은 각각이 메모리(220) 및 적어도 하나의 프로세서(230)를 갖는 하나 이상의 컴퓨터를 포함하는 호스트 컴퓨팅 플랫폼(예를 들어, 데이터 처리 하드웨어)(210)을 포함한다. 호스트 컴퓨팅 플랫폼(210)은 고정 저장소(240)를 포함하고, 컴퓨터 통신 네트워크(200)를 통해 상이한 원격 컴퓨팅 디바이스들(260)에 결합되며, 이들 각각은 그 자신의 데이터베이스(270)를 갖는다. 데이터 분석 애플리케이션(250)은 호스트 컴퓨팅 플랫폼(210) 내에서 실행되며, 호스트 컴퓨팅 플랫폼(210)의 고정 저장소(240) 내에 저장된 상이한 데이터 모델들(280)과 대조하여 데이터 분석 동작들을 수행하기 위한 사용자 인터페이스를 제공한다. 마지막으로, 시스템은 데이터 분석 애플리케이션(250)에 결합된 추천 엔진 모듈(300)을 포함한다.

[0027] 추천 엔진 모듈(300)은 호스트 컴퓨팅 플랫폼(210)의 메모리(220)에서 실행될 때, 데이터 모델들(280)과 대조하여 발행된 지시들을 모니터링할 수 있게 되는 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함한다. 프로그램 명령어들은 추가로 지시들 각각에 대해, 대응하는 지시와 관련된 데이터를 식별할 수 있게 된다. 프로그램 명령어들은 또한 추가로 데이터를 특성화하고, 지시를 지시와 관련된 다수의 데이터의 대응하는 특성화 또는 대응하는 특성화들의 조합과 상관시키는 상관 테이블(290) 내의 각각의 지시에 대한 레코드를 생성할 수 있게 된다.

[0028] 마지막으로, 프로그램 명령어들은 데이터 모델들(280) 중 새롭게 생성된 데이터 모델에서의 데이터, 및 또한 데이터 모델들(280) 중 새롭게 생성된 데이터 모델에서의 데이터의 조합들을 특성화함으로써 데이터베이스들(270) 중 대응하는 데이터 모델에 대한 데이터 모델들(280) 중 새롭게 생성된 데이터 모델을 처리하고, 상관 테이블(290)에서 특성화들 중 선택된 특성화들에 대한 매칭 엔트리들을 찾을 수 있게 된다. 상관 테이블 내의 각각의 매칭 엔트리에 대해, 프로그램 명령어들은 대응하는 지시를 검색하고, 데이터 분석 애플리케이션(250)에 대한 향상으로서 대응하는 지시를 추가하기 위한 사용자 인터페이스 프롬프트를 데이터 분석 애플리케이션(250)에서 제시할 수 있게 된다.

[0029] 추천 엔진 모듈(300)의 동작의 또 다른 추가 예시에서, 도 3a 및 도 3b는, 함께, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 프로세스/방법(303)을 예시하는 흐름도들(301a, 301b)이다. 이 프로세스/방법(303)은 호스트 컴퓨팅 플랫폼(예를 들어, 데이터 처리 하드웨어)(210) 상에서 실행될 수 있다. 블록 305에서 시작하여, 데이터 모델과 대조하여 발행된 쿼리가 분석을 위해 캡처될 수 있고, 블록 310에서, 쿼리와 관련된 데이터가, 예를 들어, 데이터 타입 또는 데이터 클래스, 또는 데이터 소스에 따라 특성화될 수 있다. 그 후, 블록 315에서, 상관 테이블을 검사하여, 특성화를 위한 엔트리가 상관 테이블에 이미 존재하는지의 여부를 결정할 수 있다. 결정 블록 320에서, 특성화를 위한 엔트리가 상관 테이블에 이미 존재하지 않는다고 결정되면, 블록 325에서, 특성화를 위한 엔트리를 상관 테이블에 추가하여 특성화를 지시에 상관시킨다. 그 후, 프로세스/방법(303)은 다음 모니터링된 쿼리에 대해 반복된다.

[0030] 이제 도 3b를 참조하면, 블록 330에서, 데이터 분석 애플리케이션과 새로운 데이터 소스 사이에 접속이 확립될 수 있으며, 그 후 블록 335에서 새로운 데이터 소스로부터 데이터 모델이 생성될 수 있다. 그 후, 블록 340에서, 데이터 모델로부터의 데이터가 처리를 위해 검색될 수 있고, 블록 345에서, 개별적으로 열에 의해 특성화되거나, 또는 블록 350에서 열 제목들의 순열로서 특성화된다. 그 후, 블록 355에서, 제1 특성화가 선택될 수 있고, 블록 360에서, 매칭 엔트리에 대해 상관 테이블이 검사될 수 있다. 결정 블록 365에서, 매칭 엔트리가 발견될 수 있다면, 블록 370에서, 매칭 엔트리에 대한 대응하는 지시가 추천들의 리스트에 추가될 수 있다. 결정 블록 375에서, 처리될 추가의 특성화가 남아 있다면, 블록 385에서, 다음 특성화가 검색될 수 있고, 프로세스/방법(303)은 블록 360을 통해 계속된다. 결정 블록 375에서 추가의 특성화가 남아 있지 않다면, 프로세스/방법(303)은 데이터 분석 애플리케이션에 대한 제안된 향상들로서 사용자 인터페이스 다이얼로그에서 리스트 내의 추천들을 제시/디스플레이할 수 있다.

[0031] 본 개시는 시스템, 방법, 컴퓨터 프로그램 제품 또는 이들의 임의의 조합 내에 포함될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세서로 하여금 본 개시의 양태들을 수행하게 하기 위한 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어들을 갖는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체 또는 매체들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 명령어 실행 디바이스에 의해 사용될 명령어들을 보유하고 저장할 수 있는 유형의(tangible) 디바이스일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는, 예를 들어, 전자 저장 디바이스, 자기 저장 디바이스, 광학 저장 디바이스, 전자기 저장 디바이스, 반도체 저장 디바이스, 또는 전술한 것들의 임의의 적합한 조합일 수 있지만 이에 제한되지는 않는다.

[0032] 본 명세서에 기술된 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어들은 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로부터 각각의 컴퓨팅/처리 디바이스들로 또는 네트워크를 통해 외부 컴퓨터 또는 외부 저장 디바이스로 다운로드될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어들은 전체적으로 사용자의 컴퓨터 상에서, 부분적으로 사용자의 컴퓨터 상에서, 독립 실행형 소프트웨어 패키지로서, 부분적으로 사용자의 컴퓨터 상에서 그리고 부분적으로 원격 컴퓨터 상에서 또는 전체적으로 원격 컴퓨터 또는 서버 상에서 실행될 수 있다. 본 개시의 양태들은 본 개시의 예들에 따른 방법들, 장치들(시스템들), 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 흐름도 예시들 및/또는 블록도들을 참조하여 본 명세서에서 기술된다. 흐름도 예시들 및/또는 블록도들의 각각의 블록, 및 흐름도 예시들 및/또는 블록도들 내의 블록들의 조합들은 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어들에 의해 구현될 수 있음을 이해할 것이다.

[0033] 이들 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어들은 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 또는 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서에 제공되어 기계를 생성할 수 있고, 이에 따라 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서를 통해 실행되는 명령어들은 흐름도들 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에서 특정된 기능들/동작들을 구현하기 위한 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어들은 또한 컴퓨터, 프로그램 가능한 데이터 처리 장치, 및/또는 다른 디바이스들이 특정한 방식으로 기능하도록 지시할 수 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있고, 이에 따라 명령어들이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 흐름도 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에서 특정된 기능/동작의 양태들을 구현하는 명령어들을 포함하는 제조 물품을 포함하게 된다.

[0034] 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령어들은 또한 컴퓨터, 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치, 또는 다른 디바이스에 로딩되어 컴퓨터, 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치, 또는 다른 디바이스 상에서 수행될 일련의 동작 단계들이 컴퓨터 구현된 프로세스를 생성하게 할 수 있고, 이에 따라 컴퓨터, 다른 프로그램 가능한 데이터 처리 장치, 또는 다른 디바이스 상에서 실행되는 명령어들이 흐름도 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에서 특정된 기능들/동작들을 구현하게 된다.

[0035] 도면들에서의 흐름도 및 블록도들은 본 개시의 다양한 예들에 따른 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 가능한 구현들의 아키텍처, 기능성, 및 동작을 예시한다. 이와 관련하여, 흐름도 또는 블록도들 내의 각각의 블록은 특정된 논리 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행 가능 명령어를 포함하는 모듈, 세그먼트, 또는 명령어들의 일부를 나타낼 수 있다. 일부 대안적인 구현들에서는, 블록에서 언급된 기능들은 도면들에서 언급된 순서와 다르게 행해질 수 있다. 예를 들어, 연속적으로 도시된 2개의 블록은, 사실은, 실질적으로 동시에 실행될 수 있거나, 관련된 기능성에 따라서는, 블록들이 때때로 역순으로 실행될 수 있다. 또한 블록도들 및/또는 흐름도 예시의 각각의 블록, 및 블록도들 및/또는 흐름도 예시 내의 블록들의 조합들은 특정된 기능들 또는 동작들을 수행하는 특수 목적 하드웨어 기반 시스템에 의해 구현되거나 특수 목적 하드웨어와 컴퓨터 명령어들의 조합들을 수행할 수 있다는 점도 유의해야 할 것이다.

[0036] 마지막으로, 본 명세서에서 사용된 용어는 단지 특정한 예들을 기술하기 위해 사용된 것일 뿐이고, 본 개시를 제한하려고 의도된 것은 아니다. 본 명세서에서 사용되는, 단수 형태들 "a", "an" 및 "the"는, 컨텍스트가 분명히 달리 지시하지 않는 한, 복수 형태들도 포함하려고 의도된 것이다. 본 명세서에서 사용될 때, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어들은 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 및/또는 구성 요소들의 존재를 특정하지만, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 구성 요소, 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것도 추가로 이해할 것이다.

[0037] 아래 청구항들에서의 모든 수단 또는 단계 플러스 기능 요소들의 대응하는 구조들, 재료들, 동작들, 및 등가물들은 구체적으로 청구된 바와 같은 다른 청구된 요소들과 조합하여 기능을 수행하기 위한 임의의 구조, 재료, 또는 동작을 포함하려고 의도된 것이다. 본 개시의 설명은 예시 및 설명을 위해 제시되었다; 그러나, 총망라한 것으로 또는 개시된 형태의 본 개시로 제한되는 것으로 의도된 것은 아니다. 본 개시의 범위 및 정신을 벗어나지 않고 본 기술분야의 통상의 기술자들에게 많은 수정들 및 변형들이 명백할 것이다. 이 예는 본 개시의 원리들 및 실제 응용을 가장 잘 설명하기 위해, 그리고 본 기술분야의 다른 통상의 기술자들이 고려되는 특정 용도에 적합한 다양한 수정들과 함께 다양한 예들에 대해 본 개시를 이해할 수 있게 하기 위해 선택되고 설명되었다.

[0038] 다수의 구현들이 설명되었다. 그럼에도 불구하고, 본 개시의 정신 및 범위를 벗어나지 않고 다양한 수정들이 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 따라서, 다른 구현들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims

데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303)으로서,
데이터의 상이한 데이터 분류들을 상이한 쿼리들에 상관시키는 상관 데이터 구조(130)에 상이한 레코드들을 기입하는 단계;
상기 기입하는 단계에 이어서, 컴퓨터 통신 네트워크(200)를 통해 기본적인 데이터베이스(160, 270)로의 데이터 분석 애플리케이션(250)에 의한 통신 접속을 확립하는 단계;
상기 데이터 분석 애플리케이션(250)에서, 상기 데이터베이스(160, 270) 내의 데이터에 대한 데이터 모델(120, 170)을 구성하고 상기 데이터 모델(120, 170)에서 상기 데이터를 분류하는 단계;
상기 상관 데이터 구조(130)에서, 상기 데이터 모델(120, 170)에서의 상기 데이터의 분류에 상관된 상기 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리를 선택하는 단계; 및
상기 데이터 분석 애플리케이션(250)에서, 상기 상이한 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303).
제1항에 있어서,
상기 디스플레이하는 단계는 상기 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리에 대응하는 지시들(140)의 세트를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303).
제2항에 있어서,
상기 지시들(140)은 마크업 언어문들인, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303).
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170) 내의 데이터의 분류들의 조합에 상관된 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리의 선택을 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303).
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170)의 일부의 시각화인 사용자 인터페이스 뷰의 선택을 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303).
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170)의 일부로부터의 데이터의 리포트의 선택을 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303).
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 제3자 애플리케이션에서의 프로그래매틱 지시의 선택을 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 방법(303).
미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101)으로서,
각각이 메모리(220) 및 적어도 하나의 프로세서(230)를 갖는, 하나 이상의 컴퓨터를 포함하는 호스트 컴퓨팅 플랫폼(210);
데이터를 저장하는 데이터베이스(160, 270);
상기 메모리(220)에서 실행되고 상기 데이터베이스(160, 270) 내의 상기 데이터를 모델링하는 데이터 모델(120, 170)과 대조하여 쿼리들을 관리하는 데이터 분석 컴퓨터 프로그램; 및
상기 호스트 컴퓨팅 플랫폼(210)의 상기 메모리(220)에서의 실행 동안 동작들을 수행할 수 있게 되는 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 미리 구성된 쿼리 추천 모듈(300)을 포함하고, 상기 동작들은:
데이터의 상이한 데이터 분류들을 상이한 쿼리들에 상관시키는 상관 데이터 구조(130)에 상이한 레코드들을 기입하는 단계;
상기 기입하는 단계에 이어서, 컴퓨터 통신 네트워크(200)를 통해 기본적인 데이터베이스(160, 270)로의 데이터 분석 애플리케이션(250)에 의한 통신 접속을 확립하는 단계;
상기 데이터 분석 애플리케이션(250)에서, 상기 데이터베이스(160, 270) 내의 데이터에 대한 데이터 모델(120, 170)을 구성하고 상기 데이터 모델(120, 170)에서 상기 데이터를 분류하는 단계;
상기 상관 데이터 구조(130)에서, 상기 데이터 모델(120, 170)에서의 상기 데이터의 분류에 상관된 상기 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리를 선택하는 단계; 및
상기 데이터 분석 애플리케이션(250)에서, 상기 상이한 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101).
제8항에 있어서,
상기 디스플레이하는 단계는 상기 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리에 대응하는 마크업 언어문들의 세트를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101).
제8항 또는 제9항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170) 내의 데이터의 분류들의 조합에 상관된 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리의 선택을 포함하는, 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101).
제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170)의 일부의 시각화인 사용자 인터페이스 뷰의 선택을 포함하는, 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101).
제8항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170)의 일부로부터의 데이터의 리포트의 선택을 포함하는, 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101).
제8항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 제3자 애플리케이션에서의 프로그래매틱 지시의 선택을 포함하는, 미리 구성된 쿼리들을 추천하도록 구성된 데이터 분석 데이터 처리 시스템(101).
데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 프로그램 명령어들이 포함된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은 디바이스(260)로 하여금:
데이터의 상이한 데이터 분류들을 상이한 쿼리들에 상관시키는 상관 데이터 구조(130)에 상이한 레코드들을 기입하는 단계;
상기 기입하는 단계에 이어서, 컴퓨터 통신 네트워크(200)를 통해 기본적인 데이터베이스(160, 270)로의 데이터 분석 애플리케이션(250)에 의한 통신 접속을 확립하는 단계;
상기 데이터 분석 애플리케이션(250)에서, 상기 데이터베이스(160, 270) 내의 데이터에 대한 데이터 모델(120, 170)을 구성하고 상기 데이터 모델(120, 170)에서 상기 데이터를 분류하는 단계;
상기 상관 데이터 구조(130)에서, 상기 데이터 모델(120, 170)에서의 상기 데이터의 분류에 상관된 상기 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리를 선택하는 단계; 및
상기 데이터 분석 애플리케이션(250)에서, 상기 상이한 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 방법(303)을 수행하게 하도록 상기 디바이스(260)에 의해 실행 가능한, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항에 있어서,
상기 디스플레이하는 단계는 상기 쿼리들 중 상기 선택된 쿼리에 대응하는 지시들(140)의 세트를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품.
제15항에 있어서,
상기 지시들(140)은 마크업 언어문들인, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170) 내의 데이터의 분류들의 조합에 상관된 상이한 쿼리들 중 적어도 하나의 쿼리의 선택을 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170)의 일부의 시각화인 사용자 인터페이스 뷰의 선택을 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 상기 데이터 모델(120, 170)의 일부로부터의 데이터의 리포트의 선택을 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품.
제14항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 상관 데이터 구조(130)에서의 상기 선택은 제3자 애플리케이션에서의 프로그래매틱 지시의 선택을 포함하는, 데이터 분석에서 미리 구성된 쿼리들을 추천하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품.