ビジネスインテリジェンスサーバ環境においてデータマートを作成するための方法であって、前記方法は、データを複数のデータソースに保持することを備え、前記複数のデータソースは少なくともリレーショナルデータベースおよび多次元データベースを含み、さらに、ビジネスインテリジェンスサーバにおいて、前記複数のデータソースすべてを組込んだ仮想意味論的モデルを準備することと、仮想意味論的モデルにおいて、前記複数のデータソースのうち1つ以上のデータソースにわたる集計用のレベルのリストを受取り、指定されたレベルのリストに基づき集計を記憶するために前記複数のデータソースの中から1つを指定することと、ビジネスインテリジェンスサーバが、集計用のデータを記憶するための多次元キューブを作成し、前記多次元キューブを指定したデータソースに記憶することとを備える、方法。前記ビジネスインテリジェンスサーバが、指定されたデータソースのディメンションおよびキューブ用のメタデータのセットを作成することをさらに備える、請求項1に記載の方法。前記ビジネスインテリジェンスサーバが、レベル属性用のリレーショナルディメンションのセットを作成することをさらに備える、請求項1に記載の方法。前記ビジネスインテリジェンスサーバが、リレーショナルディメンションからのキーに基づき、対象データソース用のディメンションのセットを作成することをさらに備える、請求項3に記載の方法。リレーショナルディメンションからのキーに基づき、前記多次元キューブを作成することをさらに備える、請求項3に記載の方法。前記複数のデータソースは、Oracle登録商標データベース、OracleEssbaseデータベース、およびOracleAnalyticWorkspaceのうちの少なくとも1つをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記ビジネスインテリジェンスサーバが、メタデータを対象データソース内に構成するために、前記対象データソースのJava登録商標アプリケーションプログラミングインターフェイスAPIを呼び出すことをさらに備える、請求項1に記載の方法。ディメンションのセットが、多次元データベース集計のためのキューブ内に記憶される、請求項1に記載の方法。前記ビジネスインテリジェンスサーバ内において、キューブと物理的メタデータ層内におけるリレーショナルレベル集計との間で複雑な結合を作成することをさらに備える、請求項1に記載の方法。ビジネスインテリジェンスサーバ環境においてデータマートを作成するためのシステムであって、前記システムは、企業内においてデータを保持する複数のデータソースを備え、前記複数のデータソースは少なくともリレーショナルデータベースおよび多次元データベースを含み、さらに、前記複数のデータソースのすべてを統合する仮想論理意味論的モデルを準備するビジネスインテリジェンスサーバを備え、前記ビジネスインテリジェンスサーバは、仮想論理意味論的モデルを用いることにより、レベルのリストの指定を受け、前記レベルのリストは前記複数のデータソースのうちの少なくとも2つのデータソースからのデータをまたがり、前記ビジネスインテリジェンスサーバは、レベルのリストに基づき集計データを記憶する複数のデータソースにおける対象データソースを受取り、前記ビジネスインテリジェンスサーバは、集計データを記憶するための多次元キューブを生成し、前記ビジネスインテリジェンスサーバは、前記多次元キューブを前記対象データソース内に記憶する、システム。前記ビジネスインテリジェンスサーバは、前記対象データソースのディメンションおよびキューブ用のメタデータのセットを作成する、請求項10に記載のシステム。前記ビジネスインテリジェンスサーバは、レベル属性のリレーショナルディメンションのセットを作成する、請求項10に記載のシステム。前記ビジネスインテリジェンスサーバは、リレーショナルディメンションからのキーに基づき、前記対象データソース用のディメンションのセットを作成する、請求項12に記載のシステム。前記ビジネスインテリジェンスサーバは、リレーショナルディメンションからのキーに基づき、前記多次元キューブを作成する、請求項12に記載のシステム。前記複数のデータソースは、Oracle登録商標データベース、OracleEssbaseデータベース、およびOracleAnalyticWorkspaceのうちの少なくとも1つをさらに含む、請求項10に記載のシステム。前記ビジネスインテリジェンスサーバは、メタデータを前記対象データソース内に構成するために、対象データソースのJava登録商標アプリケーションプログラミングインターフェイスAPIを呼び出す、請求項10に記載のシステム。ディメンションのセットが、多次元データベース集計のためのキューブ内に記憶される、請求項10に記載のシステム。前記ビジネスインテリジェンスサーバは、前記ビジネスインテリジェンスサーバ内において、キューブと物理的メタデータ層内におけるリレーショナルレベル集計との間で複雑な結合を作成する、請求項10に記載のシステム。ビジネスインテリジェンスサーバ環境においてデータマートを作成するための命令のシーケンスを1つ以上記憶するコンピュータ読取可能記憶媒体であって、命令が1つ以上のプロセッサによって実行されると、1つ以上のプロセッサに、データを複数のデータソースに保持するステップを実行させ、前記複数のデータソースは少なくともリレーショナルデータベースおよび多次元データベースを含み、さらに前記ビジネスインテリジェンスサーバにおいて、前記複数のデータソースすべてを組込んだ仮想意味論的モデルを準備するステップと、前記仮想意味論的モデルにおいて、前記複数のデータソースのうち1つ以上のデータソースにわたる集計用のレベルのリストを受取り、指定されたレベルのリストに基づき集計を記憶するために前記複数のデータソースの中から1つを指定するステップと、前記ビジネスインテリジェンスサーバが、集計用のデータを記憶するための多次元キューブを作成し、前記多次元キューブを指定したデータソースに記憶するステップとを実行させる、コンピュータ読取可能記憶媒体。しかし、このようなデータマートおよび集計の作成および自動化にも、まだ多くの欠点がある。手入力で集計テーブルを作成する作業は面倒であり、係わるデータベース内にテーブルを作成するためには、一般に複雑なデータ定義言語DDLおよび/またはデータ操作言語DMLを書く必要がある。さらに、これらのテーブルは、クエリーで利用するためには、レポジトリのメタデータにマッピングする必要がある。これは時間が掛かり、エラーを招きやすい処理である。さらに、集計テーブルの数が増えると、このような集計を利用して使えるようにすることは、ますます難しくなってきている。このような不備に照らして、集計テーブルの作成およびメタデータへのマッピングを最大限自動化する方式が望まれる。発明の概要多様な異なるデータソースを越えてデータマートを構築および維持するためのシステムおよび方法が記載される。集計はリレーショナルデータベースおよび多次元データベースを含む複数の異なるデータソースにわたって作成および維持される。これによりサイト管理者は、リレーショナルデータベース、多次元データベース管理システムMDBMS、オンライン分析処理OLAPツールなどを含むがこれらに限定されない多様なデータソースおよび作業拡張技術を越えて、データマートを容易に構築および維持することができる。多様な実施例において、ビジネスインテリジェンスサーバは企業のさまざまなデータソースすべてを組込んだ仮想意味論的モデルを提供する。ユーザまたは管理者は、ボトルネックであり得るクエリーのセットを特定することができ、集計されたデータから利益を得ることができる。ユーザは集計を作成するのに用いられるレベルのリストおよび任意にメジャーのリストを指定することができる。これらのレベルおよびメジャーは複数のデータソースにわたることができる。さらに、対象のデータソースを指定することができ、これを使って生成した集計を記憶する。ビジネスインテリジェンスサーバは、集計データを記憶する多次元キューブを作成し、多次元キューブを指定した対象のデータストアに格納することができる。詳細な説明本発明は例示的に示され、同様の参照符号が同様のエレメントを示す添付の図面の中の値に限定されるものではない。本明細書での実施例への言及は必ずしも同じ実施例のものではなく、このような言及は少なくとも1つの実施例を意味する。特定の実施が説明されるが、これは例示的目的のためにのみなされたものである。当該技術分野において当業者は、本発明の範囲および精神から逸脱することなく他のコンポーネントおよび構成を用いることができることを認識するであろう。以下の説明において、本発明を十分に説明するために多数の特定的詳細が示される。しかし、本発明はこれら特定の詳細がなくても実施できることは当業者にとって明らかである。他の例では、周知の特徴は本発明を曖昧にしないよう、詳細には記載されていない。本発明のさまざまな実施例に従い、企業内においてデータマートおよび集計の作成を自動化するためのシステムおよび方法が説明される。データは少なくともリレーショナルデータベースおよび多次元データベースを含む複数のデータソースに保持される。本システムは、複数のデータソースすべてを統合するための仮想論理意味論的モデルを提供するビジネスインテリジェンスサーバを含む。ユーザは仮想論理意味論的モデルを用いて、集計対象のレベルおよびメジャーのリストを指定する。集計は複数のデータソースのうち1つ以上のデータソースからのデータを含む。ユーザは複数のデータソースの中から集計マトリックスを記憶する場所を指定することができる。集計を作成するために入力が受取られると、ビジネスインテリジェンスサーバは集計用データを記憶するための多次元キューブを自動的に作成し、その多次元キューブをユーザが指定したデータソースの場所に記憶する。図1は本発明のさまざまな実施例に係る、データマート自動化の図である。この図はコンポーネントを論理的に別個のものとして示すが、これは単に図示のためにある。当業者なら、この図に示されるコンポーネントは、別個のソフトウェア、ファームウェアおよび/またはハードウェアに組合せるまたは分割できることは明らかである。さらに、当業者ならこのようなコンポーネントは、それがどのように組合せられたかまたは分割されたかに係わらず、同じ演算装置上で実行できること、または1つ以上のネットワークもしくは他の適切な通信手段によって接続される異なる演算装置間で分散できること、は明らかである。さまざまな実施例に従い、企業データは複数の異なる物理的データソースに記憶することができ、これはリレーショナルデータベース104、多次元データベース管理システムたとえばOracle登録商標Essbase106、オンライン分析処理ツールたとえばOracleAnalyticWorkspace108および他のデータソース110を含むことができる。一実施例に従い、ビジネスインテリジェンスBIサーバ102は、企業の複数のデータソースにわたってデータ用の意味論的モデル112を定義するための基礎を与える。この一つの論理モデル112は、企業のすべてのデータソースを収容することができる。これは、ユーザに与えられるプレゼンテーション層を提供することによって実施され、この層は実体をデータソースにおいて直接モデリングする物理層にマッピングされる。こうして、ユーザにはデータについて1つの論理的ビューが与えられ、BIサーバはこのビューをそれぞれのソースの各物理的モデルにマッピングする。さまざまな実施例に従い、ビジネスインテリジェンスサーバは複数のデータソースにおけるデータへのアクセスを向上させるために、アグリゲートパーシステンスを用いることができる。一実施例において、ユーザたとえば管理者は、複数のデータソースにわたって集計する必要があるメジャーおよびレベルを指定することができる。たとえば、ユーザ100は仮想意味論的モデルを用いて集計マトリックス114を定義することができる。この集計マトリックスは複数のデータソースにわたって情報をまとめることができる。レベルおよびメジャーは、BIサーバの仮想意味論的モデルを用いて指定されるので、特定の集計が複数のデータソースにわたることは、ユーザに対して透過的にすることができる。すなわち、BIサーバは適切なデータマッピングすべてを管理し、ユーザはどのデータがどのデータソースにあるのかを指定するまたは知る必要はない。一実施例に従い、集計のためのレベルおよびメジャーを指定するとき、ユーザは複数のデータソースのうちから1つのデータソースのある場所を、集計データを物理的に記憶する場所として指定することができる。仮想モデルを用いてレベルおよびメジャーのリストが指定されると、BIサーバは集計マトリックスで定義されているデータを含む多次元キューブを自動的に生成し、指定されたデータソースにキューブを配置することができる。ある実施例に従い、BIサーバはメタデータ、リレーショナルディメンションおよびキューブを作成し、そのキューブを場所が指定されているデータソースに記憶する。図2は本発明のさまざまな実施例に係る、集計を作成する典型的な使用シナリオを示す図である。この図はコンポーネントを論理的に別個のものとして示しているが、これは単に図示のためにある。当業者なら、この図に示されるコンポーネントは、別個のソフトウェア、ファームウェアおよび/またはハードウェアに組合せるまたは分割できることは明らかである。さらに、当業者ならこのようなコンポーネントは、それがどのように組合せられたかまたは分割されたかに係わらず、同じ演算装置上で実行できること、または1つ以上のネットワークもしくは他の適切な通信手段によって接続される異なる演算装置間で分散できることは、明らかである。図示されるように、あるレポジトリの管理者200はログインし、ライブ分析サーバたとえば、ビジネスインテリジェンスサーバに対して集計作成リクエストを出す。この処理は、必要に応じて外部手段によって自動化およびスケジューリングすることができるたとえば、バッチファイルおよびウインドウズ登録商標スケジューラを用いる。特定の実施例では、生産システムに移行する前に、この集計作成を準備分析サーバに対して実行し、一定時間テストすることが有利であり得る。図示される例では、抽出、変換およびロードETL206処理は、毎月1日に行なわれる。新たな集計が追加される以外はメタデータに変化がないものとして、システムが生成した集計210レポジトリファイルは分析モデルを表わすメタデータを含むを取除くことにより、レポジトリファイル208は元の状態201に戻される。管理者は、a前に定義された集計を作成する;b古い集計を取除き、新たなものに置き換える;またはc新しい集計を既存のものに付ける。ある実施例に従い、トランスレータコンポーネント202は管理者200から入力を受取り、適切なメタデータを作成し、構造化照会言語SQL文を実行エンジン204に与えて、集計を配置する。一実施例に従い、実行エンジンは集計を含む多次元キューブを作成し、集計を指定したデータストアに格納する。ある実施例に従い、集計を作成するために、ビジネスインテリジェンスサーバは以下のステップを行なうことができる:各レベルに対して1つの集計テーブルBIサーバの物理層内およびデータベース内の両方を作成する。○このレベル集計テーブルはそのレベルでの列、およびディメンション階層においてすべての上位レベルでの列を含む。○テーブルキーはレベルプライマリキーに設定される。各ファクトテーブルに対して一つの集計テーブルBIサーバおよびデータベースを作成する。入力リクエストで指定されたすべてのファクト列に対して、1つの集計テーブルBIサーバおよびデータベースを作成する。集計ファクトテーブルについて:○集計列は、指定されたレベルにおけるプライマリキーからの列を含む。これらは外部キーとして設定される対応するレベルテーブルにおいてプライマリキーと結合される。○ファクトテーブル全部が指定されるなら、ファクトテーブルからのキー列は、集計テーブルにおいて列として含まれない。物理層において集計ファクトテーブルおよびレベルテーブル間の外部キーの関係/結合を作成する。新たに作成された集計テーブルをデータベースに配置する。作成された集計テーブルの各々に対して、対応する論理テーブルソースを作成および加える。○各論理テーブルソースに対して集計コンテンツを指定する。新たに作成されたメタデータオブジェクトをチェックインする。上記のステップのリストは図示のためにのみ与えられており、ここに記載される実施例全部に限定することは意図されない。当業者にとって、本開示の範囲内において、集計の作成を行なうために、サーバは他のステップを実施できることは明らかである。図3は本発明のさまざまな実施例に係る、集計用候補の特定を示す図である。具体的には、本例は集計を推奨するのに、使用トラッキングを用いることを示す。ある実施例に従い、トラッキングログを用いて分析レポジトリ、およびさまざまなクエリーの実行時間を記録することができる。このトラッキングログは管理者によって用いられて、実行の際にどのクエリーがボトルネックとなる典型的な応答時間よりも遅く作成されるのか特定し、これらのクエリー用に集計を潜在的に作成する。図で示されるように、強調表示されたクエリーselectFactPurchaseCycleLinesReceivedQuantityTimeYearfromSourcingPurchaseCycleLinesが最も遅いクエリーであり、実行するのに約30秒掛かる。ある実施例に従い、YearレベルにおいてReceivedQuantityに対して集計を作成することは、このクエリーに大いに利益を与える。このクエリー向けに集計を作成した後では、クエリーのための実行時間は実質的に減少するたとえば2秒。図4は本発明のさまざまな実施例に係る、集計用候補の特定を示す代替図である。より具体的には、長い実行時間のクエリーを解析する別の方法は、生成された物理的SQL文を解析することである。本図において、クエリーは実行するのに約9分543秒掛かる。なぜなら、これは4つの別個のサブクエリーに分割されるからである。これらサブクエリーのうちの最も長いものID:189425は実行するのに506秒掛かる。したがって、YearレベルにおいてARGRPAMTの集計を作成することは、全体のクエリー時間を実質的に短縮する。ある実施例に従い、この集計は以下のような命令文を用いることによって作成することができる。ある実施例に従い、この集計の作成はサブクエリーの実行時間を減少させ、それによりクエリーの全体の時間を短縮する。さまざまな実施例に従い、178秒掛かる4つ目のサブクエリーID:189350のファクトテーブルや、図4に示される他のサブクエリーをも集計することができる。図5は本発明のさまざまな実施例に係る、データマートの作成を自動化するために、アグリゲートパーシステンスを用いるフローチャート図である。この図は図示のために特定のシーケンスの機能ステップを示すが、処理は必ずしもこの特定の順序またはステップに限定されない。当業者なら、この図で示されるさまざまなステップは多様に変更、再配置、並行に実行する、またはさまざまな態様で適合できることは、理解できるであろう。さらに、特定のステップまたはステップのシーケンスは、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、このプロセスに追加または省略できることは理解されるべきである。ステップ500に示されるように、企業は多様な異なるデータソースにデータを保持する。これらデータソースはリレーショナルデータベース、多次元データベース管理システムMDBMS、オンライン分析処理OLAPツールなどを含む。ある実施例に従い、BIサーバは複数のデータソースすべてを組込んだ単一の仮想意味論的モデルを提供するステップ502。ステップ504において、ユーザは仮想意味論的モデルを用いて、複数のデータソースのうちの1つ以上のデータソースにわたる集計のためのレベルのリストを指定する。任意に、ユーザはメジャーのリストをも与えることができる。さらに、ユーザは集計が記憶される対象データソースを指定するステップ506。ある実施例に従い、この指定された対象データストアは複数のデータソースのうちの1つである。ステップ508において、ビジネスインテリジェンスサーバは集計用のデータを記憶するための多次元キューブを作成し、この多次元キューブを指定されたデータソース内に記憶する。ある実施例に従い、これはデータストアのアプリケーションプログラミングインターフェイスAPIを用いることにより、または適切なSQL文を生成してデータストアに対して実行することにより、メタデータ、物理テーブルを対象ストアにおいて作成することによって行なうことができる。図6は本発明のさまざまな実施例に係る、データマートの作成を自動化するために、アグリゲートパーシステンスを用いるフローチャート図である。この図は図示のために特定のシーケンスの機能ステップを示すが、処理は必ずしもこの特定の順序またはステップに限定されない。当業者なら、この図で示されるさまざまなステップは多様に変更、再配置、並行に実行する、またはさまざまな態様で適合できることは、理解できるであろう。さらに、特定のステップまたはステップのシーケンスは、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、このプロセスに追加または省略できることは理解されるべきである。ステップ600に示されるように、ユーザはまず集計のためのメジャーおよびレベルを指定する。一実施例において、これはBIサーバにある仮想モデルを用いることによって行なわれる。ステップ602において、BIサーバは下地の多次元データベースのディメンションおよびキューブ用のメタデータを作成する。ステップ604において、BIサーバはレベル属性のためのリレーショナルディメンションを作成する。これが行なわれると、BIサーバは、ステップ606に示されるように、リレーショナルディメンションからのキーに基づき、下地のデータソースたとえばEssbase用のディメンションを作成することができる。ステップ608において、BIサーバはリレーショナルディメンションからのキーに基づき多次元キューブを作成し、キューブを指定された対象データソースに記憶する。本明細書に記載されているさまざまなコンテクストにおいて、本発明の実施例は上記のシステムおよび方法を実施するよう構成されているコンピュータ装置、演算システムおよび機械可読媒体を含む。コンピュータ技術における当業者にとって明らかであるように、特別に設計された集積回路または他のエレクトロニクスからなる実施例に加えて、本発明はここに開示される教示に従ってプログラミングされた、従来の汎用もしくは特殊なデジタルコンピュータまたはマイクロプロセッサを用いて、好都合に実施できる。適切なソフトウェアコード化は、ソフトウェア技術の当業者にとって明らかなように、本開示の教示に基づき、熟練したプログラマーによって容易に用意することができる。本発明は、当業者にとって容易に明らかとなるように、アプリケーション特定用途向け集積回路を用意することによって、または従来のコンポーネント回路の適切なネットワークを相互接続することにより、実施することができる。さまざまな実施例は、命令がその中に記憶されている記憶媒体複数あり得るであるコンピュータプログラムプロダクトを含み、これを使って提示されている機能のいずれかを行なうために、汎用のまたは特定用途向け演算プロセッサ/装置をプログラミングすることができる。記憶媒体は、フロッピー登録商標ディスク、光ディスク、DVD、CD-ROM、マイクロドライブ、光磁気ディスク、ホログラフィック記憶、ROM、RAM、PRAMS、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、フラッシュメモリ装置、磁気または光カード、ナノシステム分子メモリICを含むを有するすべての種類の物理媒体、ならびに命令および/または情報を記憶するのに適するすべての種類の媒体または装置を含むことができるが、これらに限定されない。コンピュータプログラムプロダクトは、その全体または一部が1つ以上の公共および/または私的ネットワークを介して伝送することができ、この伝送はここに提示されている機能のいずれかを実行するよう、1つ以上のプロセッサによって使用することができる命令を含む。さまざまな実施例において、伝送は複数の別個の伝送を含むことができる。一実施例において、コンピュータ読取可能記憶媒体は一時的ではない。本発明の好ましい実施例の上記の記載は、図示および説明のために与えられている。本発明を開示されたそのままの形以外のものを除去するまたは限定する意図はない。多くの変更および変形は当該技術分野の実務者にとって明白である。実施例は本発明の原理および実際の用途を最もよく説明するために選択され、記載されており、それにより当該技術分野における者が本発明を理解することができる。