JP2017010376A - マートレス検証支援システムおよびマートレス検証支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】データウェアハウスにおけるデータマートレス化に際し、削減対象として好適なデータマートを効率的に特定し、ユーザに提示可能とする。
【解決手段】マートレス検証支援システム１００において、データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性と、所定アプリケーションによるデータマートの利用内容とに基づき、各データマートの格納データ生成に伴う負荷と、各データマートに対する所定アプリケーションからのデータ利用程度とを特定する処理と、当該特定した負荷およびデータ利用程度に応じて各データマートの削減妥当性を判定し、当該判定結果を該当データマートの情報に対応付けて表示装置に出力する処理を実行する演算装置１０４を含む構成とする。
【選択図】図２

Description

本発明は、マートレス検証支援システムおよびマートレス検証支援方法に関するものであり、具体的には、データウェアハウスにおけるデータマートレス化に際し、削減対象として好適なデータマートを効率的に特定し、ユーザに提示可能とする技術に関する。

流通、小売業界や金融、証券業界等においては、その業務遂行に伴って高頻度に膨大なデータが発生・蓄積され、いわゆるビッグデータを保有する企業体が多数存在する。こうした企業体が保有するビッグデータは、データウェアハウス（以後、ＤＷＨ）にて集約管理される。またＤＷＨは、例えば部門や業務等の目的別に、ビッグデータからデータを切り出して構成した複数のデータマートから構成されている。

こうしたデータベースに関連する従来技術としては、例えば、作成済みＥＲモデル図の統合・抽出、処理対象画面・帳票・機能仕様書の追加、削除を効率的且つ正確に行うことを目的とした、ＥＲモデルを用いたデータベース設計システムであって、キー定義データと該キー定義データに対応するデータ項目とを含む複数の情報を、キー定義データと該キーデータに対応するデータ項目とに分類して仮エンティティを作成する仮エンティティ作成手段と、前記仮エンティティに共通するキー定義データを有する仮エンティティが存在する場合には１つのエンティティに集約して、正規化エンティティを作成する正規化エンティティ作成手段と、前記正規化エンティティのエンティティタイプを設定する設定手段と、前記正規化エンティティ作成手段により作成された正規化エンティティと前記情報との対応関係を示す第１のマトリックステーブルを作成する第１のテーブル作成手段と、前記第１のマトリックステーブルと、予め設定されている前記エンティティタイプに基づく正規化エンティティ間の関係とに基づいて、前記情報毎に、該情報に属する前記正規化エンティティ間の関係を示す第２のマトリックステーブルを作成する第２のテーブル作成手段と、前記第２のテーブル作成手段により作成された前記情報毎の第２のマトリックステーブルに基づいて、ＥＲモデル図を作成するＥＲモデル図作成手段と、を有するデータベース設計システム（特許文献１参照）などが提案されている。

特開２００１−３０６３７３号公報

一方、市場環境や顧客ニーズの変化を迅速に分析し、その結果を事業戦略に反映させるべく、上述したビッグデータを利活用する動きも顕著になってきた。他方、ＤＷＨで運用される各データマートの作成や修正には、多くの作業工数と時間が必要であり、そうして得られたデータマートとその分析結果の鮮度は良好とはならない。そこでこの点を根本的に解決すべく、新たな高速データアクセス基盤によってＤＷＨを高速で直接分析する、いわゆるデータマートレスの技術が登場している。ところがデータマートレスの技術をＤＷＨに適用する場合、その対象となるＤＷＨが含む数多くのデータマート各間、および各データマートとこれを利用する各アプリケーションとの間の各関係性やデータ処理の性質などを適切に踏まえて、削減すべきデータマートを特定する作業自体が困難で工数も過大となりやすい。

そこで本発明の目的は、データウェアハウスにおけるデータマートレス化に際し、削減
対象として好適なデータマートを効率的に特定し、ユーザに提示可能とする技術を提供することにある。

上記課題を解決する本発明のマートレス検証支援システムは、データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性と、所定アプリケーションによる前記データマートの利用内容とに基づき、各データマートの格納データ生成に伴う負荷と、各データマートに対する所定アプリケーションからのデータ利用程度とを特定する処理と、当該特定した前記負荷および前記データ利用程度に応じて各データマートの削減妥当性を判定し、当該判定結果を該当データマートの情報に対応付けて表示装置に出力する処理とを実行する演算装置を含むことを特徴とする。

また、本発明のマートレス検証支援方法は、情報処理システムが、データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性と、所定アプリケーションによる前記データマートの利用内容とに基づき、各データマートの格納データ生成に伴う負荷と、各データマートに対する所定アプリケーションからのデータ利用程度とを特定する処理と、当該特定した前記負荷および前記データ利用程度に応じて各データマートの削減妥当性を判定し、当該判定結果を該当データマートの情報に対応付けて表示装置に出力する処理と、を実行することを特徴とする。

本発明によれば、データウェアハウスにおけるデータマートレス化に際し、削減対象として好適なデータマートを効率的に特定し、ユーザに提示可能となる。

本実施形態におけるマートレス検証支援システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態におけるマートレス検証支援システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の設計情報のデータ構成例を示す図である。 本実施形態のテーブル条件パターンのデータ構成例を示す図である。 本実施形態のアプリ条件パターンのデータ構成例を示す図である。 本実施形態におけるマートレス検証支援方法の処理手順例を示すフロー図である。 本実施形態におけるテーブル関連図の構成例を示す図である。 本実施形態におけるＤＷＨテーブル構造概念図の構成例を示す図である。 本実施形態におけるＳＱＬテーブルの構成例を示す図である。 本実施形態における妥当性基準テーブルの構成例を示す図である。 本実施形態における表示画面例を示す図である。

−−−システム構成−−−

以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態のマートレス検証支援システム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示すマートレス検証支援システム１００は、データウェアハウスにおけるデータマートレス化に際し、削減対象として好適なデータマートを効率的に特定し、ユーザに提示可能とするコンピュータシステムである。

こうしたマートレス検証支援システム１００は、例えばサーバ装置により構成する。サ
ーバ装置であるマートレス検証支援システム１００は、ネットワーク１０を介してユーザ端末２００と接続され、互いにデータ通信可能である。一方、ユーザ端末２００は、ＤＷＨのマートレス化を予定するユーザが操作するＰＣである。このユーザ端末２００が、マートレス化対象とするＤＷＨの設計情報など、本実施形態におけるマートレス検証の処理に必要となる各種情報を、マートレス検証支援システム１００に予め提供するものとする。またユーザ端末２００は、マートレス検証支援システム１００による処理結果を受信し、ディスプレイ等でユーザ向けに表示する。
−−−ハードウェア構成−−−

本実施形態におけるマートレス検証支援システム１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。図２は本実施形態におけるマートレス検証支援システム１００のハードウェア構成例を示す図である。マートレス検証支援システム１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算装置１０４、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力装置１０５、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置１０６、ネットワークと接続しユーザ端末２００との通信処理を担う通信装置１０７、を備える。

なお、図１で例示したように、ユーザ端末２００がユーザとの間での入出力処理を担う構成であれば、マートレス検証支援システム１００において入力装置１０５および表示装置１０６を備えないとしてもよい。他方、ユーザとの間の入出力処理を担うユーザ端末２００が存在せず、マートレス検証支援システム１００がスタンドアロンのコンピュータとして存在する場合、通信装置１０７は不要となる。

また、記憶装置１０１内には、本実施形態のマートレス検証支援システムとして必要な機能を実装する為のプログラム１０２の他、設計情報１２５、テーブル条件パターン１２６、アプリ条件パターン１２７、および妥当性基準テーブル１２８の各テーブルが少なくとも記憶されている。これら各テーブルの具体的なデータ構成については後述する。
−−−機能例−−−

続いて、本実施形態のマートレス検証支援システム１００が備える機能について説明する。上述したように、以下に説明する機能は、例えばマートレス検証支援システム１００が備えるプログラム１０２を実行することで実装される機能と言える。

本実施形態におけるマートレス検証支援システム１００は、マートレス化対象のＤＷＨに関する設計情報１２５を記憶装置１０１から読み出し、当該設計情報１２５が示す各データマートの間の関係性と、データマートを利用して所定の業務処理を実行する各アプリケーションによる該当データマートの利用内容とに基づき、各データマートの格納データ生成に伴う負荷と、各データマートに対する所定アプリケーションからのデータ利用程度とを特定する機能を備えている。

なお、上述の設計情報１２５は、ユーザ端末２００から予め取得して記憶装置１０１に格納しているものとする。この設計情報１２５には、データベース類の設計情報として一般的な、ＥＲ図、ＣＲＵＤ図、データ項目辞書、データフロー図といった各種情報が含まれている。これら設計情報１２５においては、対象となるＤＷＨが含むデータマート各間での共通値を介した接続関係や、データマート各間の生成関係、データマートの格納値生成の処理に用いるＳＱＬコマンドのリストが少なくとも記述されているものとする。

上述の負荷とデータ利用程度を特定する機能について、より具体的に説明する。この場合、マートレス検証支援システム１００は、上述の設計情報１２５が示す各データマートの間の関係性において、データ抽出関係が規定されているデータマートの組に関して、後述するテーブル条件パターン１２６（第１のテーブル）を照合し、データ抽出側のデータマートの格納データ生成に伴う負荷として、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを特定する。

また、マートレス検証支援システム１００は、上述の設計情報１２５が示す、データマートに対してデータ利用を行う各アプリケーションに関して、後述するアプリ条件パターン１２７（第２のテーブル）を照合し、各アプリケーションに関するデータ利用程度として、該当アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともいずれかの条件に応じたデータ利用レベルを特定する。

また、本実施形態のマートレス検証支援システム１００は、上述のように特定した負荷およびデータ利用程度に応じて各データマートの削減妥当性を判定し、当該判定結果を該当データマートの情報に対応付けて、ユーザ端末２００または表示装置１０６に出力する機能を備えている。

マートレス検証支援システム１００は、この判定結果の出力処理に際し、設計情報１２５が示す各データマートに対応した描画オブジェクト（記憶装置１０１に該当データを予め保持）を、画面上に配置し、各描画オブジェクトの間を、データマート間の関係性（設計情報１２５が示すもの）に基づいて所定の線分オブジェクト（記憶装置１０１に該当データを予め保持）で接続し、各描画オブジェクトに対し、該当データマートに関する負荷およびデータ利用程度の高さに応じた所定の表示形態（例：表示色による強調表示等）を判定結果として設定して画面データを生成し、当該画面データをユーザ端末２００または表示装置１０６に出力する。
−−−データ構造例−−−

次に、本実施形態のマートレス検証支援システム１００が用いるテーブルにおけるデータ構造例について説明する。図３は本実施形態の設計情報１２５のデータ構成例を示す図である。本実施形態における設計情報１２５は、テーブル構造であるデータマートの各間の関連を示すＥＲ図、ＥＲ図の各データマートにおけるデータ（エンティティ）が、どの機能で作成（ｃｒｅａｔｅ）、参照（ｒｅｅｄ）、更新（ｕｐｄａｔｅ）、削除（ｄｅｌｅｔｅ）されるかをマトリクス形式で表現したＣＲＵＤ図、ＤＷＨにおける各データ項目を定義したデータ項目辞書、データマート間でのデータの流れを示すデータフロー図、データマートの格納値生成の処理に用いるＳＱＬコマンドのリスト、といった各種の設計情報を、例えばファイル形式で含むものである。よって、図３で例示する設計情報１２５において、設計情報の種類ごとに該当ファイルを格納した構造となっている。いずれにしても、設計情報１２５は、従来から存在する設計情報と同様の構成となっている。

図４は本実施形態のテーブル条件パターン１２６のデータ構成例を示す図である。図４で例示するテーブル条件パターン１２６（第１のテーブル）は、設計情報１２５のＥＲ図、ＣＲＵＤ図等でデータ抽出関係が規定されているデータマート間において、データ抽出側のデータマートの格納データとして被データ抽出側のデータマートからデータ抽出を行う際の、データの編集内容、抽出条件、および集約要否に応じた負荷レベルを分類したテーブルである。

上述の負荷レベルとしては、該当データマートを削除して、そのデータマートのデータ源となっている他のデータマート等に対する直接検索を実行する構成とした場合のＳＱＬ
処理の時間長に応じたものを想定出来る。すなわち、マートレス化後におけるＳＱＬ処理時間がマートレス化前より増大する場合、負荷レベルは他のケースより高い値となる。換言すれば、該当マートレスがＳＱＬ処理の高速化に大きく貢献していることを示しており、削減対象としての妥当性は低いと言える。一方、マートレス化後におけるＳＱＬ処理時間がマートレス化前とほぼ変化しないか現象する場合、負荷レベルは他のケースより低い値となる。換言すれば、該当マートレスがＳＱＬ処理の高速化に貢献していないことを示しており、削減対象としての妥当性は高いと言える。

こうしたテーブル条件パターン１２６は、図４にて示すように、データマートに対するＳＱＬ処理の分類条件である、取得項目編集条件、特殊抽出条件、および集約要否と、これら分類条件に応じた負荷レベルとを対応付けた構成となっている。このうち、取得項目編集条件は、マートレス後に該当項目のデータを他のデータマート等から取得し編集する内容に応じて、ＳＱＬの処理負荷を規定した値である。この値が「大」の場合、編集内容として、［ｇｒｏｕｐ ｂｙ］，［ＥＸＩＳＴＳ］，［ＤＩＳＴＩＮＣＴ］などの集約関数、文字の編集、計算後の四捨五入、といった高負荷の処理が含まれるものに対応する。また「中」の場合、編集内容として、計算処理のみ、或いはＣａｓｅ文と計算処理の組み合わせ、といった中負荷の処理が含まれるものに対応する。また「小」の場合、編集なし、もしくは条件分岐（Ｃａｓｅ文）のみ、といった低負荷の処理が含まれるものに対応する。

また、上述の分類条件のうち、特殊抽出条件は、マートレス後に該当項目のデータを他のデータマートから取得する場合の抽出条件の有無を規定した値である。ここで想定する抽出条件の例としては、ＮＯＴ条件（＜＞！＝）、ＢＥＴＷＥＥＮ条件、大小比較（不等号）、ＩＮ句（複数条件）、副問合せ、といった各条件である。こうした抽出条件がある場合、マートレス化後による負荷は抽出条件無しのケースより高くなる。

また、上述の分類条件のうち、集約有無は、マートレス後に該当項目のデータを他のデータマート等から取得する場合にテーブル集約の要否を規定した値である。こうしたテーブル集約が必要である場合、マートレス化後による負荷はテーブル集約不要のケースより高くなる。

図５は本実施形態のアプリ条件パターン１２７のデータ構成例を示す図である。図５に例示するアプリ条件パターン１２７（第２のテーブル）は、各アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の条件に応じた、各アプリケーションによるデータマートに対するデータ利用レベルを分類したテーブルである。

図５で例示するアプリ条件パターン１２７では、検索対象（各アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数）の値として、「単一」、「複数」のいずれかを規定している。データ抽出対象のデータマートが複数である場合、マートレス化後による負荷は単数のケースより高くなる。

また、アプリ条件パターン１２７では、抽出範囲の値として、「全件」、「部分抽出（条件指定での抽出）」のいずれかを規定している。データ抽出範囲が「部分抽出」である場合、条件判定等を伴うためマートレス化後による負荷は「全件」のケースより高くなる。

また、アプリ条件パターン１２７では、データの集計処理の有無の値として、「あり」、「なし」のいずれかを規定している。データ抽出後に集計処理が必要である（つまり、集計有無が「あり」の場合）、その集計有無を伴うためマートレス化後による負荷は「な
し」のケースより高くなる。

なお、本実施形態の妥当性基準テーブル１２８に関しては後述するものとする。
−−−処理手順例−−−

以下、本実施形態におけるマートレス検証支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明するマートレス検証支援方法に対応する各種動作は、マートレス検証支援システム１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図６は、本実施形態におけるマートレス検証支援方法の処理手順例を示すフロー図である。まず、マートレス検証支援システム１００は、マートレス化対象のＤＷＨに関する設計情報１２５を記憶装置１０１から読み出す（ｓ１００）。

次にマートレス検証支援システム１００は、上述のステップｓ１００で得た設計情報１２５が示す各データマートの間の関係性において、データ抽出関係が規定されている各データマートの組を特定し、テーブル関連図を生成する（ｓ１０１）。図７に本実施形態におけるテーブル関連図５の構成例を示す。

テーブル関連図５は、各データマート１の描画オブジェクト間を、そのデータ抽出関係に応じて線分オブジェクト２でリンクさせた図である。マートレス検証支援システム１００は、このテーブル関連図５を、ユーザ端末２００または表示装置１０６に出力するとしてもよい。こうしたテーブル関連図５で示されるＤＷＨの構造については、図８に例示するＤＷＨテーブル構造概念図６としても示すことができる。このＤＷＨテーブル構造概念図６では、該当ＤＷＨが、０層、１層、２層の各テーブルで階層構造を成していることを示している。このうち０層は、ＩＦ（インターフェイス）を介して得たデータを直接ロードさせるテーブルである。また、１層は、０層のテーブルにロードしたデータについて、コードの変換、不要カラムの削除といった前処理を施して格納したテーブルである。また、２層は、１層のテーブルからデータを抽出して生成する「中間」、上述の１層および中間の各テーブルのデータを統合した「集約」、この「集約」からデータを抽出して生成する「中間」、上述の「集約」および中間の各テーブルのデータを抽出して生成する「分割」、および「分割」からデータを抽出して生成する「ＶＩＥＷ」の各テーブル（データマート）から構成される。なお、「分割」テーブル（データマート）はアプリ毎に参照用に作成されているデータマートである。

続いてマートレス検証支援システム１００は、上述のステップｓ１０１で特定したデータマートの組のうち、データ抽出側のデータマートの格納データ生成に伴うＳＱＬコマンドを、設計情報１２５のＳＱＬコマンドリストから特定する（ｓ１０２）。ここで特定したＳＱＬコマンドの例を図９に示す。図９は本実施形態におけるＳＱＬテーブル７の構成例を示す図である。

例えば上述のステップｓ１０１で特定した或るデータマートの組が、データ抽出側のデータマートは上述の「０層」、被データ抽出側のデータマートは「ＩＦ」であり、データ抽出側のデータマートを利用対象とする業務処理が「ＡＢＣ００１０」であったとする。その場合、マートレス検証支援システム１００は、このデータマートの組に関する情報を、設計情報１２５に照合し、図９のＳＱＬテーブル７における「＃１」レコードの情報を、ＳＱＬコマンドとして特定する。なお、説明の簡便化のため、ここでは業務処理「ＡＢＣ００１０」に関するＳＱＬコマンドに関しては、シーケンス「１」のものだけを示している。

この図９で例示するように、当該ステップｓ１０２で特定されるＳＱＬコマンドに関する情報は、「分類」、「処理ＩＤ」、「ＳＥＱ」、「ＳＱＬタイプ」、「入力」、「条件」、および「出力」の各値を含むものとする。このうち「分類」は、ＤＷＨにおける各層のうちどの層間でのデータ抽出がなされるかを示す値となる。また、「処理ＩＤ」は、データ抽出側のデータマートを利用対象とする業務処理のＩＤとなる。また、「ＳＥＱ」は、該当業務処理に関するＳＱＬ処理の順序を示すものとなる。また、「ＳＱＬタイプ」は、当該ＳＱＬコマンドのタイプを示すものとなる。また、「入力」は、当該ＳＱＬコマンドがデータ抽出の対象とする被データ抽出側のデータマート名称、形式に関する情報となる。また、「条件」は、当該ＳＱＬコマンドが示す実行条件を示すものとなる。また、「出力」は、当該ＳＱＬコマンド実行により生成し、データマートの格納データとして出力するファイル名称と形式を示すものとなる。

次にマートレス検証支援システム１００は、上述のステップｓ１０２で特定したＳＱＬコマンドの情報を、テーブル条件パターン１２６に照合し（ｓ１０３）、データ抽出側のデータマートの格納データ生成に伴う負荷として、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の条件に応じた負荷レベルを特定する（ｓ１０４）。

この場合、マートレス検証支援システム１００は、図９で例示したＳＱＬコマンドにおける「ＳＱＬタイプ」、「条件」の含む各値を、テーブル条件パターン１２６に照合し、例えば、取得項目編集条件「大」、特殊抽出条件「有」、集約「有」と特定して、その場合の負荷レベルを「２０」、などと特定する。

続いてマートレス検証支援システム１００は、上述の設計情報１２５に基づき得ている上述のＳＱＬテーブル７（図９）を参照し、アプリケーションがデータ利用の対象とする各データマートの数、データ抽出範囲、集計処理の各値を取得する（ｓ１０５）。例えば、ＳＱＬテーブル７のうち、「ＳＱＬタイプ」が「ＩＮＳＥＲＴ」のレコードで、「結合条件」に複数のマスタ等が規定されているものから、そのマスタの数を「抽出対象とするデータマートの数」として取得する。また、上述の「結合条件」にてマスタ間で規定された結合対象すなわち抽出対象のデータの指定がある場合に「データ抽出範囲」が「有」と特定する。また、上述の「結合条件」にて「集約列」に値が設定されている場合、「集計処理」が「有」などと特定する。

次にマートレス検証支援システム１００は、上述のステップｓ１０５で得た、データマートの数、データ抽出範囲、および集計処理の各値を、アプリ条件パターン１２７に照合し（ｓ１０６）、各アプリケーションに関するデータ利用程度を特定する（ｓ１０７）。例えば、「データマートの数」が「１」で「検索対象」は「単一」、「データ抽出範囲」は「全件」、「集計処理」は「あり」であった場合、利用程度を「３」、などと特定する。

続いてマートレス検証支援システム１００は、上述のステップｓ１０４、ｓ１０７で特定した負荷レベルおよびデータ利用程度の各値を乗算し、その乗算値を所定基準値と比較することで、各データマートの削減妥当性を判定する（ｓ１０８）。

マートレス検証支援システム１００は、例えば、或るデータマートに関して、負荷レベル「２」およびデータ利用程度「１」の各値が得られたと場合、これらの乗算値ｒとして「２」を算定する。マートレス検証支援システム１００は、この乗算値ｒを記憶装置１０１の妥当性基準テーブル１２８に照合し、該当データマートの削減妥当性について判定する。妥当性基準テーブル１２８は、図１２にて示すように、乗算値の範囲に応じたデータマート削減妥当性について規定したテーブルとなる。図１０の例では、１００≧ｒの場合
に削減妥当性は「無」、５０＜ｒ＜１００の場合に削減妥当性は「低」、２０＜ｒ≦５０の場合に削減妥当性は「検討要」、１０＜ｒ≦２０の場合に削減妥当性は「中」ｒ≦１０の場合に削減妥当性は「強」、と削減妥当性が規定されている。上述の乗算値「２」の場合、マートレス検証支援システム１００は、該当データマートの削減妥当性について、「強」と判定することになる。

続いてマートレス検証支援システム１００は、上述のステップｓ１０８で得た削減妥当性に関する判定結果を、該当データマートの情報に対応付けて、ユーザ端末２００または表示装置１０６に出力し（ｓ１０９）、処理を終了する。この場合、マートレス検証支援システム１００は、ステップｓ１０１にて既に生成してあるテーブル関連図が含む各描画オブジェクトに対し、該当データマートに関して判定した削減妥当性に応じた所定の表示形態（例：表示色による強調表示等）を判定結果として設定して画面データを生成し、これをユーザ端末２００または表示装置１０６に出力する。

本実施形態における判定結果に対応したテーブル関連図の表示例を図１１にて示す。図１１は本実施形態における画面例１を示す図である。図１１で例示するテーブル関連図の表示画面５０では、描画オブジェクト５１〜５４に関してグレーの濃淡をつけて着色された表示形態を示している。つまり、この描画オブジェクト５１〜５４に対応したデータマートは、上述のステップｓ１０８での妥当性に関する判定にて、削減妥当性を有する結果が得られたものとなる。例えば、グレーの濃淡のうち淡い色調の描画オブジェクト５１〜５３については、削減妥当性「中」と判定されたデータマートに対応し、グレーの濃淡のうち濃い色調の描画オブジェクト５４については、削減妥当性「強」と判定されたデータマートに対応している。これらデータマートは、削減つまりマートレスとしても、そのデータ源となっている集約テーブル等に対する直接検索を行ってもＳＱＬ処理のパフォーマンス低下は許容出来るもの、と判定されたことになる。ユーザはこの表示画面５０をユーザ端末２００等で閲覧し、ＤＷＨにおいて削減対象として妥当なデータマートについて確認し、マートレス化の実効性や効果について容易に検証することが出来る。

以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

こうした本実施形態によれば、データウェアハウスにおけるデータマートレス化に際し、削減対象として好適なデータマートを効率的に特定し、ユーザに提示可能となる。

本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち本実施形態のマートレス検証支援システムにおいて、前記演算装置は、前記判定結果を表示装置に出力する処理に際し、前記各データマートに対応した描画オブジェクトを画面上に配置し、各描画オブジェクトの間を、前記関係性に基づいて所定の線分オブジェクトで接続し、前記各描画オブジェクトに対し、該当データマートに関する前記負荷および前記データ利用程度の高さに応じた所定の表示形態を前記判定結果として設定して画面データを生成し、当該画面データを表示装置に出力するものである、としてもよい。

これによれば、データウェアハウスのデータマートレス化について検討・実行するユーザに対し、削除すべきデータマートとして、データマート削除後に該当データマートと同様のデータをＤＷＨにおける集約データや他のデータマートなどから取得する際の処理負荷、より具体的にはＳＱＬの処理速度が所定の基準以上であるものについて、情報を提示することが可能となる。つまりデータマート削除後にＤＷＨに対する直接分析を行うとした場合に、処理速度の点でボトルネックにならないデータマートを削除候補としてユーザに提示することとなる。ひいては、データウェアハウスにおけるデータマートレス化に際し、削減対象として好適なデータマートを効率的に特定し、ユーザに提示可能となる。

また、本実施形態のマートレス検証支援システムにおいて、前記関係性においてデータ抽出関係が規定されているデータマート間において、データ抽出側のデータマートの格納データとして被データ抽出側のデータマートからデータ抽出を行う際の、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを分類した第１のテーブルと、各アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともいずれかの条件に応じた、各アプリケーションによるデータマートに対するデータ利用レベルを分類した第２のテーブルと、を格納した記憶装置を更に備え、前記演算装置は、前記負荷と前記データ利用程度を特定する処理に際し、前記データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性において、データ抽出関係が規定されているデータマートの組に関して、前記第１のテーブルを照合し、データ抽出側のデータマートの格納データ生成に伴う負荷として、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを特定し、前記データウェアハウスの設計情報が示す、データマートに対してデータ利用を行う各アプリケーションに関して、前記第２のテーブルを照合し、各アプリケーションに関する前記データ利用程度として、該当アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともいずれかの条件に応じたデータ利用レベルを特定するものである、としてもよい。

これによれば、データウェアハウスのデータマートレス化について検討・実行するユーザに対し、削除すべきデータマートの情報を、データマート間の関係性を踏まえた画面中で、認識が容易かつ確実な形態で提示することが可能となる。ひいては、データウェアハウスにおけるデータマートレス化に際し、削減対象として好適なデータマートを効率的に特定し、ユーザに提示可能となる。

また、本実施形態のマートレス検証支援方法において、前記情報処理システムが、前記判定結果を表示装置に出力する処理に際し、前記各データマートに対応した描画オブジェクトを画面上に配置し、各描画オブジェクトの間を、前記関係性に基づいて所定の線分オブジェクトで接続し、前記各描画オブジェクトに対し、該当データマートに関する前記負荷および前記データ利用程度の高さに応じた所定の表示形態を前記判定結果として設定して画面データを生成し、当該画面データを表示装置に出力する、としてもよい。

また、本実施形態のマートレス検証支援方法において、前記情報処理システムが、前記関係性においてデータ抽出関係が規定されているデータマート間において、データ抽出側のデータマートの格納データとして被データ抽出側のデータマートからデータ抽出を行う際の、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを分類した第１のテーブルと、各アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともいずれかの条件に応じた、各アプリケーションによるデータマートに対するデータ利用レベルを分類した第２のテーブルと、を格納した記憶装置を備えて、前記負荷と前記データ利用程度を特定する処理に際し、前記データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性において、データ抽出関係が規定されているデータマートの組に関して、前記第１のテーブルを照合し、データ抽出側のデータマートの格納データ生成に伴う負荷として、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを特定し、前記データウェアハウスの設計情報が示す、データマートに対してデータ利用を行う各アプリケーションに関して、前記第２のテーブルを照合し、各アプリケーションに関する前記データ利用程度として、該当アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともい
ずれかの条件に応じたデータ利用レベルを特定する、としてもよい。

１０ ネットワーク
１００ マートレス検証支援システム
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置
１０５ 入力装置
１０６ 出力装置
１０７ 通信装置
１２５ 設計情報
１２６ テーブル条件パターン（第１のテーブル）
１２７ アプリ条件パターン（第２のテーブル）
１２８ 妥当性基準テーブル

Claims (6)

1. データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性と、所定アプリケーションによる前記データマートの利用内容とに基づき、各データマートの格納データ生成に伴う負荷と、各データマートに対する所定アプリケーションからのデータ利用程度とを特定する処理と、
   当該特定した前記負荷および前記データ利用程度に応じて各データマートの削減妥当性を判定し、当該判定結果を該当データマートの情報に対応付けて表示装置に出力する処理と、
   を実行する演算装置を含むことを特徴とするマートレス検証支援システム。
2. 前記演算装置は、
   前記判定結果を表示装置に出力する処理に際し、前記各データマートに対応した描画オブジェクトを画面上に配置し、各描画オブジェクトの間を、前記関係性に基づいて所定の線分オブジェクトで接続し、前記各描画オブジェクトに対し、該当データマートに関する前記負荷および前記データ利用程度の高さに応じた所定の表示形態を前記判定結果として設定して画面データを生成し、当該画面データを表示装置に出力するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のマートレス検証支援システム。
3. 前記関係性においてデータ抽出関係が規定されているデータマート間において、データ抽出側のデータマートの格納データとして被データ抽出側のデータマートからデータ抽出を行う際の、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを分類した第１のテーブルと、
   各アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともいずれかの条件に応じた、各アプリケーションによるデータマートに対するデータ利用レベルを分類した第２のテーブルと、
   を格納した記憶装置を更に備え、
   前記演算装置は、
   前記負荷と前記データ利用程度を特定する処理に際し、
   前記データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性において、データ抽出関係が規定されているデータマートの組に関して、前記第１のテーブルを照合し、データ抽出側のデータマートの格納データ生成に伴う負荷として、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを特定し、
   前記データウェアハウスの設計情報が示す、データマートに対してデータ利用を行う各アプリケーションに関して、前記第２のテーブルを照合し、各アプリケーションに関する前記データ利用程度として、該当アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともいずれかの条件に応じたデータ利用レベルを特定するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のマートレス検証支援システム。
4. 情報処理システムが、
   データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性と、所定アプリケーションによる前記データマートの利用内容とに基づき、各データマートの格納データ生成に伴う負荷と、各データマートに対する所定アプリケーションからのデータ利用程度とを特定する処理と、
   当該特定した前記負荷および前記データ利用程度に応じて各データマートの削減妥当性を判定し、当該判定結果を該当データマートの情報に対応付けて表示装置に出力する処理と、
   を実行することを特徴とするマートレス検証支援方法。
5. 前記情報処理システムが、
   前記判定結果を表示装置に出力する処理に際し、前記各データマートに対応した描画オブジェクトを画面上に配置し、各描画オブジェクトの間を、前記関係性に基づいて所定の線分オブジェクトで接続し、前記各描画オブジェクトに対し、該当データマートに関する前記負荷および前記データ利用程度の高さに応じた所定の表示形態を前記判定結果として設定して画面データを生成し、当該画面データを表示装置に出力する、
   ことを特徴とする請求項４に記載のマートレス検証支援方法。
6. 前記情報処理システムが、
   前記関係性においてデータ抽出関係が規定されているデータマート間において、データ抽出側のデータマートの格納データとして被データ抽出側のデータマートからデータ抽出を行う際の、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを分類した第１のテーブルと、
   各アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともいずれかの条件に応じた、各アプリケーションによるデータマートに対するデータ利用レベルを分類した第２のテーブルと、を格納した記憶装置を備えて、
   前記負荷と前記データ利用程度を特定する処理に際し、
   前記データウェアハウスの設計情報が示す各データマートの間の関係性において、データ抽出関係が規定されているデータマートの組に関して、前記第１のテーブルを照合し、データ抽出側のデータマートの格納データ生成に伴う負荷として、データの編集内容、抽出条件、および集約要否の少なくともいずれかの条件に応じた負荷レベルを特定し、
   前記データウェアハウスの設計情報が示す、データマートに対してデータ利用を行う各アプリケーションに関して、前記第２のテーブルを照合し、各アプリケーションに関する前記データ利用程度として、該当アプリケーションが利用データの抽出対象とするデータマートの数、該当データマートにおけるデータ抽出範囲、および抽出したデータの集計処理の有無、の少なくともいずれかの条件に応じたデータ利用レベルを特定する、
   ことを特徴とする請求項４に記載のマートレス検証支援方法。