【手続補正書】
【提出日】平成19年5月30日(2007.5.30)
【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】
コンピュータにより実行される方法であって、データを含む第１のテーブルと第２のテーブルと第３のテーブルとを組み合わせて用いる方法であって、前記第１のテーブルは、第１の属性と第２の属性にしたがって第１の型を編成し、前記第２のテーブルは、第３の属性にしたがって第２の型を編成し、前記第３のテーブルは、前記第１の属性と前記第３の属性にしたがって第３の型を編成する方法において、
前記第２のテーブルの前記第２の型にしたがってメジャーをモデル化すること、
前記第２のテーブルの前記第３の属性にしたがって第１のディメンションをモデル化すること、
前記第１のテーブルの前記第２の属性にしたがって第２のディメンションをモデル化すること、
前記第２のテーブルの前記第３の属性にしたがって前記メジャーを前記第１のディメンションに結束させ、前記第３の属性にしたがって前記メジャーが前記第１のディメンションのためのデータにアクセスすることを許可すること、
前記第１のディメンションの各エントリに対して、前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの値を割り付けることによって、前記メジャーを前記第２のディメンションに結束させることであって、前記割り付けることは、
前記第３の属性の値が前記第１のディメンションの前記エントリの値と一致する前記第３のテーブルの各行を特定すること、
前記第３のテーブルの特定された各行内の前記第１の属性の値を特定し、前記第１の属性の各特定された値に対して、
前記第１の属性の前記値を含み、前記メジャーのためのデータを含まない前記第１のテーブルの各行を特定し、
前記第１のテーブルの特定された各行内の前記第２の属性の値を特定し、
前記第２のディメンションの前記エントリの値が前記第２の属性の特定された値と一致する前記第２のディメンションの各エントリを特定すること、
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の少なくとも一部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリの少なくとも１つに割り付けることにより行われること、
前記メジャーと前記第１及び第２のディメンションを含み、少なくとも前記第１及び第２のテーブルから得たデータを分析的にモデル化するために用いられるデータキューブを生成し、表示すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記第２のテーブルの前記第２の型にしたがって前記メジャーをモデル化することを含み、前記第２のテーブルは、リレーショナルデータベースに格納されたデータを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の全部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けることを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の一部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けることを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の均等な部分を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けることを含むことを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の比例部分を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けることを含むことを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項７】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの総合値を、前記第２のディメンションの所定の主要な特定されたエントリに割り付けることを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
データからなる第１のテーブルと第２のテーブルと第３のテーブルとを組み合わせて用いるコンピュータ読み取り可能命令を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記第１のテーブルは、第１の属性と第２の属性にしたがって第１の型を編成し、前記第２のテーブルは、第３の属性にしたがって第２の型を編成し、前記第３のテーブルは、前記第１の属性と前記第３の属性にしたがって第３の型を編成した記録媒体において、
前記コンピュータ読み取り可能命令は、
前記第２のテーブルの前記第２の型にしたがってメジャーをモデル化するステップと、
前記第２のテーブルの前記第３の属性にしたがって第１のディメンションをモデル化するステップと、
前記第１のテーブルの前記第２の属性にしたがって第２のディメンションをモデル化するステップと、
前記第２のテーブルの前記第３の属性にしたがって前記メジャーを前記第１のディメンションに結束させ、前記第３の属性にしたがって前記メジャーが前記第１のディメンションのためのデータにアクセスすることを許可するステップと、
前記第１のディメンションの各エントリに対して、前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの値を割り付けることによって、前記メジャーを前記第２のディメンションに結束させるステップであって、前記割り付けることは、
前記第３の属性の値が前記第１のディメンションの前記エントリの値と一致する前記第３のテーブルの各行を特定すること、
前記第３のテーブルの特定された各行内の前記第１の属性の値を特定し、前記第１の属性の各特定された値に対して、
前記第１の属性の前記値を含み、前記メジャーのためのデータを含まない前記第１のテーブルの各行を特定し、
前記第１のテーブルの特定された各行内の前記第２の属性の値を特定し、
前記第２のディメンションの前記エントリの値が前記第２の属性の特定された値と一致する前記第２のディメンションの各エントリを特定すること、
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の少なくとも一部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリの少なくとも１つに割り付けることにより行われるステップと、
前記メジャーと前記第１及び第２のディメンションを含み、少なくとも前記第１及び第２のテーブルから得たデータを分析的にモデル化するために用いられるデータキューブを生成し、表示するステップ
を含むことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
前記第２のテーブルの前記第２の型にしたがって前記メジャーをモデル化するステップを含み、前記第２のテーブルは、リレーショナルデータベースに格納されたデータを含むことを特徴とする請求項８記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の全部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項８記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の一部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項８記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の均等な部分を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の比例部分を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの総合値を、前記第２のディメンションの所定の主要な特定されたエントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項８記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
コンピュータにより実行され方法であって、データからなる第１のテーブルと第２のテーブルと第３のテーブルとを組み合わせて用いるシステムであって、前記第１のテーブルは、第１の属性と第２の属性にしたがって第１の型を編成し、前記第２のテーブルは、第３の属性にしたがって第２の型を編成し、前記第３のテーブルは、前記第１の属性と前記第３の属性にしたがって第３の型を編成したシステムにおいて、
コンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサと、
前記コンピュータ実行可能命令を記憶するメモリを備え、
前記コンピュータ実行可能命令は、
前記第２のテーブルの前記第２の型にしたがってメジャーをモデル化するステップと、
前記第２のテーブルの前記第３の属性にしたがって第１のディメンションをモデル化するステップと、
前記第１のテーブルの前記第２の属性にしたがって第２のディメンションをモデル化するステップと、
前記第２のテーブルの前記第３の属性にしたがって前記メジャーを前記第１のディメンションに結束させ、前記第３の属性にしたがって前記メジャーが前記第１のディメンションのためのデータにアクセスすることを許可するステップと、
前記第１のディメンションの各エントリに対して、前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの値を割り付けることによって、前記メジャーを前記第２のディメンションに結束させるステップであって、前記割り付けることは、
前記第３の属性の値が前記第１のディメンションの前記エントリの値と一致する前記第３のテーブルの各行を特定すること、
前記第３のテーブルの特定された各行内の前記第１の属性の値を特定し、前記第１の属性の各特定された値に対して、
前記第１の属性の前記値を含み、前記メジャーのためのデータを含まない前記第１のテーブルの各行を特定し、
前記第１のテーブルの特定された各行内の前記第２の属性の値を特定し、
前記第２のディメンションの前記エントリの値が前記第２の属性の特定された値と一致する前記第２のディメンションの各エントリを特定すること、
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の少なくとも一部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリの少なくとも１つに割り付けることにより行われるステップと、
前記メジャーと前記第１及び第２のディメンションを含み、少なくとも前記第１及び第２のテーブルから得たデータを分析的にモデル化するために用いられるデータキューブを生成し、表示するステップ
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１６】
前記第２のテーブルの前記第２の型にしたがって前記メジャーをモデル化するステップを含み、前記第２のテーブルは、リレーショナルデータベースに格納されたデータを含むことを特徴とする請求項１５記載のシステム。
【請求項１７】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の全部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項１５記載のシステム。
【請求項１８】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の一部を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項１５記載のシステム。
【請求項１９】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の均等な部分を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの前記値の比例部分を、前記第２のディメンションの特定された各エントリに割り付けるステップを含むことを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２１】
前記第１のディメンションの前記エントリのための前記メジャーの総合値を、前記第２のディメンションの所定の主要な特定されたエントリに割り付けることを含むことを特徴とする請求項１５記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】異なるメジャーグループからのデータを単一キューブ上に分析的にモデル化するシステム及び方法
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リレーショナルデータベース内に編成され保存されるデータを分析的にモデル化する分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
オンライン分析処理（ＯＬＡＰ）は、ウェアハウス(warehouse)及びビジネス分析システムの重要な部分である。ＯＬＡＰサービスは、マルチディメンション情報の高速分析を提供する。この目的のために、ＯＬＡＰサービスは、直感的かつ自然な方法でマルチディメンションアクセスとデータナビゲーションを提供し、関心のある特定のデータにまで掘り下げることのできるデータの包括的な視点を提供する。スピードとレスポンスタイムは、ＯＬＡＰサービスの重要な特性であり、この特性によって、ユーザは、効率的な手法でかつオンラインで、データ閲覧やデータ分析をすることができる。さらに、ＯＬＡＰサービスは、通常、分析を受けるデータのリード及びラグのインディケータ(lead and lag indicators)をランク付けし、集約し、計算する分析ツールを提供する。
【０００３】
ＯＬＡＰキューブを、データのユーザ認知にしたがってモデル化することができる。キューブは複数のディメンション(dimension)を有することができ、各ディメンションは、データの属性によってモデル化される。通常、各ディメンションと関連する階層が存在する。例えば、時間ディメンションは、月、週、日と細分化される年から構成され、地理ディメンションは、週、市と細分化される国から構成される。ディメンション・メンバは、キューブ内部の特定のセル(cell)又はセル範囲を特定するインデックスとしての役目を果たす。ＯＬＡＰサービスは、オンライントランザクションプロセッシング（ＯＬＴＰ）等のリレーショナルデータベースに保存されるデータを分析的にモデル化するために使用される場合が多い。リレーショナルデータベースに保存されるデータを、各テーブルが特別なデータ型に対応するデータを有する複数テーブルにしたがって編成する。特別なデータ型に対応するテーブルを、データ属性に対応する列に従って編成する。例えば、「セールス」(Sales)型に対応するデータは、「顧客ＩＤ」列、「製品ＩＤ」列及び「売上高」(Sales Amount)列を備える「セールス」テーブル内に編成され得る。「予測」(Forecast)型は、「製品カテゴリーＩＤ」列と「予測額」(Forecast Amount)列を備える「予測」テーブル内に編成され得る。「セールス」テーブルとは異なり、「予測」テーブルは、「顧客ＩＤ」列を含んでいない。なぜならば、特定の顧客に対する予測データは、分からないからである。
【０００４】
分析的モデル化データの概念に関するものとしては、「メジャー」(measure)の概念がある。メジャーは、その他の属性に従ってデータ型を測る属性である。例えば、「セールス」テーブルにおいては、「売上高」属性は販売のメジャーであり、「予測」テーブルにおいては、「予測額」属性は、予測のメジャーである。共通属性に従って編成されるメジャーは、メジャーグループを備えることができ、一方、異なる属性に従って編成されるメジャーは、異なるメジャーグループを備える。例えば、「売上高」メジャーは、「顧客」属性及び「製品」属性を有する「セールス」メジャーグループに属することができ、一方、「予測額」メジャーは、「製品」属性だけを有する「予測」メジャーグループに属する。
【０００５】
ＯＬＡＰ環境では、異なるメジャーグループから単一ビュー(single view)のデータを得ることが好ましい場合が多い。例えば、「セールス」データ及び「予測」データの両方の単一ビューを得て、顧客による予測されるセールスを分析することが好ましい。従来のＯＬＡＰでは、そのような単一ビューを得るために、各メジャーグループからのデータは、分離した「内在」(underlying)キューブにモデル化されなければならない。そして、内在キューブは、合体して「仮想キューブ」にならなければならない。複数の内在キューブ及び仮想キューブをモデル化することは、幾つかの欠点をもたらす。例えば、複数のキューブを定義し維持することと関連する処理は、重大なオーバヘッドを引き起こす。その上、内在キューブの変更は、仮想キューブ上で重複して広げられなければならない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
したがって、異なるメジャーグループからのデータを単一なキューブ上に分析的にモデル化するシステム及び方法が必要となる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
異なるメジャーグループからのデータを単一なキューブ上に分析的にモデル化するシステム及び方法を開示する。第１のテーブルと第２のテーブルとがリレーショナルデータベースに記憶される。第１のテーブルは、第１の属性に従って第１の型を編成する。第２のテーブルは、第２の属性に従って第２の型を編成する。
【０００８】
リレーショナルデータベースに保存されるデータは、データキューブ内で分析的にモデル化される。第１のメジャーは、第１のテーブルの第１の型にしたがってモデル化される。第１のディメンションは、第２のテーブルの第２の属性にしたがってモデル化される。第１の属性の各々のエントリ毎に、そのエントリを所定の手法で第２のディメンションの各エントリに割り付けることによって第１のメジャーを第１のディメンションに結束する。
【０００９】
エントリを第１のディメンションのセレクトエントリの全てに割り付けることによって、第１のメジャーを第１のディメンションに結束する。エントリの一部を第１のディメンションのセレクトエントリの各々に割り付けることによって、第１のメジャーを第１のディメンションに結束する。その一部は、エントリの均等な部分であってもよいし、又は比例部分であってもよい。エントリを第１のディメンションの予め決定された主要なエントリに割り付けることによって、第１のメジャーを第１のディメンションに結束する。
【００１０】
第２のディメンションを第１のテーブルの第１の属性に従ってモデル化する。第１のメジャーは、第１のテーブルの第１の属性に従って第２のディメンションに結束し、第１の属性に従って第１のメジャーが第２のディメンションによって分析されることを許可する。
【００１１】
第２のメジャーを第２のテーブルの第２の型にしたがってモデル化してもよい。第２の属性の各エントリを所定の手法で第２のディメンションの各エントリに割り付けることによって、第２のメジャーを第２のディメンションに結束する。第２のテーブルの第２の属性にしたがって第２のメジャーを第１のディメンションに結束し、第２のメジャーが第２の属性に従って第１のディメンションによって分析されることを許可してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
編成されたデータを非参照属性にしたがって分析的にモデル化するシステム及び方法を、図面を参照して以下に説明する。これらの図面に関する本明細書中の記載は、解説目的に過ぎず、発明の範囲をここに示された特定の実施形態に限定することは決して意図しない。記載中、参照番号は、各図面の構成要素を参照するために用いられる。
（コンピュータ環境）
図１及び以下の説明は、本発明及び／又は本発明の一部分が実行される好適なコンピューティング環境の簡単かつ一般的な内容を提供することを意図している。必須ではないが、本発明は、クライアントワークステーション又はサーバ等のコンピュータによって実行されるプログラムモジュール等のコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で記載されている。一般的に、プログラムモジュールは、ルーティン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造及び特別なタスクを実行し又は特別な抽象データ型を実装する同等物を含む。さらに、本発明及び／又はその一部は、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベース又はプログラマブルコンシューマ電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等をはじめとするその他のコンピュータシステム構成を使って実施することができる。また、本発明は、通信ネットワークを介して接続されるリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境において実施することができる。分散コンピューティング環境においては、プログラムモジュールを、ローカル及びリモートのメモリストレージデバイスにおくことができる。
【００１３】
図１に示すように、例示的汎用コンピューティングシステムは、処理ユニット１２１、システムメモリ１２２、システムメモリを含んだ各種システムコンポーネントを処理ユニット１２１に結合するシステムバス１２３を備えた従来型のパーソナルコンピュータ１２０又はそれの同等物を備える。システムバス１２３は、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス及び各種バスアーキテクチャのいずれかを使用するローカルバスを含んだ幾つかあるバス構造の種類の中のいずれかでよい。システムメモリは、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１２４及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２５を含む。基本入出力システム１２６（ＢＩＯＳ）は、パーソナルコンピュータ１２０内部の要素間の情報転送のために役立つ基本ルーティンを含み、スタートアップの間等には、ＲＯＭ１２４に記憶される。
【００１４】
パーソナルコンピュータ１２０は、ハードディスクドライブ（図示せず）に対して読み書きをするハードディスクドライブ１２７、着脱式磁気ディスク１２９に対して読み書きをする磁気ディスクドライブ１２８、ＣＤ−ＲＯＭ又はその他の光媒体等の着脱式光ディスク１３１に対して読み書きを行う光ディスクドライブ１３０をさらに備えることができる。ハードディスクドライブ１２７、磁気ディスクドライブ１２８、光ディスクドライブ１３０は、それぞれ、ハードディスクドライブインタフェース１３２、磁気ディスクドライブインタフェース１３３、光ドライブインタフェース１３４を使ってシステムバス１２３に接続される。ドライバーやそれらと関係するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令の不揮発性ストレージ、データ構造、プログラムモジュール及びパーソナルコンピュータのための他のデータを提供する。
【００１５】
本明細書に記載された例示的環境は、ハードディスク、着脱式磁気ディスク１２９及び着脱式光ディスク１３１を使用するが、コンピュータによってアクセス可能なデータを記憶できる他の種類のコンピュータ可読媒体が例示的オペレーティング環境で使用できると理解すべきである。他の種類の媒体は、磁気カセット、フラッシュメモリカード、ディジタルビデオディスク、ベルヌーイ（Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ）カートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）等を含む。
【００１６】
多数のプログラムモジュールはハードディスク、磁気ディスク１２９、光ディスク１３１、ＲＯＭ１２４、又は、ＲＡＭ１２５に記憶され、そのプログラムモジュールは、オペレーティングシステム１３５、１又は複数のアプリケーションプログラム１３６、その他のプログラムモジュール１３７及びプログラムデータ１３８を含む。ユーザは、キーボード１４０及びポインティングデバイス１４２等の入力デバイスを使ってパーソナルコンピュータ１２０にコマンド及び情報を入力することができる。その他の入力デバイス（図示せず）は、マイクロホーン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディスク等を含むことができる。これら及びその他の入力デバイスは、システムバスに結合されるシリアルポートインタフェース１４６を介して処理ユニット１２１に接続される場合が多いが、パラレルポート、ゲームポート又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等の他のインタフェースによって接続される場合もある。モニター１４７又は他の種類の表示装置は、ビデオアダプター１４８等のインタフェースを介してシステムバス１２３に接続される。モニター１４７に加えて、パーソナルコンピュータは通常、スピーカー及びプリンター等の他の周辺出力デバイス（図示せず）を含む。図１の例示的システムは、ホストアダプター１５５、スモールコンピュータシステムインタフェース（ＳＣＳＩ）バス１５６、及びＳＣＳＩバス１５６に接続される外部ストレージデバイス１６２を含む。
【００１７】
パーソナルコンピュータ１２０は、リモートコンピュータ１４９等の１又は複数のリモートコンピュータと論理的接続を用いて、ネットワーク環境で動作できる。リモートコンピュータ１４９は、別のパーソナルコンピュータ、サーバ、ルーター０、ネットワークＰＣ、ピアデバイス又は他の共通ネットワークノードであり、図１には一つのメモリストレージデバイス１５０が示されているだけであるが、パーソナルコンピュータ１２０と関連して記述されている構成要素の大半又は全てを通常含む。図１に示された論理的接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１５１及びワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）１５２を含む。そのようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット及びインターネットにおいて一般的である。
【００１８】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、パーソナルコンピュータ１２０は、ネットワークインタフェース又はアダプター１５３を介してＬＡＮ１５１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、パーソナルコンピュータ１２０は、通常、モデム１５４又はインターネット等の広域ネットワーク１５２上で通信を確立する他の手段を含む。モデム１５４は、内部又は外部に存在し、シリアルポートインタフェース１４６を介してシステムバス１２３に接続される。ネットワーク環境においては、パーソナルコンピュータ１２０と関連して示されるプログラムモジュール又はその一部は、リモートメモリストレージデバイスに記憶される。図示されたネットワーク接続は典型例であり、コンピュータ間の通信リンクを確立する他の手段を用いることもできる。
【００１９】
（本発明のシステム及び方法）
例えばオンライン分析処理（ＯＬＡＰ）等の分析的データサービスは、例えばオンライントランザクショナルデータベース（ＯＬＴＰ）等のリレーショナルデータベースに保存されているデータをモデル化するために使用する。前述したように、リレーショナルデータベースに保存されているデータを、複数テーブルにしたがって編成することができ、各テーブルは特別なデータ型に対応するデータを有している。特別なデータ型に対応するテーブルを、データ属性に対応する列(columns)に従って編成する。
【００２０】
一つのテーブルを図２に示すが、そのテーブルは、「顧客ＩＤ」列２１０、「製品ＩＤ」列２２０、「売上高」列２３０を有する「セールス」テーブル２００内に編成される「セールス」型に対応するデータを含む。そのようなテーブルの別のものを図３に示すが、そのテーブルは、「製品カテゴリーＩＤ」列３１０及び「予測額」列３２０を有する「予測」テーブル３００内に編成される「予測」型に対応するデータを含む。別のテーブルを図４に示すが、そのテーブルは、「顧客ＩＤ」列４１０及び「市」列４２０を有する「顧客」テーブル内に編成される「顧客」型に対応するデータを含む。別のテーブルを図５に示すが、そのテーブルは、「製品ＩＤ」列５１０及び「製品カテゴリーＩＤ」列５２０を有する「製品」テーブル５００内に編成される「製品」型に対応するデータを含む。テーブル２００−５００は、他の属性に対応するその他の列（図示せず）を備える。
【００２１】
図６を参照すると、分析的データキューブ６００は、テーブル２００−５００からのデータの分析的モデルである。キューブ６００は、「製品」属性を有する第１の「予測」メジャーグループ６１０を有する。「予測」メジャーグループ６１０は、「予測額」列３２０の後にモデル化される「予測額」メジャー６１０ａを含む。「予測」メジャーグループ６１０は、「製品」属性を有する追加のメジャー（図示せず）を含む。
【００２２】
キューブ６００は、「製品」属性と「顧客」属性を有する第２の「セールス」メジャーグループ６１２もまた有する。「販売」メジャーグループ６１２は、「売上高」列２３０の後にモデル化される「売上高」メジャー６１２ａを含む。「セールス」メジャーグループ６１２は、「製品」属性及び「顧客」属性を有する追加のメジャー（図示せず）を含む。
【００２３】
キューブ６００は、「顧客」属性にしたがってモデル化される第１の「顧客」ディメンション６２０もまた備える。「顧客」ディメンション６２０は、２つのレベルの粒度、すなわち、「顧客ＩＤ」６２０ａと「市」６２０ｂを含む。「顧客ＩＤ」レベル６２０ａは、図２、４の「顧客ＩＤ」列２１０と列４１０とに各々対応する。「市」レベル６２０ｂは、図４の「市」列４２０に対応する。「市」レベル６２０ｂの各市は、「顧客ＩＤ」レベル６２０ａにおいて特定される複数の顧客を含む。「顧客」ディメンション６２０は、他の列（図示せず）にしたがって対応する他の粒度のレベルを有する。
【００２４】
キューブ６００は、「製品」属性に従ってモデル化される第２の「製品」ディメンション６２２もまた有する。「製品」ディメンション６２２は、２つのレベルの粒度、すなわち、「製品ＩＤ」６２２ａと「製品カテゴリーＩＤ」６２２ｂとを含む。「製品ＩＤ」レベル６２２ａは、図２及び図５の「製品ＩＤ」列２２０及び列５１０に各々対応する。「製品カテゴリーＩＤ」レベル６２２ｂは、図３及び図５の「製品カテゴリーＩＤ」列３１０及び列５２０に各々対応する。「製品カテゴリーＩＤ」レベル６２２ｂにおいて特定される各製品カテゴリーは、「製品ＩＤ」レベル６２２ａで特定される複数の製品を含む。「製品」ディメンション６２２は、他の列（図示せず）にしたがって対応する他の粒度レベルを有する。
【００２５】
「セールス」メジャーグループ６１２は、「セールス」テーブル２００内のデータにしたがって「顧客」ディメンション６２０に結束する。「セールス」メジャーグループ４１２は、「セールス」テーブル２００内のデータにしたがって「製品」ディメンション６２２にも結束される。「予測」メジャーグループ６１０は、「予測」テーブル３００内のデータにしたがって「製品」ディメンション６２２に結束される。しかしながら、「予測」メジャーグループ６１０を「顧客」ディメンション６２０に結束する「予測」テーブル３００にはデータが存在しない。したがって、ある特定の製品の予測されるセールスを複数の顧客にまたがってどのように割り付けるかがわからない。したがって、予測は、概算６３０にしたがって割り付けなければならない。
【００２６】
複数の顧客全体にわたる特定の製品カテゴリーの予測されるセールは、例えば、その製品カテゴリー内の製品を購入したことのある各顧客にセールを割り付けることによって見積もる。特に、製品カテゴリー「ｘ」の３０の予測されるセールに関しては、顧客１、２、３に、各々、３０のセールを割り付ける。製品カテゴリー「ｙ」の１０の予測されるセールに関しては、顧客１、２に、各々、１０のセールを割り付ける。製品カテゴリー「ｚ」の２の予測されるセールに関しては、顧客１に、２のセールを割り付ける。セールは全ての顧客に割り当てられているが、セールは顧客にまたがって「ダブル」カウントされない。例えば、「全ての顧客について製品カテゴリーｘのセールの合計は何？」という問い合わせに対して、答えは、９０ではなく、３０である。
【００２７】
複数の顧客全体にわたる特定の製品カテゴリーの予測されるセールは、その製品カテゴリー内の製品を購入したことのある各顧客にセールの均等部分を割り付けることによって見積もる。特に、製品カテゴリー「ｘ」の３０の予測されるセールに関しては、顧客１、２、３に、各々、１０セールを割り付ける。製品カテゴリー「ｙ」の１０の予測されるセールに関しては、顧客１、２に、各々、５のセールを割り付ける。製品カテゴリー「ｚ」の２の予測されるセールに関しては、顧客１に、２のセールを割り付ける。
【００２８】
複数の顧客全体にわたる特定の製品カテゴリーの予測されるセールは、顧客に販売されたカテゴリー内の製品の一部に等しいセールの一部を各顧客に割り付けることによって見積もる。特に、製品カテゴリー「ｘ」の３０の予測されるセールに関しては、図２の「セールス」テーブル２００にしたがって各顧客に販売されるアイテムの平均数量に基づいて、顧客１には６セールを割り付けることができ、顧客２には９セールを割り付けることができ、顧客３には１５セールを割り付ける。製品カテゴリー「ｙ」の１０の予測されるセールに関しては、顧客１に４セールを割り付けることができ、顧客２に６セールを割り付ける。製品カテゴリー「ｚ」の２の予測されるセールに関しては、顧客１に２セールを割り付ける。
【００２９】
複数の顧客全体にわたる特定の製品カテゴリーの予測セールは、そのカテゴリーから製品を購入した主要な顧客だけにセールを割り付けることによって見積もる。特に、製品カテゴリー「ｘ」の３０の予測されるセールに関しては、カテゴリー「ｘ」からほとんどの製品を既に購入したことのある顧客３に基づいて３０セールスを割り付ける。製品カテゴリー「ｙ」の１０の予測されるセールに関しては、顧客２に、同様な論法に基づいて１０セールを割り付ける。製品カテゴリー「ｚ」の２の予測されるセールに関しては、顧客１に２セールを割り付ける。
【００３０】
例示的キューブ６００は、共通的な「製品」ディメンション６２２を備えるメジャーグループ６１０と６１２を含むが、共通的なディメンションを備えないメジャーグループを含むキューブを予期する。各メジャーグループに関しては、そのメジャーの各々は、見積もり６３０等の見積もりを用いて、非関連ディメンションに結束される。したがって、本発明にしたがうキューブは、複数の概算を含む。
【００３１】
キューブ６００のメジャーグループを、様々な粒度レベルで特別なディメンションに結束する。例えば、「予測」メジャーグループ６１０は、「製品カテゴリー」粒度レベル６２２ｂで「製品」ディメンション６１２に結束されるが、「セールス」メジャーグループ６１２は、「製品」粒度レベル６２２ａで「製品」ディメンション６１２に結束される。メジャーグループは、概算６３０等の概算を用いて低い粒度レベルに結束される。例えば、特定の製品のセールス予測は、概算６３０を用いて見積もられる。本発明に関連して実行されるプロセスを達成するのに必要なプログラミングは、比較的単純であり、関連するプログラミングパブリックにとって明からであるべきである。したがって、このようなプログラミングは、本明細書には記載されていない。いかなる特別なプログラミングを、本発明の精神及び範囲から逸脱せずに、本発明を達成するために使用することができる。
【００３２】
本発明を具体的な実施形態を参照して記述し図示したが、この技術分野の当業者であれば、上述され及び特許請求の範囲に記載された発明の原理から逸脱せずに、変更及び変形ができることを理解するであろう。例えば、本発明は、「セールス」テーブル、「予測」テーブル、「顧客」テーブル、「製品」テーブルを参照して説明しているが、本発明をリレーショナルデータベースからのテーブルと組み合わせて使用できる。その上、本発明の分析的データモデルは、データ属性の数にしたがったディメンションの数を備えることができる。したがって、参照は、本発明の範囲を示す特許請求の範囲に対してなされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の態様及び／又は本発明の態様の一部を組み込むことができる汎用コンピュータシステムを示すブロック図である。
【図２】「セールス」データに対応するリレーショナルデータベースの例を示す図である。
【図３】「予測」データに対応するリレーショナルデータベースの例を示す図である。
【図４】「顧客」データに対応するリレーショナルデータベースの例を示す図である。
【図５】「製品」データに対応するリレーショナルデータベースの例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態にしたがった図２から図５のテーブルから導かれる分析データキューブを示す図である。
【符号の説明】
【００３４】
１２０  コンピュータ
１２２  システムメモリ
１３６  アプリケーションプログラム
１３７  他のプログラム
１３８  プログラムデータ
１２７  ハードドライブ
１２１  処理ユニット
１３２  ハードディスクドライブI/F
１４８  ビデオアダプター
１５５  ホストアダプター
１３３  磁気ディスクドライブI/F
１３４  光ディスクドライブI/F
１２８  フロッピー（登録商標）ドライブ
１３０  光ドライブ
１２３  システムバス
１４６  シリアルポートI/F
１５３  ネットワークI/F
１５６  ＳＣＳIバス
１４７  モニター
１６２  ストレージデバイス
１２９  ストレージ
１３１  ストレージ
１４２  マウス
１４０  キーパッド
１５４  モデム
１５０  メモリ
１４９  リモートコンピュータ