(57)【要約】  異なる組織によって作成され、用語やスキーマが異なるデータを扱う処理フローに対する検索と再利用を可能にする。  データ処理フロー管理システムは、処理フローの情報と、処理フローの入力データ、および、出力データと、当該データのメタデータと、スキーマと、用語の類義関係定義とを管理する。そして、処理フロー検索時には、検索条件に含まれる処理フローの入力データ、および出力データと、データ処理フロー管理システムが管理する処理フローの入力データ、および出力データを、メタデータ、スキーマ、用語の類義関係定義を用いて比較することで、検索条件で指定された処理フローと類似した処理フローを検索する。
2018011895.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データに対して変換処理を実行して出力データを生成するための定義情報を含む処理フローを格納したリポジトリを備えた、データ処理フロー管理システムであって、
前記処理フローを含む処理フロー群を記憶する処理フロー情報データベースと、
前記処理フロー群に含まれる各処理フローの入力、および、出力であるデータと、当該データを説明する情報であるメタデータ、および、当該データのスキーマとを格納する統合データベースと、
新たに作成された処理フロー、または、処理フローの一部を検索条件処理フローとして含む検索リクエストを受信する受信部と、
任意の二つの処理フローの入力データ、および、出力データの少なくとも一つについて、各データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することでデータの類似度を求め、入力データ、および、出力データの少なくとも一つの類似度から処理フローの類似度を計算する類似度計算部と、
前記処理フロー群から、前記類似度計算部を用いて、前記検索条件処理フローに類似した１以上の処理フローを抽出し、抽出した１以上の処理フローを含む処理フローリストを作成する検索部と、
検索要求元に対して、前記処理フローリストと前記各処理フローの類似度とを検索リクエストの応答として返信する送信部とを備えることを特徴とする、
データ処理フロー管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ処理フロー管理システムであって、
前記統合データベースは、
前記メタデータ、および、前記スキーマで用いられる用語の類義関係を定義した情報として、同一、または、類似した意味を持つ単語の集合である１つ以上の意味グループを含み、
前記類似度計算部は、
任意の２つのデータの類似度を計算するにあたり、２つのデータの名称同士、データのメタデータの各項目同士が同一、または、同一の意味グループに属する場合は、名称やメタデータ項目類似度として値を与え、当該名称やメタデータ項目類似度に基づいて、２つのデータの類似度を算出することを特徴とする、
データ処理フロー管理システム。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ処理フロー管理システムであって、
前記類似度計算部は、
比較元処理フローの１入力データと、比較先処理フローの全入力データとのデータの類似度をそれぞれ計算し、類似度が一定値以上であり、最も類似度が高い前記比較先処理フローの入力データを前記比較元処理フローの当該入力データの類似データとして対応づける入力データ対応付処理を行い、
前記比較元処理フローの全入力データについて前記入力データ対応付処理によって類似データと類似度とを求めて、前記入力データ対応付処理による類似データの総和を比較元入力データと比較先入力データの類似度とし、
比較元処理フローの１出力データと、比較先処理フローの全出力データとのデータの類似度をそれぞれ計算し、類似度が一定値以上であり、最も類似度が高い前記比較先処理フローの入力データを前記比較元処理フローの当該入力データの類似データとして対応づける出力データ対応付処理を行い、
前記比較元処理フローの全出力データについて前記出力データ対応付処理によって類似データと類似度とを求めて、前記出力データ対応付処理による類似データの総和を比較元出力データと比較先出力データの類似度とし、
前記入力データの類似度と前記出力データの類似度に基づいて、比較元処理フローと比較先処理フローの類似度を計算することを特徴とするデータ処理フロー管理システム。
【請求項４】
請求項１に記載のデータ処理フロー管理システムであって、
検索履歴管理部と、課金管理部とを更に備え、
前記検索履歴管理部は、
前記検索要求元である利用者の利用者ＩＤと検索された処理フローＩＤを関連付けて検索履歴として記録し、
同一利用者が、検索履歴に自身が検索したとして記録された処理フローに含まれる入力データと同一、または、類似した入力データを前記統合データベースから取得した場合に、前記課金管理部へ利用通知を行い、
前記課金管理部は、
前記利用通知に基づいて課金処理を行うことを特徴とするデータ処理フロー管理システム。
【請求項５】
請求項１に記載のデータ処理フロー管理システムであって、
相関分析部を更に備え、
前記相関分析部は、
前記処理フロー情報データベースのデータから選ばれる分析対象データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つと、前記処理フロー情報データベースの他のデータのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することで、前記分析対象データと関連性のあるデータを抽出し、相関分析の処理優先順位を決定することを特徴とするデータ処理フロー管理システム。
【請求項６】
１種類以上の入力データを読み込み、変換処理を実行して出力データを生成するための定義情報を含む処理フローを格納したリポジトリを用いるデータ処理フロー管理方法であって、
前記処理フローを含む処理フロー群を記憶する処理フロー情報データベースを用い、
前記処理フロー群に含まれる各処理フローの入力、および、出力であるデータと、当該データを説明する情報であるメタデータ、および、当該データのスキーマとを格納する統合データベースを用い、
新たに作成された処理フロー、または、処理フローの一部を検索条件処理フローとして含む検索リクエストを受信するリクエスト受信処理と、
前記検索条件処理フローと前記処理フロー情報データベースの処理フローの入力データ、および、出力データの少なくとも一つについて、各データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することでデータの類似度を求め、入力データ、および、出力データの少なくとも一つの類似度から処理フローの類似度を算出する類似度計算処理と、
前記類似度計算処理の結果に基づいて、１以上の処理フローを抽出し、抽出した１以上の処理フローを含む処理フローリストを作成する回答処理と、
を備えることを特徴とするデータ処理フロー管理方法。
【請求項７】
請求項６に記載のデータ処理フロー管理方法であって、
前記統合データベースは、
前記メタデータ、および、前記スキーマで用いられる用語の類義関係を定義した情報として、同一、または、類似した意味を持つ単語の集合である１つ以上の意味グループを含み、
前記類似度計算処理は、
任意の２つのデータの類似度を計算するにあたり、２つのデータの名称同士、データのメタデータの各項目同士が同一、または、同一の意味グループに属する場合は、名称やメタデータ項目類似度として値を与え、当該名称やメタデータ項目類似度に基づいて、２つのデータの類似度を算出することを特徴とするデータ処理フロー管理方法。
【請求項８】
請求項６に記載のデータ処理フロー管理方法であって、
前記類似度計算処理は、
比較元処理フローの１入力データと、比較先処理フローの全入力データとのデータの類似度をそれぞれ計算し、前記類似度が一定値以上であり、最も類似度が高い前記比較先処理フローの入力データを前記比較元処理フローの当該入力データの類似データとして対応づける入力データ対応付処理を行い、
前記比較元処理フローの全入力データについて、前記入力データ対応付処理により、前記類似データと類似度とを求め、
前記類似データの類似度の総和に基づいて、前記比較元処理フローの入力データと前記比較先処理フローの入力データの類似度を求め、
前記比較元処理フローの入力データと前記比較先処理フローの入力データの類似度に基づいて、前記比較元処理フローと前記比較先処理フローの類似度を求めることを特徴とするデータ処理フロー管理方法。
【請求項９】
請求項６に記載のデータ処理フロー管理方法であって、
前記検索リクエストの主体となる利用者の利用者ＩＤと、前記処理フローリストに含まれる処理フローＩＤを対応付けて、検索履歴として記録し、
利用者が、前記検索履歴に自身の利用者ＩＤと対応付けて記録された処理フローに含まれるデータと同一、または、類似したデータを前記統合データベースから取得した場合に、
当該利用者の利用者ＩＤおよび取得した前記データのデータＩＤの少なくとも一つと関連付けて、ポイントの加算処理を行うデータ処理フロー管理方法。
【請求項１０】
請求項６に記載のデータ処理フロー管理方法であって、
前記処理フロー情報データベースのデータから選ばれる分析対象データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つと、前記処理フロー情報データベースの他のデータのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することで、前記分析対象データと関連性のあるデータを抽出し、
抽出されたデータについて、さらに分析処理を行うことを特徴とするデータ処理フロー管理方法。
【請求項１１】
データ、処理、および、前記データまたは前記処理の間の接続関係を定義した処理フローを格納する、処理フローデータベースと、
前記データの内容を保持するとともに、前記データの意味内容に関する広義のメタデータを格納する統合データベースと、
利用者からの処理要求入力を受け付ける分析ツール計算機と、
前記処理要求入力に基づいて処理を行い、処理結果出力を生成する管理部と、
を備え、
前記管理部は、
前記処理要求入力と前記広義のメタデータを比較して評価値を計算し、前記評価値が所定の条件を満たす前記広義のメタデータを持つ前記データを抽出し、抽出された前記データを含む前記処理フローを抽出して前記処理結果出力とする、
データ処理フロー管理システム。
【請求項１２】
前記処理要求入力は、
データ、処理、および、前記データまたは前記処理の間の接続関係を定義した検索対象処理フローであり、
前記管理部は、
前記検索対象処理フローのデータの前記広義のメタデータと、前記統合データベースのデータの前記広義のメタデータを比較して、前記検索対象処理フローのデータと前記統合データベースのデータのデータ類似度を前記評価値として計算する、
請求項１１記載のデータ処理フロー管理システム。
【請求項１３】
前記管理部は、
前記検索対象処理フローの出力データの前記広義のメタデータと、前記統合データベースのデータの前記広義のメタデータを比較して、前記検索対象処理フローの出力データと前記統合データベースのデータのデータ類似度を計算し、
前記データ類似度が所定の条件を満たす前記データを抽出し、抽出された前記データを出力データとして含む前記処理フローを抽出して前記処理結果出力とする、
請求項１２記載のデータ処理フロー管理システム。
【請求項１４】
前記管理部は、
前記検索対象処理フローの入力データの前記広義のメタデータと、前記処理結果出力に含まれる前記処理フローの入力データの前記広義のメタデータを比較して、前記検索対象処理フローと前記処理結果出力に含まれる前記処理フローの処理フロー類似度を計算し、
前記処理フロー類似度が所定の条件を満たす前記処理フローを抽出する、
請求項１３記載のデータ処理フロー管理システム。
【請求項１５】
前記処理要求入力は、
前記統合データベースに保持されたデータから選択された用途検索対象データであり、
前記管理部は、
前記用途検索対象データの前記広義のメタデータと、前記統合データベースのデータの前記広義のメタデータを比較して、前記用途検索対象データと前記統合データベースのデータのデータ類似度を前記評価値として計算し、
前記データ類似度が所定の条件を満たす前記データを抽出し、抽出された前記データを入力データとして含む前記処理フローを抽出して前記処理結果出力とする、
請求項１１記載のデータ処理フロー管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理フローの管理システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、あらゆる業務分野において、現場から収集したデータを分析することで、企業活動の無駄を発見し効率化を図り、新たなビジネス機会の発掘を行う試みが広がっている。例えば、消費者行動データから購買につながる割引率等の指標を検討することができる。また、生産設備の温度や湿度のデータと不良率から、歩留まりを改善しつつ空調の消費電力を抑える最適な目標温度などの評価指標を特定することができる。【０００３】
このような分析サービスでは業務固有の知識に加えて、ＩＴ（Information Technology）システムや分析アルゴリズムに関する知識が必要であり、業務担当者とコンサルタントが連携して案件ごとに分析を行うケースが多い。【０００４】
しかし、案件ごとの分析サービスでは人的コストが高く、時間もかかる。既に多種類、大量のデータを保有している場合には、データと指標との相関を総当たりで発見することも可能であるが、データが無い場合は、事例やコンサルタントの経験を頼りに取得すべきデータを決定し、試験的にデータを取得し、評価指標とデータとの関係を見つけることになる。【０００５】
これに対して、ＩＴ分野においては設計、構築済のサービスやアプリケーション部品を再利用して迅速、かつ、効率的にサービスを提供することが主流になりつつある。過去のノウハウを再利用して設計の効率化を図る方法がこれまでにも提案されている（特許文献１）。また、データ処理においても、基幹データベースからデータを抽出して加工し、加工したデータを記録するＥＴＬ（Extract/Transform/Load）処理を蓄積しておき、再利用する方法が開示されている（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２０６１７号公報
【特許文献２】特開２００５−１１１０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
既存技術では、利用者は過去事例を解釈し、自身が担当する案件の評価指標や、データに類似したものが使われているかを判断する。しかし、事例を記述した文献に具体的なデータや処理が含まれていない場合も多い。また、含まれている場合でも、文献からそれらを見つけ出すことは非常に手間がかかる。【０００８】
また、ＥＴＬ処理を再利用する方法では、データスキーマが限られる基幹データベース中のデータを対象としていることから、ジョブのデータテーブル属性名、および、データ項目属性名だけでＥＴＬ処理の類似性を判断している。しかし、異業種間、または、多主体間では、項目や属性名の運用ルールが必ずしも統一されていない。よって、異業種間、または、多主体間から得られるデータを集積して活用しようとした場合には、扱うデータの関連性や類似性を、テーブル属性名やデータ項目属性名だけで判断することは困難である。【０００９】
そこで本発明の課題は、異業種間、または、複数の主体から得られる処理フローに関するデータを集積して活用することを容易にする、データ処理フロー管理システムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決する本発明の一側面は、入力データに対して変換処理を実行して出力データを生成するための定義情報を含む処理フローを格納したリポジトリを備えた、データ処理フロー管理システムである。このシステムは、処理フローを含む処理フロー群を記憶する処理フロー情報データベースと、処理フロー群に含まれる各処理フローの入力、および、出力であるデータと、当該データを説明する情報であるメタデータ、および、当該データのスキーマとを格納する統合データベースと、新たに作成された処理フロー、または、処理フローの一部を検索条件処理フローとして含む検索リクエストを受信する受信部と、任意の二つの処理フローの入力データ、および、出力データの少なくとも一つについて、各データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することでデータの類似度を求め、入力データ、および、出力データの少なくとも一つの類似度から処理フローの類似度を計算する類似度計算部と、処理フロー群から、類似度計算部を用いて、検索条件処理フローに類似した１以上の処理フローを抽出し、抽出した１以上の処理フローを含む処理フローリストを作成する検索部と、検索要求元に対して、処理フローリストと各処理フローの類似度とを検索リクエストの応答として返信する送信部とを備えることを特徴とする。【００１１】
本発明の他の一側面は、１種類以上の入力データを読み込み、変換処理を実行して出力データを生成するための定義情報を含む処理フローを格納したリポジトリを用いるデータ処理フロー管理方法である。この方法では、処理フローを含む処理フロー群を記憶する処理フロー情報データベースを用い、処理フロー群に含まれる各処理フローの入力、および、出力であるデータと、当該データを説明する情報であるメタデータ、および、当該データのスキーマとを格納する統合データベースを用いる。この方法では、新たに作成された処理フロー、または、処理フローの一部を検索条件処理フローとして含む検索リクエストを受信するリクエスト受信処理と、検索条件処理フローと処理フロー情報データベースの処理フローの入力データ、および、出力データの少なくとも一つについて、各データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することでデータの類似度を求め、入力データ、および、出力データの少なくとも一つの類似度から処理フローの類似度を算出する類似度計算処理と、類似度計算処理の結果に基づいて、１以上の処理フローを抽出し、抽出した１以上の処理フローを含む処理フローリストを作成する回答処理と、を備える。【００１２】
本発明のさらに他の一側面は、データ、処理、および、データまたは処理の間の接続関係を定義した処理フローを格納する、処理フローデータベースと、データの内容を保持するとともに、データの意味内容に関する広義のメタデータを格納する統合データベースと、利用者からの処理要求入力を受け付ける分析ツール計算機と、処理要求入力に基づいて処理を行い、処理結果出力を生成する管理部と、を備えるシステムである。このシステムでは、管理部は、処理要求入力と広義のメタデータを比較して評価値を計算し、評価値が所定の条件を満たす広義のメタデータを持つデータを抽出し、抽出されたデータを含む処理フローを抽出して処理結果出力とする。【００１３】
本発明のさらに他の一側面は、データ処理フロー管理システムであって、リポジトリ管理計算機に処理フローを格納する記憶部と、処理フローを検索条件とした検索リクエストを受信し、検索リクエストに含まれる処理フローの入出力データ、および、入出力データのメタデータに基づき、リポジトリに格納された処理フローの中から検索リクエストに含まれる処理フロー処理と類似度の高い処理フローを抽出し、抽出した１以上の処理フローのリストを作成する検索部と、前記処理フローの類似度を計算する類似度計算部と、を備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によると、複数の主体から得られる処理フローに関するデータを集積して活用することが容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施例におけるシステム構成、および、機能ブロックを示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例における処理フローの概要を示す流れ図である。
【図３】本発明の一実施例における処理フローの定義情報を示したチャート図である。
【図４】本発明の一実施例における統合データを示したチャート図である。
【図５Ａ】本発明の一実施例における処理フロー検索画面を示した平面図である。
【図５Ｂ】本発明の一実施例における処理フロー検索処理全体を示した流れ図である。
【図６Ａ】本発明の一実施例におけるデータ相関発見画面を示した平面図である。
【図６Ｂ】本発明の一実施例におけるデータ用途発見画面を示した平面図である。
【図７】本発明の一実施例における処理フロー検索処理を示した流れ図である。
【図８】本発明の一実施例におけるデータの類似度計算処理を示した流れ図である。
【図９】本発明の一実施例における処理フローの類似度計算処理を示した流れ図である。
【図１０】本発明の一実施例におけるデータ用途検索処理を示した流れ図である。
【図１１】本発明の一実施例におけるデータの相関発見処理を示した流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
【００１７】
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。また、説明上同様の機能を有する部分が複数ある場合であって、其々を区別する必要がある場合には、同一の符号に異なる添え字を付することがある。また、区別する必要がない場合は、添え字を省略して表記する場合がある。
【００１８】
本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数または順序を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。
【００１９】
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
【００２０】
＜１．実施例の概要＞
企業内外のデータの利活用のため、データ統合製品やデータ統合サービスが注目されている。これらの製品やサービスでは、データベースの識別子やテーブル名などのデータの所在、値の欠損の有無などの品質、来歴（系統図）などを含むメタデータ（データについてのデータ）の管理機能を備えている。このメタデータによって利用者は、データ間の関連を可視化したり、異なるデータの相関を発見したりすることが可能になる。
【００２１】
そこで、本実施例におけるデータ処理フロー管理システムは、処理フロー情報に加えて、処理の入出力データと、データのメタデータを対応付けて管理する。そして、処理フロー検索時には、検索条件に含まれるデータと検索対象となる処理フロー（群）で使用されているデータについて、それぞれのメタデータを用いてデータの類似度を判定する。そして、データの類似度に基づいて、検索対象となる処理フローから所望の処理フローを抽出する。
【００２２】
検索対象となる処理フローは、過去に作成した処理フローをデータベースとして蓄積したものである。利用者が求める評価指標に対応するデータをクエリとして、検索対象となる処理フローの出力データとの類似度を判定することで、利用者が求める評価指標を得るための処理フローを抽出できる。利用者が利用可能なデータをクエリとして、検索対象となる処理フローの入力データとの類似度を判定すれば、現在利用者が保持するデータを利用できる処理フローを抽出することができる。出力データの類似度判定と入力データの類似判定の両方を用いることで、さらに処理フローを絞り込むことができる。
【００２３】
具体的には、本実施例におけるデータ処理フロー管理システムは、リポジトリ管理計算機に処理フローを格納する記憶部と、処理フローを検索条件とした検索リクエストを受信し、検索リクエストに含まれる処理フローの入出力データ、および、入出力データのメタデータに基づき、リポジトリに格納された処理フローの中から検索リクエストに含まれる処理フロー処理と類似度の高い処理フローを抽出し、抽出した１以上の処理フローのリストを作成する検索部と、処理フローの類似度を計算する類似度計算部とを備える。
【００２４】
また、メタデータに代えあるいは、メタデータとともに、スキーマ（データの構造）の情報を用いて、データの類似度を判定する。
【００２５】
＜２．システム構成＞
図１は、本発明の一実施例のシステム構成、および、機能ブロックを示す図である。本実施例のシステム構成は、情報処理システムである。例えば、１つのリポジトリ管理計算機１と、１つまたは複数の分析ツール計算機４と、統合データベース計算機５から成る。リポジトリ管理計算機１と、分析ツール計算機４と、統合データベース計算機５は、ネットワーク２を介して接続されているが、直接接続してもよいし、１台の計算機で構成してもよい。
【００２６】
ここで各計算機は周知のように、入力装置（入力Ｉ／Ｆ）、出力装置（出力Ｉ／Ｆ）、処理装置（プロセッサあるいはＣＰＵ（Central Processing Unit））、記憶装置（メモリあるいは記憶資源）の構成を備える。記憶装置は、磁気ディスク装置は半導体記憶装置等あるいはこれらの組合せで構成されている。計算機の各機能は、記憶装置に格納されたプログラムが処理装置によって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。計算機などが実行するプログラム、プログラムの機能、あるいはプログラムの機能を実現する手段、あるいはこれらの一部分を、「機能」、「手段」、「部」、「ユニット」、「モジュール」等と呼ぶ場合がある。以後の説明では「プログラム」を主語として説明を行う場合があるが、プログラムは処理装置によって実行されることで定められた処理を行うため、処理装置を主語とした説明とする場合もある。
【００２７】
リポジトリ管理計算機１は、ＣＰＵ１２と、通信Ｉ／Ｆ１３と、記憶資源１１とを備えており、記憶資源１１には、管理プログラム１００と、処理フロー情報データベース（処理フロー情報）２００とが格納されている。処理フロー情報２００には、処理フロー２１０と、フローメタデータ２２０とが格納されている。そして、管理プログラム１００は、処理フロー登録部（以後「登録部」という）１０１、処理フロー検索部（以後「検索部」という）１０２、類似度計算部１０３、相関分析部１０４、課金管理部１０５から成る。
【００２８】
一方、統合データベース計算機５は、図示しないが、管理計算機１と同様にＣＰＵと、通信Ｉ／Ｆと、記憶資源とを備えており、統合データベース計算機５の記憶資源には、多数の管理対象に関するデータ５１０、データのスキーマ５２０、データのメタデータ５３０、および、メタデータやスキーマの定義に使用する単語の類義関係を定義したシソーラス５４０、検索履歴（データ）５８０、検索履歴管理部（プログラム）５９０が格納されている。
【００２９】
ここで管理対象とは、業務に利用する設備や情報システムなどを指している。データ５１０とは、設備の稼働情報や、情報システムのアクセス情報や、設備やシステムを利用する顧客の人数、年齢、性別など、分野や目的に応じた種々のものを含めることができる。統合データベース計算機５は、管理対象、または、管理対象の情報を収集する現場サーバから管理対象のデータ５１０を収集し、多数、多様な管理対象のデータを一元的にアクセス可能にするものである。
【００３０】
次に、分析ツール計算機４も、図示しないが、管理計算機１と同様にＣＰＵと、通信Ｉ／Ｆと、記憶資源とを備えており、記憶資源には、分析ツールプログラム４００が格納されている。そして、当該分析ツール（プログラム）４００は、処理フロー登録要求部４０１、処理フロー検索要求部４０２、処理フロー設計部４０３、分析要求部４０４から成る。
【００３１】
＜３．動作概要＞
各構成要素の動作の概要を説明する。図１の実施例で、分析ツール計算機４は利用者が操作し、処理フローの検索や分析の用に供される。リポジトリ管理計算機１は、処理フローを格納するとともに、分析ツール計算機４からの要求に応じて、検索や分析を行い、結果を分析ツール計算機４に返す。統合データベース５００は、データを一括して管理する。
【００３２】
まず、図１で管理プログラム１００の登録部１０１は、通信Ｉ／Ｆ１３を介して、登録者が操作する分析ツール４００からの処理フロー登録要求を受け付け、処理フローを記憶資源１１の処理フロー２１０に登録する。処理フローは登録者によって登録されるほか、他の利用者が作成、利用した処理フローを適宜登録してもよい。
【００３３】
次に、利用者が他の分析ツール４００を用いてデータ処理フローを検索すると、検索部１０２は、通信Ｉ／Ｆ１３を介して分析ツール４００からの検索要求を受け付ける。検索要求には、検索条件となる部分処理フローが含まれている。
【００３４】
検索部１０２は、当該部分処理フローに基づいて、処理フロー情報２００に格納された一つ以上の処理フローの入出力データを参照して、検索条件フローで定義された入出力データと類似度の高いデータを扱う処理フローを検索結果する。検索結果は処理フローリストとして、通信Ｉ／Ｆ１３を介して分析ツール４００へ返す。この時、類似度計算部１０３は、入出力データのスキーマ、メタデータを利用して処理フローの類似度を計算する。
【００３５】
分析ツール４００の処理フロー検索要求部４０２は、リポジトリ管理計算機１の管理プログラム１００から処理フローリストを受け取る。そして、利用者は処理フローリストから作成したい処理フローに近い処理フローを選択し、必要に応じて処理フロー設計部４０３を用いて処理フローを修正し、処理フローを実行する。
【００３６】
以上の処理により、リポジトリ管理計算機１の記憶資源１１に蓄積された処理フローを検索する場合に、メタデータやスキーマを用いた絞り込みが可能になる。その結果、所望の処理フローを効率的に取得することができ、処理フローの設計と構築が短縮され、迅速かつ効率的な分析サービスの提供が可能になる。
【００３７】
次に、図２から図４を用いて記憶資源１１に格納された情報について説明する。
【００３８】
＜４．処理フロー＞
図２は、処理フロー情報２００の処理フロー２１０によって表現される処理フローを示している。処理フロー２１０は、１つ以上の入力データ２１１に対して、１つ以上の変換処理２１２を行うことで１つ以上の出力データ２１３を得るフローである。出力データ２１３は例えば、評価指標２１５と相関を持つ量であるが、場合によっては出力データそのものを評価指標とすることもできる。変換処理２１２は多段に分割されていても良いし、処理の分岐や合流があっても良い。処理フローの起点は、データベースやファイルからデータを読み込む処理２１４であるが、データ自体を指定した場合には、指定されたデータを読み込む処理が実行される。
【００３９】
処理フロー２１０の例としては、消費者行動データから購買につながる割引率等の指標を検討するものがある。例えば、消費者行動データを示す入力データ２１１として、人数、年齢、性別などがあり、これらに例えば経験に基づく種々の変換処理２１２をおこなって、評価指標である割引率と相関を持つ出力データ２１３を得る。処理フロー情報２００には、分野や技術の異なる種々の処理フロー２１０を蓄積することができる。
【００４０】
図３は、リポジトリに格納される処理フロー２１０のデータ構造を示している。処理フロー２１０は、処理ステップ情報２１００と、接続関係情報２２００から成る。処理ステップ情報２１００は、処理ステップＩＤ２１０１、種別２１０２、および、種別によって決まる属性値（固有情報）２１０３を持つ。種別２１０２は、例えば「入力」、「出力」、「変換」等の別を示す。属性値２１０３は、種別が「入力」の場合は、データの入力元となるデータベースのアクセス先、テーブル名、カラム名、接続情報などである。種別が「出力」の場合は、データの出力先となるデータベースのアクセス先、テーブル名、カラム名、接続情報などである。また、種別が「変換」である場合には、データ変換処理、または、処理に必要なパラメータになる。
【００４１】
接続関係２２００は、接続関係ＩＤ２２０１、接続関係の始点となる処理ステップを示す始点ステップＩＤ２２０２、接続関係の終点ステップＩＤ２２０３から成る。
【００４２】
以上のようなデータ構造により、図２に示した処理フローを表現することができる。処理ステップ情報２１００は処理２１２〜２１４の内容を定義し、接続関係２２００は処理相互の関係を定義する。
【００４３】
＜５．統合データ＞
図４は、統合データベース計算機５の記憶資源に格納される統合データベース５００を示している。統合データベース５００は、図４（ａ）から（ｅ）に示すデータ５１０と、スキーマ５２０と、メタデータ５３０と、シソーラス５４０と、検索履歴５８０と、検索履歴管理部５９０とを含む。統合データベース計算機５は、異業種間、または、多主体間から得られるデータを集積して格納する。統合データベース５００に記憶される各種のデータは、公知のデータ収集手段により自動的に収集されてもよいし、手動で入力してもよい。
【００４４】
ここで、データ５１０は、データを特定する識別子であるＩＤ５１１と、データの名称５１２と、データ本体を格納する場所（例えばテーブル名）を示すデータ所在５１３と、スキーマを特定する識別子であるスキーマＩＤ５１４と、メタデータを特定する識別子であるメタデータＩＤ５１５とを持つ。
【００４５】
ここで、広義のメタデータを「データ本体に関するデータ」とすれば、データ５１０自体、スキーマ５２０、およびメタデータ５３０を広義のメタデータと考えてもよい。この場合、メタデータ５３０は狭義のメタデータとなる。本明細書では、単に「メタデータ」といった場合には、狭義のメタデータを指すことにする。広義のメタデータには、ＩＤ５１１等やデータ所在５１３、のようにデータを管理するために用いられるものと、データ名称５１２、スキーマ５２０、狭義のメタデータ５３０のように、データの意味や内容に関する情報とがある。本実施例は、データの意味や内容に関する情報としての広義のメタデータを検索に利用することに特徴がある。本明細書では、データ名称５１２、スキーマ５２０、狭義のメタデータ５３０を総称して、「データの意味内容に関する広義のメタデータ」ということにする。特に、スキーマ５２０と狭義のメタデータ５３０は、データの意味内容を表す情報として情報量が多く、利用価値が高い。
【００４６】
スキーマ５２０は、スキーマの識別子であるＩＤ５２１（５１４）と、データ型５２２と、データの単位５２３とから成る。スキーマはデータまたはデータベースの構造を表す。
【００４７】
メタデータ５３０は、メタデータの識別子であるＩＤ５３１（５１５）と、何に関するデータであるかを示す対象名５３２を含む。また、必要により種々のパラメータ５３３〜５３８を付加することができる。
【００４８】
次に、シソーラス５４０は、データの名称やメタデータで使用される用語の類義関係を定義したものであり、同義、または、類義にある単語の集合である１つ以上の意味グループ５５０から成る。シソーラス５４０を利用することにより、関係する名称、メタデータやスキーマを持つデータを抽出することが容易になる。
【００４９】
意味グループ５５０は、意味グループの識別子であるＩＤ５５１と、必要に応じて同義・類義等の種別を示す同義・類義フラグ５５２、同一、または、類似した単語の集合５５３から成る。類似した単語の集合とは、たとえば「大きい」「巨大な」「膨大な」「莫大な」等である。または例えば「アニール」「アニリング」「加熱」「熱処理」等である。
【００５０】
単位グループは、意味グループ５５０の一種であり、単位グループの識別子であるＩＤ５６１と、必要に応じて同義・類義フラグ５６２、同一、または、相互に変換可能な単位、たとえば「メートル」と「インチ」と「ヤード」、あるいは「円」と「ドル」と「ポンド」の集合５６３から成る。
【００５１】
なお、これらのメタデータ５３０、シソーラス５４０は、統合データを作成する時に統合データ管理者が入力する。また、シソーラス５４０については、自然言語処理によって類義関係を自動構築する技術が開発されており、そのような技術を用いて業務ドキュメントから用語の類義関係を抽出しても良い。
【００５２】
次に、分析ツール４００の画面を説明する。
【００５３】
＜６．処理フロー検索画面＞
図５Ａは、本発明の実施例における処理フロー検索画面１０００を示した図である。
【００５４】
図５Ｂは、本発明の実施例における処理フロー検索の処理の流を示した図である。
【００５５】
処理フロー検索画面１０００は、分析ツール４００が、利用者に提供する処理フロー検索のためのＧＵＩ（Graphical User Interface）の例である。利用者は、分析ツール４００を使用して処理フローを作成することができる。本実施例を用いると、作成途中の未完成の処理フローに類似した処理フローを検索することができ、新しい処理フロー作成に利用することができる。また、オプションとして、後述する種々の分析ツールを備えてもよい。
【００５６】
処理フロー検索画面１０００は、処理フローの部品一覧であるインベントリ１１００と、処理フローを作成するためのフローエディタ１２００とを備えている。インベントリ１１００には、処理フローの部品として利用できる処理ステップ部品１１０１と、統合データベース５００に格納されているデータ１１０２の一覧が表示される（Ｓ５００１）。
【００５７】
処理ステップ部品１１０１とは、処理ステップのひな型である。例えば、ＣＳＶ（Comma-Separated Values）ファイルからのデータ読み出しなど、よく利用される処理を作成済の処理ステップとして用意しておき、利用時にファイルパスなどいくつかのパラメータを定義することで再利用可能にしたものである。利用者は、当該インベントリに表示される処理ステップ部品をフローエディタにドラッグ＆ドロップし、所定のパラメータを与えることで簡単に処理を実装できる。
【００５８】
一方、データ１１０２とは、統合データベース５００にデータ５１０として記録されており、利用者は、当該インベントリ１１００に表示されるデータ１１０２（例えば「電力消費量」）をフローエディタ１２００にドラッグ＆ドロップし、入力データとして用いることができる。処理ステップ部品１１０１やデータ１１０２は、例えばキーワードにより数を絞り込んで表示してもよい。
【００５９】
利用者は、フローエディタ１２００を用いて、入力データと処理ステップ、および、評価指標となる出力データを定義し、それらの処理順序を、接続関係を示す矢印で指定することで処理フローを定義する（Ｓ５００２）。処理フローによって生成される出力データは、統合データベース５００に記録されているデータを利用することができる。また、新しいデータを定義することもできる。
【００６０】
ここで、処理フローによって生成される出力データを新規に定義する場合、利用者は、インベントリ１１００の出力データリストから、新規データ１１０３を選択してフローエディタ１２００にドラッグ＆ドロップし、配置した新規データをクリックして、名称例えば「電力需要予測値」を設定する。また、メタデータ入力ダイアログ１２０１を開き、新規に生成する出力データのメタデータあるいはスキーマを入力する。このメタデータやスキーマとして、得たいデータの特徴を入力することで、類似した処理フローの検索結果を絞り込むことができる。
【００６１】
メタデータとしては、項目１２０２として図４（ｃ）のメタデータ５３０の項目である、対象名５３２などの種々のパラメータ５３３〜５３８を設定することができる。また、パラメータに数値または数値範囲の値１２０３を設定してもよい。
【００６２】
以上のように、利用者は検索キーとなる（部分的なまたは未完成の）処理フローを容易に作成することができる。最初に利用者が作成する処理フロー７１０は、図５Ａのフローエディタに示すような、単純な処理フローであってもよい。次に述べる検索処理を行うことにより、過去に蓄積された処理フローから、類似する処理フローが検索される。
【００６３】
フローエディタ１２００で処理フロー７１０を作成すると、次に、利用者が処理フロー検索画面１０００で、検索ボタン１６００を押下することで、分析ツール４００は、入力された部分処理フロー７１０を検索条件として、管理プログラム１００へ検索要求を送信する（Ｓ５００３）。
【００６４】
管理プログラム１００は、当該部分処理フロー７１０を受け取り、広義のメタデータを利用して、類似度の高い処理フローを処理フロー情報２００から検索して回答処理フローリストを作成し、分析ツール４００に返信する。具体的には、管理プログラム１００は、広義のメタデータを利用し、入力された処理フローの入力または出力データと類似するデータを検索し、そのデータを持つ処理フローを処理フロー情報２００から検索する（Ｓ５００４）。この処理の詳細は図７で説明する。
【００６５】
管理プログラム１００は、検索結果を回答処理フローリストとして分析ツール４００に送信する（Ｓ５００５）。分析ツール４００は、検索結果として返された回答処理フローリストの名称１３０１と類似度１３０２を処理フロー検索画面１０００の検索結果１３００に表示する（Ｓ５００６）。回答処理フローリストに含まれる各処理フローは、一つ以上の処理フロー（情報）２１０と処理フロー類似度を含む。処理フローの類似度の求め方は図９にて説明する。
【００６６】
処理フロー検索画面１０００の検索結果１３００には、例えば類似処理フローの名称の一覧と類似度が、類似度の高いものから順に表示される。利用者が、検索結果１３００から任意の処理フローを選択すると、選択された処理フロー１４０１が処理フロー詳細フィールド１４００に表示される（Ｓ５００７）。
【００６７】
利用者は、分析ツールを用いて、表示された処理フローのデータまたは処理を参照または再利用することができる（Ｓ５００８）。例えば図５Ａの処理フロー１４０１中で点線で示された処理は、フローエディタ１２００の処理フロー７１０に含まれない処理である。利用者は、表示された処理フローの処理ステップ１４０２をクリックしてダイアログを開き、処理内容を確認することができる。その上で、当該処理ステップを再利用する場合には、当該処理ステップを選択し、ドラッグ＆ドロップ操作でインベントリ１１００の処理ステップリストに追加する。あるいは、直接フローエディタ１２００にドラッグ＆ドロップできるようにしてもよい。同様にしてデータをデータリストに追加することもできる（Ｓ５００６）。また、検索された処理フロー１４０１そのものが所望の処理フローまたはそれに近いものである場合には、当該処理フローをそのまま再利用すればよい。
【００６８】
なお、リポジトリ管理計算機１の検索部１０２は、検索要求処理時に、利用者のＩＤと検索された処理フローを関連付けて、検索履歴５８０として統合データベース５００に記録してもよい。そして、検索履歴管理部５９０は、同一利用者が、検索履歴５８０に自身が検索したとして記録された処理フローの入力データと同一、または、類似した入力データを統合データベース計算機５から取得した場合に、記録された処理フローを利用したと判断し、管理プログラム１００の課金管理部１０５へ通知を行う。
【００６９】
課金管理部１０５は、通知された利用通知に基づいて利用者に課金を行う。または、処理フロー設計部４０３で、選択した処理ステップの処理ステップリストへの追加によって、処理ステップの利用が分析ツール４００から管理プログラム１００の課金管理部１０５へ通知され、課金が行われてもよい。また、利用されたデータのデータＩＤに対応付けて、利用報酬を加算してもよい。すなわち、データを利用した利用者は、検索システムの利用対価とともに、データの作成者に対価を支払う。また、課金を行う代わりに、本実施例のシステムによる効果を測定するための、何らかの数値を加算するようにしてもよい。
【００７０】
続いて、利用者はフローエディタ１２００で編集した処理フローの動作を確認する。そして、新たに作成した処理フローを管理プログラム１００に登録する。
【００７１】
管理プログラム１００の登録部１０１は、分析ツール４００の処理フロー登録要求部４０１からの処理フロー登録要求を受け付け、登録要求に含まれる処理フローを、処理フロー情報２００に登録する。ここで、分析ツール４００の処理フロー登録要求部４０１は、再利用した処理フローのＩＤを派生元情報として処理フロー情報２００のフローメタデータ２２０に格納する。
【００７２】
＜７．データ相関発見画面＞
図６Ａは、本発明の一実施例におけるデータ相関発見画面６０００を示した図である。データ相関発見画面６０００は、分析ツール４００が提供するデータの相関発見のためのＧＵＩである。
【００７３】
利用者が、データ相関発見画面６０００のデータリスト６１００から複数のデータを選択し、チェックを付けた後に相関分析ボタン６３００を押下することで、分析ツール４００の相関発見部が、選択したデータ間の相関を相関分析フィールド６２００に追加する。
【００７４】
当該相関分析フィールド６２００は、選択されたデータ項目間の相関を線と数値で表示する。当該関連の強さは―１．０から１．０の範囲の値を取り、１．０に近い程正の相関が高く、―１．０に近い程負の相関が強い。０に近い場合は相関が弱いことを示す。利用者は、関連の強さを参照し、データの関係を判断することができる。
【００７５】
データ相互の相関を判定する場合、データ種類が多い場合には、総当たりで相関値を表示すると結果が膨大になり煩雑である。本実施例では、関連性が高いと考えられるデータ相互の相関について優先的に判定、表示する。本画面で表示する情報の作成方法は、図１１で詳細を説明する。
【００７６】
＜８．データ用途発見画面＞
図６Ｂは、本発明の一実施例におけるデータ用途発見画面３０００を示した図である。このツールは、自分が持っているデータの使い途を提案するものである。対象とするデータに類似するデータを用いている処理フローを検索することにより実現している。この処理の詳細は図１０で説明する。データ用途発見画面３０００は、分析ツール４００が提供するデータの用途発見のためのＧＵＩである。
【００７７】
データ用途発見画面３０００のインベントリ３１００には、統合データベース５００に格納されているデータ５１０の一部または全部が表示される。利用者がデータ用途発見画面３０００のインベントリ（データリスト）３１００から１つあるいは複数のデータを選択し、チェックを付けた後に用途検索ボタン３３００を押下することで、管理プログラム１００へデータ用途検索要求を送信し、指定したデータを含む処理フローリストを検索結果３４００として受け取る。処理フローリストに含まれる処理フローにおける出力データ３５００を表示することで、指定したデータがどのような評価指標を生成するために用いられているかを示すことができる。
【００７８】
＜９．検索部（処理フロー検索処理）＞
図７は、管理プログラム１００の検索部１０２による処理フロー検索処理を示した図であり、図５で説明したＧＵＩに関連する。まず、管理プログラム１００の検索部１０２は、分析ツール４００から送信された検索要求を受信し、検索要求から利用者のＩＤと検索条件となる部分処理フローを取得する。ここで、部分処理フローは図５Ａのフローエディタ１２００で作成された処理フロー７１０であり、図３に示す処理フローの形式を持つ。なお、当該検索要求は、部分処理フローに加えて処理フロー作成者や処理フロー作成期間、または、案件名などのキーワードを含んでいても良い。
【００７９】
次に、検索部１０２は、部分処理フローの評価指標（図５Ａの例では「電力需要予測値」）を取得し（Ｓ１０１）、当該評価指標と、処理フロー情報２００中の処理フロー２０１に格納される処理フローの評価指標との類似度を計算する（Ｓ１０２）。この類似度の計算方法は図８にて説明する。
【００８０】
評価指標は具体的には出力データを用いることができるので、類似度は出力データ相互の類似度を計算すればよい。記憶資源１１中の処理フロー２１０の出力データに関する情報は、図３に示す処理フロー２１０のデータに基づいて、図４に示す統合データベース５００の情報をアクセスすることにより利用可能である。データ類似度が所定の条件を満たすデータ５１０を統合データベース５００から抽出し、抽出されたデータを出力データとして含む処理フロー２１０を抽出する。
【００８１】
そして、検索部１０２は、評価指標（出力データ）の類似度が一定の値（例えば０．５）以上である処理フローについて、類似度の高いものから最大上位１０件を回答処理フローリスト（類似フローリスト）に入れる（Ｓ１０３）。なお、回答処理フローリストに入れるための条件は、上記に限らず種々の方式を採用してよい。
【００８２】
また、当該検索要求が処理フローに加えて処理フロー作成者や処理フロー作成期間、または、案件名などのキーワードを含んでいる場合には、フローメタデータ２２０を参照して、それらのキーワードをフローメタデータ２２０として持つ処理フローをリストに入れても良い。続いて、検索部１０２は、類似フローリスト内の各処理フローについて、入力データの類似度も考慮して、前記部分処理フローとの類似度を計算する（Ｓ１０４）。
【００８３】
この処理フロー類似度計算処理は図９で説明する。そして、検索部１０２は検索結果として回答処理フローリストを分析ツール４００に返す（Ｓ１０５）。最後に、利用者のＩＤと検索結果を統合データベース５００の検索履歴管理部５９０を介して検索履歴５８０として記録する（Ｓ１０６）。
【００８４】
＜１０．類似度計算部（データの類似度計算処理）＞
図８は、管理プログラム１００の類似度計算部１０３によるデータ類似度計算処理を示した図である。この処理は例えば、図７の処理Ｓ１０２、図９の処理Ｓ３０４、図１０の処理Ｓ４０２に用いる。以下の処理では、類似度の計算にデータのメタデータやスキーマを利用する。
【００８５】
類似度計算部１０３は、まず、比較対象となる二つのデータであるデータ１とデータ２を統合データベース５００から取得する（Ｓ２０１）。
【００８６】
次に、類似度計算部１０３は、データ１の名称とデータ２の名称を比較し、同一であるか、または、シソーラス５４０を参照し同一の意味グループに属するかを確認する（Ｓ２０２）。ここで、同一意味グループに属し、かつ、当該意味グループの種別が同義である場合には名称類似度ｘ１＝１．０、類義である場合にはｘ１＝０．５とし（Ｓ２０３）、それ以外の場合はｘ１＝０とする（Ｓ２０４）。
【００８７】
次に、類似度計算部１０３は、データ１の単位とデータ２の単位を比較し、同一であるか、または、単位グループを参照し同一の単位グループに属するかを確認する（Ｓ２０５）。ここで、同一意味グループに属し、かつ、当該意味グループの種別が同義である場合には単位類似度ｘ２＝１．０、類義である場合にはｘ２＝０．５とし（Ｓ２０６）、それ以外の場合はｘ２＝０とする（Ｓ２０７）。
【００８８】
さらに、類似度計算部１０３は、データ１の対象名とデータ２の対象名を比較し、同一であるか、または、意味グループを参照し同一の意味グループに属するかを確認する（Ｓ２０８）。ここで、同一意味グループに属し、かつ、当該意味グループの種別が同義である場合には対象名類似度ｘ３＝１．０、類義である場合にはｘ３＝０．５とし（Ｓ２０９）、それ以外の場合はｘ３＝０とする（Ｓ２１０）。
【００８９】
最後に、類似度計算部１０３は、名称、単位、対象名それぞれの重み係数と各類似度との積の総和を類似度として計算する（Ｓ２１１）。ここで、重み係数は経験則などにより任意に定めることができるが、ａ＝０．５、ｂ＝０．２５、ｃ＝０．２５のように総和が１．０となるようにあらかじめ決めておく。ここでは、データの名称と単位と対象名を用いて類似度を求めたが、スキーマ５２０やメタデータ５３０に含まれる他の項目の類似度を入れてデータの類似度を計算しても良い。
【００９０】
＜１１．類似度計算部（処理フローの類似度計算処理）＞
図９は、管理プログラム１００の類似度計算部１０３による処理フローの類似度計算処理を示した図である。この処理は例えば、図７の処理Ｓ１０４に用いる。
【００９１】
まず、類似度計算部１０３は、比較元となる処理フロー１と、比較対象となる処理フロー２を取得する（Ｓ３０１）。
【００９２】
処理フロー１に出力データが定義されているか確認し（Ｓ３０２）、定義されている場合は、処理フロー１と処理フロー２の出力データ同士の類似度を計算する（Ｓ３０３）。このデータ同士の類似度計算処理は図８で説明した。
【００９３】
次に、処理フロー１の第１の入力データについて、処理フロー２の一つ以上の入力データとの類似度をそれぞれ計算する（Ｓ３０４）。そして、類似度が一定値以上であり、最も類似度が高い入力データを第一の入力データの類似データとして対応づける（Ｓ３０５）。この処理を処理フロー１の全入力データに対して繰り返す。このようにして、処理フロー１と処理フロー２で、類似するデータ同士が其々対応付けられる。
【００９４】
そして、類似度計算部１０３は、出力データの類似度と、入力データの類似度の総和を処理フロー全体の類似度として計算する（Ｓ３０６）。この処理においても、出力データの類似度と、入力データの類似度については、適宜重み付をしてもよい。
【００９５】
＜１２．検索部（データ用途検索処理）＞
図１０は、管理プログラム１００の検索部１０２によるデータ用途検索処理を示した図である。図６Ｂで示したＧＵＩに関連する。検索部１０２は、分析ツール４００から検索条件として送付された１つ以上の入力データ（用途検索対象データ）を取得する（Ｓ４０１）。
【００９６】
次に、検索部１０２は、類似度計算部１０３を用いて、当該入力データと、処理フロー２０１に格納される１つ以上の処理フローの入力データとの類似度を計算する（Ｓ４０２）。
【００９７】
このデータの類似度計算処理は、図８で説明した。そして、入力データの類似度が所定範囲の処理フローを抽出する。例えば、入力データの類似度が一定値以上である処理フローの中から、類似度が高い処理フロー最大１０件を類似データ用途リストに入れる（Ｓ４０３）。最後に、検索部は類似データ用途リストを分析ツール４００に返信する（Ｓ４０４）。
【００９８】
以上のように、対象とするデータに類似するデータを用いている処理フローを検索することによりデータ用途の検索を実現している。
【００９９】
＜１３．分析ツール（データの相関発見処理）＞
図１１は、分析ツール４００によるデータの相関発見処理を示した図である。図６Ａで示したＧＵＩに関連する。相関分析部１０４は、分析ツール４００から１つ以上の分析対象データのＩＤ５１１を含む分析要求を受け取る（Ｓ５０１）。
【０１００】
相関分析部１０４は、統合データベース５００から分析対象のデータ５１０と、当該分析対象のデータ５１０のメタデータ５３０を取得する（Ｓ５０２）。
【０１０１】
そして、任意の分析対象データを比較元データとして選択し、残りの分析対象データ群の中から１つの分析対象データを選択し、前記比較元データと選択した分析対象データの、メタデータの時間、場所属性を参照して、関連性のあるデータを特定する。例えば、時間が重複するデータや、地理的場所属性が同一の分析対象データを、優先分析対象データとする（Ｓ５０３）。
【０１０２】
次に、比較元データと、優先分析対象データとの相関分析を行う（Ｓ５０４）。
【０１０３】
続いて、次の比較元データを選択し、同様の処理を全ての分析対象データに対して繰り返す。そして、優先分析対象データに対する相関分析結果を回答する（Ｓ５０５）。
【０１０４】
その後に、各分析対象データと、各分析対象データの非優先分析対象データとの相関分析処理を実行し結果を回答することで、相関が高いと想定される分析対象データ間の分析結果を先に得ることができる。
【０１０５】
図１１に示したデータの相関発見処理では、相関が高いと考えられるデータをメタデータやスキーマを利用して抽出し、絞込みをかけることにより、相互の相関について効率的に判定を行うことができる。
【０１０６】
本実施例によると、処理フローのリポジトリは、処理フロー、および、処理フローの入出力データのメタデータ、スキーマ、用語の類義関係を定義したシソーラス情報を管理し、それらを用いて処理フローに対する検索を行うため、異なる組織によって作成され、用語やスキーマが異なるデータを扱う処理フロー同士が類似しているか判断可能になり、より広範囲な検索、かつ、正確に絞り込んだ検索が可能になる。分析を行う担当者は、過去の処理フローを用いて処理フローの設計を効率化することができる。また、相関分析によってデータ間の相関を発見する際に、メタデータ、スキーマ、辞書情報を用いてデータ同士の関連の強さを事前に判断することで、関連が強いデータ同士の相関を優先的に発見することができる。
【０１０７】
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
蓄積された処理フローの再利用を促進する技術に利用可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
１・・・管理計算機  ２・・・ネットワーク  ３・・・管理対象システム  １００・・・管理プログラム  ４・・・分析ツール計算機  ５・・・統合データベース計算機  １２・・・ＣＰＵ  １３・・・通信Ｉ／Ｆ  １１・・・記憶資源  ４００・・・分析ツール  ５００・・・統合データベース
【図１】
2018011895.tif 000003
【図２】
2018011895.tif 000004
【図３】
2018011895.tif 000005
【図４】
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【図５Ａ】
2018011895.tif 000007
【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
2018011895.tif 000009
【図６Ｂ】
2018011895.tif 000010
【図７】
2018011895.tif 000011
【図８】
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【図９】
2018011895.tif 000013
【図１０】
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【図１１】
2018011895.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成30年7月6日(2018.7.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データに対して変換処理を実行して出力データを生成するための定義情報を含む処理フローを格納したリポジトリを備えた、データ処理フロー管理システムであって、
前記処理フローを含む処理フロー群を記憶する処理フロー情報データベースと、
前記処理フロー群に含まれる各処理フローの入力、および、出力であるデータと、当該データを説明する情報であるメタデータ、および、当該データのスキーマとを格納する統合データベースと、
新たに作成された処理フロー、または、処理フローの一部を検索条件処理フローとして含む検索リクエストを受信する受信部と、
任意の二つの処理フローの入力データ、および、出力データの少なくとも一つについて、各データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することでデータの類似度を求め、入力データ、および、出力データの少なくとも一つの類似度から処理フローの類似度を計算する類似度計算部と、
前記処理フロー群から、前記類似度計算部を用いて、前記検索条件処理フローに類似した１以上の処理フローを抽出し、抽出した１以上の処理フローを含む処理フローリストを作成する検索部と、
検索要求元に対して、前記処理フローリストと前記各処理フローの類似度とを検索リクエストの応答として返信する送信部とを備え、
検索履歴管理部と、課金管理部とを更に備え、
前記検索履歴管理部は、
前記検索要求元である利用者の利用者ＩＤと検索された処理フローＩＤを関連付けて検索履歴として記録し、
同一利用者が、検索履歴に自身が検索したとして記録された処理フローに含まれる入力データと同一、または、類似した入力データを前記統合データベースから取得した場合に、前記課金管理部へ利用通知を行い、
前記課金管理部は、
前記利用通知に基づいて課金処理を行うことを特徴とする、
データ処理フロー管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ処理フロー管理システムであって、
前記統合データベースは、
前記メタデータ、および、前記スキーマで用いられる用語の類義関係を定義した情報として、同一、または、類似した意味を持つ単語の集合である１つ以上の意味グループを含み、
前記類似度計算部は、
任意の２つのデータの類似度を計算するにあたり、２つのデータの名称同士、データのメタデータの各項目同士が同一、または、同一の意味グループに属する場合は、名称やメタデータ項目類似度として値を与え、当該名称やメタデータ項目類似度に基づいて、２つのデータの類似度を算出することを特徴とする、
データ処理フロー管理システム。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ処理フロー管理システムであって、
前記類似度計算部は、
比較元処理フローの１入力データと、比較先処理フローの全入力データとのデータの類似度をそれぞれ計算し、類似度が一定値以上であり、最も類似度が高い前記比較先処理フローの入力データを前記比較元処理フローの当該入力データの類似データとして対応づける入力データ対応付処理を行い、
前記比較元処理フローの全入力データについて前記入力データ対応付処理によって類似データと類似度とを求めて、前記入力データ対応付処理による類似データの総和を比較元入力データと比較先入力データの類似度とし、
比較元処理フローの１出力データと、比較先処理フローの全出力データとのデータの類似度をそれぞれ計算し、類似度が一定値以上であり、最も類似度が高い前記比較先処理フローの入力データを前記比較元処理フローの当該入力データの類似データとして対応づける出力データ対応付処理を行い、
前記比較元処理フローの全出力データについて前記出力データ対応付処理によって類似データと類似度とを求めて、前記出力データ対応付処理による類似データの総和を比較元出力データと比較先出力データの類似度とし、
前記入力データの類似度と前記出力データの類似度に基づいて、比較元処理フローと比較先処理フローの類似度を計算することを特徴とするデータ処理フロー管理システム。
【請求項４】
請求項１に記載のデータ処理フロー管理システムであって、
相関分析部を更に備え、
前記相関分析部は、
前記処理フロー情報データベースのデータから選ばれる分析対象データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つと、前記処理フロー情報データベースの他のデータのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することで、前記分析対象データと関連性のあるデータを抽出し、相関分析の処理優先順位を決定することを特徴とするデータ処理フロー管理システム。
【請求項５】
１種類以上の入力データを読み込み、変換処理を実行して出力データを生成するための定義情報を含む処理フローを格納したリポジトリを用いるデータ処理フロー管理方法であって、
前記処理フローを含む処理フロー群を記憶する処理フロー情報データベースを用い、
前記処理フロー群に含まれる各処理フローの入力、および、出力であるデータと、当該データを説明する情報であるメタデータ、および、当該データのスキーマとを格納する統合データベースを用い、
新たに作成された処理フロー、または、処理フローの一部を検索条件処理フローとして含む検索リクエストを受信するリクエスト受信処理と、
前記検索条件処理フローと前記処理フロー情報データベースの処理フローの入力データ、および、出力データの少なくとも一つについて、各データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することでデータの類似度を求め、入力データ、および、出力データの少なくとも一つの類似度から処理フローの類似度を算出する類似度計算処理と、
前記類似度計算処理の結果に基づいて、１以上の処理フローを抽出し、抽出した１以上の処理フローを含む処理フローリストを作成する回答処理と、
を備え、
前記検索リクエストの主体となる利用者の利用者ＩＤと、前記処理フローリストに含まれる処理フローＩＤを対応付けて、検索履歴として記録し、
利用者が、前記検索履歴に自身の利用者ＩＤと対応付けて記録された処理フローに含まれるデータと同一、または、類似したデータを前記統合データベースから取得した場合に、
当該利用者の利用者ＩＤおよび取得した前記データのデータＩＤの少なくとも一つと関連付けて、ポイントの加算処理を行うことを特徴とするデータ処理フロー管理方法。
【請求項６】
請求項５に記載のデータ処理フロー管理方法であって、
前記統合データベースは、
前記メタデータ、および、前記スキーマで用いられる用語の類義関係を定義した情報として、同一、または、類似した意味を持つ単語の集合である１つ以上の意味グループを含み、
前記類似度計算処理は、
任意の２つのデータの類似度を計算するにあたり、２つのデータの名称同士、データのメタデータの各項目同士が同一、または、同一の意味グループに属する場合は、名称やメタデータ項目類似度として値を与え、当該名称やメタデータ項目類似度に基づいて、２つのデータの類似度を算出することを特徴とするデータ処理フロー管理方法。
【請求項７】
請求項５に記載のデータ処理フロー管理方法であって、
前記類似度計算処理は、
比較元処理フローの１入力データと、比較先処理フローの全入力データとのデータの類似度をそれぞれ計算し、前記類似度が一定値以上であり、最も類似度が高い前記比較先処理フローの入力データを前記比較元処理フローの当該入力データの類似データとして対応づける入力データ対応付処理を行い、
前記比較元処理フローの全入力データについて、前記入力データ対応付処理により、前記類似データと類似度とを求め、
前記類似データの類似度の総和に基づいて、前記比較元処理フローの入力データと前記比較先処理フローの入力データの類似度を求め、
前記比較元処理フローの入力データと前記比較先処理フローの入力データの類似度に基づいて、前記比較元処理フローと前記比較先処理フローの類似度を求めることを特徴とするデータ処理フロー管理方法。
【請求項８】
請求項５に記載のデータ処理フロー管理方法であって、
前記処理フロー情報データベースのデータから選ばれる分析対象データのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つと、前記処理フロー情報データベースの他のデータのメタデータ、および、スキーマの少なくとも一つを比較することで、前記分析対象データと関連性のあるデータを抽出し、
抽出されたデータについて、さらに分析処理を行うことを特徴とするデータ処理フロー管理方法。
【請求項９】
データ、処理、および、前記データまたは前記処理の間の接続関係を定義した処理フローを格納する、処理フローデータベースと、
前記データの内容を保持するとともに、前記データの意味内容に関する広義のメタデータを格納する統合データベースと、
利用者からの処理要求入力を受け付ける分析ツール計算機と、
前記処理要求入力に基づいて処理を行い、処理結果出力を生成する管理部と、
を備え、
前記管理部は、
前記処理要求入力と前記広義のメタデータを比較して評価値を計算し、前記評価値が所定の条件を満たす前記広義のメタデータを持つ前記データを抽出し、抽出された前記データを含む前記処理フローを抽出して前記処理結果出力とする、
データ処理フロー管理システムであって、
検索履歴管理部と、課金管理部とを更に備え、
前記検索履歴管理部は、
前記利用者のＩＤと抽出された処理フローのＩＤを関連付けて検索履歴として記録し、
同一利用者が、検索履歴に自身が検索したとして記録された処理フローに含まれる入力データと同一、または、類似した入力データを前記統合データベースから取得した場合に、前記課金管理部へ利用通知を行い、
前記課金管理部は、
前記利用通知に基づいて課金処理を行うことを特徴とする、
データ処理フロー管理システム。
【請求項１０】
前記処理要求入力は、
データ、処理、および、前記データまたは前記処理の間の接続関係を定義した検索対象処理フローであり、
前記管理部は、
前記検索対象処理フローのデータの前記広義のメタデータと、前記統合データベースのデータの前記広義のメタデータを比較して、前記検索対象処理フローのデータと前記統合データベースのデータのデータ類似度を前記評価値として計算する、
請求項９記載のデータ処理フロー管理システム。
【請求項１１】
前記管理部は、
前記検索対象処理フローの出力データの前記広義のメタデータと、前記統合データベースのデータの前記広義のメタデータを比較して、前記検索対象処理フローの出力データと前記統合データベースのデータのデータ類似度を計算し、
前記データ類似度が所定の条件を満たす前記データを抽出し、抽出された前記データを出力データとして含む前記処理フローを抽出して前記処理結果出力とする、
請求項１０記載のデータ処理フロー管理システム。
【請求項１２】
前記管理部は、
前記検索対象処理フローの入力データの前記広義のメタデータと、前記処理結果出力に含まれる前記処理フローの入力データの前記広義のメタデータを比較して、前記検索対象処理フローと前記処理結果出力に含まれる前記処理フローの処理フロー類似度を計算し、
前記処理フロー類似度が所定の条件を満たす前記処理フローを抽出する、
請求項１１記載のデータ処理フロー管理システム。
【請求項１３】
前記処理要求入力は、
前記統合データベースに保持されたデータから選択された用途検索対象データであり、
前記管理部は、
前記用途検索対象データの前記広義のメタデータと、前記統合データベースのデータの前記広義のメタデータを比較して、前記用途検索対象データと前記統合データベースのデータのデータ類似度を前記評価値として計算し、
前記データ類似度が所定の条件を満たす前記データを抽出し、抽出された前記データを入力データとして含む前記処理フローを抽出して前記処理結果出力とする、
請求項９記載のデータ処理フロー管理システム。
【国際調査報告】
2018011895.tif 000016
2018011895.tif 000017
2018011895.tif 000018
2018011895.tif 000019