特開 2023-154267 データ処理装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023154267

(43)【公開日】2023-10-19

(54)【発明の名称】データ処理装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0201 20230101AFI20231012BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02 300

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022063491

(22)【出願日】2022-04-06

(71)【出願人】

【識別番号】000003562

【氏名又は名称】東芝テック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】劉 シン

(72)【発明者】

【氏名】二宮 茂樹

(72)【発明者】

【氏名】戸沢 信晴

(72)【発明者】

【氏名】武井 一

(72)【発明者】

【氏名】坂本 佳孝

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB02

(57)【要約】

【課題】業務フローに基づいた業務支援を行うことが可能な業務支援装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】一又は複数のデータ供給元からデータを収集する収集手段と、前記収集手段が収集した前記データをデータ種別毎に区分し、区分したデータ毎にフォーマットを共通化する前処理を実行する前処理手段と、前記前処理が施された前記データの各々に含まれるデータ項目に基づいて、当該データの集計又は分析を、データ種別毎又はデータ種別間で横断的に実行するデータ処理手段と、前記データ処理手段の処理結果を出力する出力手段と、を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

一又は複数のデータ供給元からデータを収集する収集手段と、
前記収集手段が収集した前記データをデータ種別毎に区分し、区分したデータ毎にフォーマットを共通化する前処理を実行する前処理手段と、
前記前処理が施された前記データの各々に含まれるデータ項目に基づいて、当該データの集計又は分析を、データ種別毎又はデータ種別間で横断的に実行するデータ処理手段と、
前記データ処理手段の処理結果を出力する出力手段と、
を備えるデータ処理装置。

【請求項2】

前記前処理手段は、前記データ種別毎に区分したデータに含まれるデータ項目と、当該データ種別についての基準となるデータ項目の構成とが相違する場合、相違したデータ項目を修正するための前処理を前記データに実行する、
請求項１に記載のデータ処理装置。

【請求項3】

前記前処理手段は、前記データ種別毎に区分したデータに、前記基準となるデータ項目の一部が不足している場合、不足分のデータ項目を前記データに追加する前処理を実行する、
請求項２に記載のデータ処理装置。

【請求項4】

前記前処理手段は、前記不足分のデータ項目のデータ値に、空欄又は前記データ処理手段での処理対象から除外することを指示するデータ値を設定して前記データに追加する、
請求項３に記載のデータ処理装置。

【請求項5】

前記前処理手段は、前記データに含まれるデータ項目のデータ値から、前記不足分のデータ項目のデータ値が導出可能か否かを判定し、導出可能と判定した場合、前記データに含まれるデータ項目のデータ値から導出したデータ値を、前記不足分のデータ項目のデータ値に設定して前記データに追加する、
請求項３又は４に記載のデータ処理装置。

【請求項6】

データ処理装置のコンピュータを、
一又は複数のデータ供給元からデータを収集する収集手段と、
前記収集手段が収集した前記データをデータ種別毎に区分し、区分したデータ毎にフォーマットを共通化する前処理を実行する前処理手段と、
前記前処理が施された前記データの各々に含まれるデータ項目に基づいて、当該データの集計又は分析を、データ種別毎又はデータ種別間で横断的に実行するデータ処理手段と、
前記データ処理手段の処理結果を出力する出力手段と、
して機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、データ処理装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、小売店等の店舗では商取引に係るデータが発生している。一方で、店舗で販売する商品を製造するメーカ等では、どのような商品がどのような顧客に購入されているのか等を分析し、分析結果に基づいて販促等のプロモーションを行っている。例えば、従来、ＰＯＳ端末で入力された顧客データと、販売時点の販売データとを対応付けた販売・顧客データを受信し、集計・分析等のデータ処理を行ってメーカ等の所定の相手に提供する技術が提案されている。

【0003】

また、近年では、上記した店舗で発生するデータ以外にも、複数の発生源で様々な種別のデータが発生している。このようなビッグデータには様々な情報が含まれるため、集計・分析等を行うことで、プロモーション等の展開に利用することが考えられる。

【0004】

しかしながら、様々な発生源で発生するデータは、同じ種別のデータであっても、データを使用するデータシステム毎にデータ項目やフォーマットが異なることが一般的である。そのため、従来では、データ処理を行うシステムをデータシステム毎に構築することが行われている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明が解決しようとする課題は、様々なデータのデータ処理を集約して行うことが可能なデータ処理装置及びプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態のデータ処理装置は、収集手段と、前処理手段と、データ処理手段と、出力手段とを備える。収集手段は、一又は複数のデータ供給元からデータを収集する。前処理手段は、前記収集手段が収集した前記データをデータ種別毎に区分し、区分したデータ毎にフォーマットを共通化する前処理を実行する。データ処理手段は、前記前処理が施された前記データの各々に含まれるデータ項目に基づいて、当該データの集計又は分析を、データ種別毎又はデータ種別間で横断的に実行する。出力手段は、前記データ処理手段の処理結果を出力する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係るデータ処理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係るデータ処理サーバの機能構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る購買情報のデータ構成の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係るスキャン情報のデータ構成の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る投稿情報のデータ構成の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係るプロモーション情報のデータ構成の一例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態の前処理部が実行する前処理の一例を説明するための図である。

【図9】図９は、実施形態のデータ処理サーバが実行する処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照して、実施形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

【0009】

図１は、実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、データ処理システム１は、各店舗１０に設けられる取引用端末１１及び店舗サーバ１２と、ユーザ端末２０と、プロモーションサーバ３０と、データ処理サーバ４０とを有する。

【0010】

店舗サーバ１２、ユーザ端末２０及びプロモーションサーバ３０は、インターネット等のネットワークＮａを介して、データ処理サーバ４０と通信可能に接続される。なお、店舗１０、ユーザ端末２０、及びプロモーションサーバ３０は、データ供給元の一例である。

【0011】

取引用端末１１及び店舗サーバ１２は、小売店等の店舗１０の各々に設けられる。同一の店舗１０に設けられた取引用端末１１と店舗サーバ１２とは、ＬＡＮ（Local Area network）等のネットワークＮｂを介して通信可能に接続される。

【0012】

取引用端末１１は、ＰＯＳ端末等の商品販売データ処理装置である。取引用端末１１は、店舗１０に来店したユーザが購入する商品を登録する登録処理と、登録した商品の決済処理とを実行する。また、取引用端末１１は、一取分の商品の登録処理及び決済処理の処理結果を、購買情報として店舗サーバ１２に送信する。

【0013】

取引用端末１１は、登録処理と決済処理との両方を実行するものに限らず、何れか一方の処理を実行するものであってもよい。例えば、セミセルフと呼ばれる方式の商品販売データ処理装置では、登録処理を行う登録装置と、決済処理を行う会計装置とが個別に設けられる。この場合、取引用端末１１は、登録装置と会計装置との各々であってもよいし、両方を含めた概念としてもよい。

【0014】

また、取引用端末１１は、店舗内においてユーザに貸し出されるタブレット端末等の端末装置や、ユーザが所持するスマートフォン等の端末装置（例えばユーザ端末２０）であってもよい。係る構成では、ユーザは、取引用端末１１に設けられたカメラ等を用いて、バーコード等の形態で商品に付された商品コードをスキャンすることで、店舗内を移動しながら商品の登録や登録した商品の取り消しを行うことができる。また、ユーザは、取引用端末１１を用いた電子決済、又は取引用端末１１で登録した商品の情報を店舗内に設置された会計装置に送信することで、商品の会計を行うことができる。なお、取引用端末１１は、自己の装置で登録及び取り消しされた商品の情報やスキャンの順序を、スキャン情報として店舗サーバ１２に送信する。

【0015】

店舗サーバ１２は、各店舗１０に設けられるサーバ装置である。店舗サーバ１２は、各商品の商品コードと、当該商品の商品名、分類及び価格等の商品情報とを関連付けた商品マスタを記憶し、当該商品マスタを取引用端末１１の各々に提供する。

【0016】

また、店舗サーバ１２は、取引用端末１１の各々から送信される各種のデータを受信し、当該データをデータ処理サーバ４０に送信する。具体的には、店舗サーバ１２は、取引用端末１１から送信されたスキャン情報や購買情報を受信し、図示しない記憶装置に保存する。そして、店舗サーバ１２は、記憶装置に保存したスキャン情報や購買情報を、所定のタイミングでデータ処理サーバ４０に送信する。

【0017】

なお、データ処理サーバ４０にデータを送信するタイミングは特に問わず、任意に設定することが可能である。例えば、店舗サーバ１２は、１日１回等の定期的なスケジュールでデータ処理サーバ４０にデータを送信してもよい。また、例えば、店舗サーバ１２は、取引用端末１１からデータを受信する度に、データ処理サーバ４０にデータを送信してもよい。

【0018】

ユーザ端末２０は、ユーザが所持する端末装置である。ユーザ端末２０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等の据置型の端末装置や、ノートＰＣやタブレット端末、スマートフォン等の携帯型の端末装置によって実現される。

【0019】

ユーザ端末２０には、各種のプログラムが記憶される。ユーザ端末２０では、自装置のプロセッサとプログラムとが協働し、各種の処理を実行する。例えば、ユーザ端末２０は、上述した店舗１０において登録処理を行うことで、取引用端末１１として機能する。また、例えば、ユーザ端末２０は、ＳＮＳ（Social Networking Service）のクライアントとして機能する。この場合、ユーザ端末２０は、自装置のユーザがＳＮＳに投稿した情報を、投稿情報としてデータ処理サーバ４０に送信する。なお、投稿先のＳＮＳは特に問わず、公知・公用のサービスであってもよいし、データ処理システム１が提供する独自のサービスであってもよい。

【0020】

プロモーションサーバ３０は、販促等のプロモーション企画を管理するサーバ装置である。プロモーションサーバ３０は、例えば、商品を製造・販売する企業や、広告等を制作する広告代理店等によって管理される。

【0021】

プロモーションサーバ３０は、操作者の操作に応じて、プロモーションの対象となる商品や、プロモーションを行う期間、プロモーション方法等を指示したプロモーション情報を生成し、店舗１０（例えば、店舗サーバ１２）に送信する。店舗１０では、プロモーションサーバ３０から送信されたプロモーション情報に基づきプロモーションを行うことで、対象商品の販促等を行う。なお、プロモーションサーバ３０は、生成したプロモーション情報をデータ処理サーバ４０に送信してもよい。

【0022】

データ処理サーバ４０は、データ処理装置の一例である。データ処理サーバ４０は、ネットワークＮａに接続された各装置からデータを収集し、当該データを加工した処理結果を所定の提供先に提供する。

【0023】

具体的には、データ処理サーバ４０は、収集したデータのうち、同種のデータを纏めて取り扱うことを可能とするため、データフォーマットを共通化する加工処理を実行する。また、データ処理サーバ４０は、加工処理を施した各種のデータに含まれるデータ項目に基づいて、当該データを同一種別毎又は異なる種別間で横断的に集計又は分析し、処理結果となる処理結果情報を生成する。そして、データ処理サーバ４０は、生成した処理成果情報を、例えばプロモーションサーバ３０等の外部装置に出力する。

【0024】

なお、本実施形態では、データ処理サーバ４０が単体のサーバ装置によって実現される例を説明するが、これに限らず、例えばクラウド・コンピューティング等の技術により、複数台のサーバ装置によって実現されてもよい。

【0025】

次に、上述したデータ処理サーバ４０の構成について説明する。

【0026】

図２は、データ処理サーバ４０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、データ処理サーバ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４２、及びＲＡＭ（Random Access Memory）４３等のコンピュータ構成を備える。

【0027】

ＣＰＵ４１は、プロセッサの一例であり、データ処理サーバ４０の各部を統括的に制御する。ＲＯＭ４２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ４３は、プログラムや各種データを展開するワークスペースである。

【0028】

また、データ処理サーバ４０は、記憶部４４と、表示部４５と、操作部４６と、通信部４７とを備える。

【0029】

記憶部４４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶媒体で構成されており、電源を遮断しても記憶内容を維持する。記憶部４４は、ＣＰＵ４１が実行することが可能なプログラムや各種の設定情報を記憶する。また、記憶部４４は、後述する各種の変換テーブルを記憶する。また、記憶部４４は、店舗１０の各々で使用される商品マスタを記憶してもよい。

【0030】

また、記憶部４４は、店舗１０、ユーザ端末２０及びプロモーションサーバ３０等の外部装置から送信された各種のデータを記憶するためのデータ記憶部４４１と、当該データの処理結果となる処理成果情報を記憶するための処理結果記憶部４４２とを有する。

【0031】

表示部４５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示デバイスで構成される。表示部４５は、ＣＰＵ４１の制御の下、各種の情報を表示する。操作部４６は、キーボード、ポインティングデバイス等を有する。操作部４６は、操作者から受け付けた操作内容をＣＰＵ４１に出力する。なお、操作部４６は、表示部４５の表示画面に設けられるタッチパネルであってもよい。

【0032】

通信部４７は、ネットワークＮａに接続可能な通信インタフェースである。通信部４７は、ネットワークＮａを介して店舗１０（店舗サーバ１２）、ユーザ端末２０、プロモーションサーバ３０等の外部装置と通信を行う。

【0033】

次に、図３を参照して、データ処理サーバ４０の機能構成について説明する。図３は、データ処理サーバ４０の機能構成の一例を示す図である。

【0034】

図３に示すように、データ処理サーバ４０は、データ収集部４１１と、前処理部４１２と、データ処理部４１３と、データ提供部４１４とを機能構成として備える。

【0035】

データ処理サーバ４０が備える機能構成の一部又は全ては、データ処理サーバ４０のプロセッサ（例えばＣＰＵ４１）とメモリ（例えばＲＯＭ４２、記憶部４４）に記憶されたプログラムとの協働により実現されるソフトウェア構成であってもよい。また、データ処理サーバ４０が備える機能構成の一部又は全ては、データ処理サーバ４０に搭載された専用回路等で実現されるハードウェア構成であってもよい。

【0036】

データ収集部４１１は、収集手段の一例である。データ収集部４１１は、通信部４７を介して、店舗１０、ユーザ端末２０、及びプロモーションサーバ３０等の外部装置から各種のデータを収集し、収集したデータをデータ記憶部４４１に記憶する。

【0037】

具体的には、データ収集部４１１は、店舗１０（店舗サーバ１２）の各々から送信される購買情報やスキャン情報等を収集する。また、データ収集部４１１は、ユーザ端末２０の各々から送信されるスキャン情報や投稿情報を収集する。また、データ収集部４１１は、プロモーションサーバ３０から送信されるプロモーション情報を収集する。

【0038】

以下、データ収集部４１１が収集するデータのデータ構成例について説明する。

【0039】

図４は、購買情報のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、購買情報５０は、データ項目として、店舗ＩＤ５１、取引ＩＤ５２、取引日時５３、ユーザＩＤ５４、登録商品５５、合計点数５６、合計金額５７、支払金額５８、及びお釣り５９等を有する。

【0040】

店舗ＩＤ５１は、購買情報を送信した店舗１０を識別可能な店舗識別子である。取引ＩＤ５２は、店舗ＩＤ５１に対応する店舗１０で行われた各取引を識別可能な取引識別子である。取引日時５３は、取引ＩＤに対応する取引が行われた日時を示す日時情報である。ユーザＩＤ５４は、取引ＩＤに対応する取引を行ったユーザを識別するためのユーザ識別子である。

【0041】

登録商品５５は、取引ＩＤに対応する取引で購入された商品に関する情報を保持する。具体的には、登録商品５５は、商品コード、商品名、価格、点数等の細目で構成される。ここで、商品コードは、購入された商品の商品識別子である。商品名は、商品コードに対応する商品の名称である。価格は、商品コードに対応する商品の価格（単価）である。また、点数は、商品の購入数を意味する。

【0042】

合計点数５６は、取引ＩＤに対応する取引で購入された商品の合計点数である。合計点数５６は、登録商品５５に登録された各商品の点数の合計値に対応する。合計金額５７は、取引ＩＤに対応する取引で購入された商品の合計金額である。合計金額５７は、登録商品５５に登録された各商品の価格と点数との乗算値を、合計した金額に対応する。支払金額５８は、取引ＩＤに対応する取引でユーザが支払った金額である。お釣り５９は、取引ＩＤに対応する取引で発生したお釣りの金額である。お釣り５９は、支払金額５８から合計金額５７を減算した金額に対応する。

【0043】

なお、購買情報のデータ項目は、図４の例に限定されるものではない。例えば、取引時にユーザＩＤの入力を必須としない店舗１０もあるため、ユーザＩＤ５４のデータ項目が存在しない購買情報が含まれてもよい。また、合計点数５６や合計金額５７のデータ項目は、登録商品５５のデータ項目から導出可能であるため、合計点数５６や合計金額５７が存在しない購買情報が含まれてもよい。

【0044】

図５は、スキャン情報のデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、スキャン情報６０は、データ項目として、店舗ＩＤ６１、取引ＩＤ６２、ユーザＩＤ６３、及び操作履歴６４等を有する。

【0045】

店舗ＩＤ６１は、スキャン情報を送信した店舗１０の店舗識別子である。取引ＩＤ６２は、本スキャン情報に関係する取引の取引識別子である。ユーザＩＤ６３は、本スキャン情報に関係するスキャン操作を行ったユーザのユーザ識別子である。

【0046】

操作履歴６４は、商品の登録及び取り消し操作の履歴を保持する。具体的には、操作履歴６４は、商品コード、商品名、価格、操作種別、操作日時等の細目で構成される。ここで、登録又は取り消しの対象となった商品の商品識別子である。商品名は、商品コードに対応する商品の名称である。価格は、商品コードに対応する商品の価格である。操作種別は、登録又は取り消しの何れの操作かを識別するための情報である。操作日時は、登録又は取り消しが行われた日時を示す日時情報である。

【0047】

なお、スキャン情報のデータ項目は、図５の例に限定されるものではない。例えば、取引時にユーザＩＤの入力を必須としない店舗１０もあるため、ユーザＩＤ６３のデータ項目が存在しないスキャン情報が含まれてもよい。また、例えば、決済時に取引ＩＤを付与する店舗１０もあるため、取引ＩＤ６２が存在しないスキャン情報が含まれてもよい。

【0048】

また、本実施形態では、購買情報５０及びスキャン情報６０に格納される商品コードや商品名は、店舗１０の各々で共通とするが、この形態に限定されるものではない。例えば、同一種別の商品であっても、店舗１０毎に異なる商品コードや商品名が付されることがある。

【0049】

このような場合、データ処理サーバ４０は、商品の種別毎に、各店舗１０が使用する複数の商品コード及び商品名を関連付けた変換テーブル（以下、商品変換テーブル）を記憶部４４等に予め記憶する。これにより、データ処理サーバ４０では、同一種別の商品が複数の商品コード又は商品名で表される場合であっても、商品変換テーブルを用いることで、何れの商品コード又は商品名からでも共通する商品を特定することができる。

【0050】

図６は、投稿情報のデータ構成の一例を示す図である。図６に示すように、投稿情報７０は、データ項目として、投稿日時７１、ユーザＩＤ７２、及び投稿内容７３等を有する。

【0051】

投稿日時７１は、ＳＮＳへの投稿が行われた日時を示す日時情報である。ユーザＩＤ７２は、ＳＮＳへの投稿を行ったユーザのユーザ識別子である。投稿内容７３は、ユーザＩＤ７２に対応するユーザがＳＮＳに投稿したコメント等の内容を保持する。例えば、投稿内容７３は、ユーザが購入した商品に関するコメントを保持する。

【0052】

なお、投稿情報のデータ項目は、図６の例に限定されるものではない。例えば、投稿情報は、投稿先のＳＮＳを識別可能なデータ項目を含んでもよい。

【0053】

また、本実施形態では、購買情報５０、スキャン情報６０及び投稿情報７０に格納されるユーザＩＤは、同一人物のユーザで共通であるとするが、この形態に限定されるものではない。例えば、同一人物のユーザであっても、店舗１０毎に異なるユーザＩＤが付されることがある。また、同一人物のユーザであっても、店舗１０で使用するユーザＩＤと、ＳＮＳで使用するユーザＩＤとでは異なることがある。このように、同一人物のユーザであっても、店舗１０や用途に応じて、複数のユーザＩＤを使い分けている場合がある。

【0054】

このような場合、データ処理サーバ４０は、ユーザ毎に、当該ユーザが使用する複数のユーザＩＤを関連付けた変換テーブル（以下、ユーザＩＤ変換テーブル）を予め記憶する。これにより、データ処理サーバ４０では、同一人物のユーザが複数のユーザＩＤを使用している場合であっても、ユーザＩＤ変換テーブルを用いることで、何れのユーザＩＤからでも共通するユーザを特定することができる。

【0055】

図７は、プロモーション情報のデータ構成の一例を示す図である。図７に示すように、プロモーション情報８０は、データ項目として、プロモーションＩＤ８１、プロモーション期間８２、プロモーション対象８３、及びプロモーション内容８４等を有する。

【0056】

プロモーションＩＤ８１は、各プロモーションを識別するプロモーション識別子である。プロモーション期間８２は、プロモーションを行う期間を指示する。プロモーション対象８３は、プロモーションの対象となる商品の商品名等を指示する。プロモーション内容８４は、プロモーションを行う方法や条件等を保持する。例えば、プロモーション内容８４には、値引率（又は割引率）を指示する情報や、サービスポイントの付与に係る還元率の増加を指示する情報等を保持する。

【0057】

なお、プロモーション情報のデータ項目は、図７の例に限定されるものではない。例えば、プロモーション対象８３は、商品に限らず、特定の店舗を対象としてもよい。この場合、プロモーションサーバ３０は、プロモーション対象８３が存在しないプロモーション情報や、プロモーション対象８３が空欄のプロモーション情報をデータ処理サーバ４０に送信してもよい。

【0058】

図３に戻り、前処理部４１２は、前処理手段の一例である。前処理部４１２は、データ収集部４１１が収集したデータに対し、フォーマットの共通化等の前処理を施す。具体的には、前処理部４１２は、データ記憶部４４１から処理対象となるデータを読み出す。

【0059】

ここで、読み出し対象となるデータは、条件等を定めることで任意に設定することが可能である。例えば、前処理部４１２は、各データに含まれるに日時情報に基づき、１日分のデータを日毎に読み出してもよいし、１月分等の所定期間分のデータを読み出してもよい。また、例えば、前処理部４１２は、プロモーション情報に含まれるプロモーション期間に基づき、当該期間に該当するデータを読み出してもよい。

【0060】

また、前処理部４１２は、読み出したデータを種別毎に分類する。例えば、前処理部４１２は、読み出したデータを、購買情報、スキャン情報、投稿情報、及びプロモーション情報の各種別で分類する。

【0061】

そして、前処理部４１２は、同種のデータ毎にフォーマットを共通化するための前処理を実行する。例えば、前処理部４１２は、前処理の一例として、上述した商品変換テーブルやユーザＩＤ変換テーブルを用いて、同一人物のユーザや同種の商品を共通化するための名寄せを実行する。また、前処理部４１２は、前処理の一例として、誤記、表記のゆれを削除又は修正するデータクレンジングを実行する。なお、データクレンジングについては、例えば、前処理部４１２は、誤記及び表記ゆれの類型と、その修正方法を対応付けたデータテーブルに基づいて実行する。

【0062】

また、前処理部４１２は、同種のデータを構成するデータ項目について、基準とする構成と異なる場合、該当するデータ項目を修正するための前処理を実行する。具体的には、前処理部４１２は、不足分のデータ項目を追加する処理や、不要なデータ項目を除外するための処理を実行する。

【0063】

図８を参照して、データ項目の追加又は削除に係る前処理について説明する。図８は、前処理部４１２が実行する前処理の一例を説明するための図である。ここで、図８（ａ）は、基準とするデータ項目の構成を示している。また、図８（ｂ）、（ｃ）は、前処理部４１２が読み出したデータのデータ項目の構成例を示している。

【0064】

例えば、図８（ｂ）のデータ構成の場合、「項目２」に対応するデータ項目が「項目Ｘ」となっている。この場合、前処理部４１２は、基準とするデータ構成と比較し、図８（ｂ）のデータ構成について「項目２」が存在せず、不要な「項目Ｘ」が含まれると判定する。次いで、前処理部４１２は、図８（ｂ）のデータから、不要と判定した「項目Ｘ」を取り除き、不足分の「項目２」を図８（ｂ）のデータに追加する処理を実行する。

【0065】

なお、新たに組み込んだ「項目２」のデータ値は、空欄であってもよいし、予め定められた定型のデータ値（以下、定型データ値ともいう）であってもよい。例えば、定型データ値は、該当するデータ項目を、データ処理部４１３の処理対象から除外することを指示するデータ値等であってもよい。

【0066】

また、前処理部４１２は、「項目Ｘ」や他のデータ項目の内容から、不足分の「項目２」のデータ値を導出可能か判定し、導出可能な場合には、導出したデータ値を「項目２」として追加してもよい。

【0067】

例えば、不足分の「項目２」が上述した購買情報５０の合計点数５６や合計金額５７であり、既存のデータ項目として登録商品５５が存在する場合、前処理部４１２は、登録商品５５から商品の合計点数や合計金額を算出して、「項目２」のデータ値を導出する。そして、前処理部４１２は、導出したデータ値を「項目２」とし、「項目Ｘ」に代えて登録する。

【0068】

また、例えば、図８（ｃ）のデータ構成の場合、「項目２」が欠けた状態となっている。この場合、前処理部４１２は、基準とするデータ構成と比較し、図８（ｃ）のデータ構成について「項目２」が存在しないと判定する。そして、前処理部４１２は、図８（ｂ）の場合と同様に、不足分の「項目２」を図８（ｃ）のデータに追加する処理を実行する。

【0069】

前処理部４１２は、上記の前処理を行うことで、同種のデータのフォーマットを共通化する。これにより、データ処理サーバ４０では、後段のデータ処理部４１３の処理において、各種データに対するデータ処理を汎用的に行うことができる。

【0070】

図３に戻り、データ処理部４１３は、データ処理手段の一例である。データ処理部４１３は、前処理部４１２で前処理が施されたデータを集計又は分析し、処理結果となる処理結果情報を生成する。また、データ処理部４１３は、生成した処理結果情報を処理結果記憶部４４２に記憶する。

【0071】

具体的には、データ処理部４１３は、前処理が施されたデータのデータ項目に基づき、当該データをデータ種別毎に集計又は分析し、処理結果情報を生成する。

【0072】

例えば、データ処理部４１３は、購買情報５０に含まれる登録商品５５に基づいて、店舗１０の各々で販売された、特定の商品の特定期間における合計点数や金額を集計する。更に、データ処理部４１３は、ユーザＩＤ６３を用いて、商品の購入傾向をユーザ毎に分析したり、特定期間における商品の購入数や合計金額をユーザ毎に集計したりする。

【0073】

また、例えば、データ処理部４１３は、スキャン情報６０に含まれる操作履歴６４に基づいて、商品毎の取り消し頻度を集計する。更に、データ処理部４１３は、ユーザＩＤ６３を用いて、商品の登録順序の傾向をユーザ毎に分析したり、商品の取り消し頻度をユーザ毎に集計したりする。

【0074】

また、例えば、データ処理部４１３は、投稿情報７０の投稿内容７３を参照し、ＳＮＳで言及された商品を商品名毎に集計する。更に、データ処理部４１３は、ユーザＩＤ７２を用いて、ＳＮＳへの投稿数をユーザ毎に集計したり、商品への言及度合いをユーザ毎に分析したりする。また、例えば、データ処理部４１３は、プロモーション情報８０のプロモーション期間８２やプロモーション対象８３を参照し、商品毎のプロモーション頻度を集計する。

【0075】

また、データ処理部４１３は、前処理が施されたデータのデータ項目に基づき、当該データを複数のデータ種別間で横断的に集計又は分析し、処理結果情報を生成する。

【0076】

例えば、データ処理部４１３は、購買情報５０に含まれる登録商品５５と、投稿情報７０の投稿内容７３に含まれる商品名等とに基づいて、ＳＮＳで言及された商品と、当該商品の販売数との相関関係を分析する。また、データ処理部４１３は、プロモーション情報８０に含まれる各データ項目と、購買情報５０に含まれる登録商品５５とに基づいて、プロモーション期間に販売されたプロモーション対象の商品の販売数を集計する。更に、データ処理部４１３は、プロモーション期間の前後で販売数を比較することで、プロモーション内容に設定されたプロモーション方法の効果等を分析したりする。

【0077】

なお、集計及び分析の対象や方法は上記例に限らず、任意に設定することが可能である。例えば、データ処理部４１３は、処理結果情報の提供先となる企業等からの要求に応じて、集計及び分析の対象や方法を設定する。

【0078】

データ提供部４１４は、出力手段の一例である。データ提供部４１４は、通信部４７を介して、データ処理部４１３での処理結果を外部装置に出力（送信）する。具体的には、データ提供部４１４は、処理結果記憶部４４２に記憶された処理結果情報を読み出し、読み出した処理結果情報を、データの集計や分析を依頼した依頼先の外部装置に提供する。

【0079】

処理結果情報の提供先は特に問わず、任意に設定することが可能である。図３では、プロモーションサーバ３０を提供先とした例を示している。この場合、例えば、データ処理サーバ４０は、プロモーションサーバ３０が店舗１０に対して実施したプロモーションの効果を分析し、分析結果を示した処理結果情報をプロモーションサーバ３０に提供してもよい。これにより、プロモーションサーバ３０では、プロモーション情報で規定したプロモーションの効果を確認しながら、次のプロモーション企画を検討することができる。

【0080】

なお、分析結果情報の提供先はプロモーションサーバ３０に限らず、例えば、特定の店舗１０や店舗１０を運営する企業を提供先としてもよい。

【0081】

以下、上述したデータ処理サーバ４０の動作例について説明する。図９は、データ処理サーバ４０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

【0082】

まず、データ収集部４１１は、店舗１０、ユーザ端末２０及びプロモーションサーバ３０等の外部装置からデータを収集する（ステップＳ１１）。データ収集部４１１は、データを収集すると、収集したデータをデータ記憶部４４１に記憶する。

【0083】

続いて、前処理部４１２は、データ記憶部４４１から所定期間分のデータを読み出す（ステップＳ１２）。次いで、前処理部４１２は、読み出したデータをデータ種別毎に区分する（ステップＳ１３）。次いで、前処理部４１２は、区分したデータに前処理を施すことで、データ種別毎にフォーマットを共通化する（ステップＳ１４）。

【0084】

続いて、データ処理部４１３は、フォーマットが共通化されたデータを、データ種別毎又はデータ種別間で横断的に集計又は分析する（ステップＳ１５）。データ処理部４１３は、集計又は分析が完了すると、処理結果となる処理結果情報を処理結果記憶部４４２に記憶する。

【0085】

続いて、データ提供部４１４は、処理結果記憶部４４２に記憶された処理結果情報を、集計又は分析を依頼した依頼元に提供し（ステップＳ１６）、本処理を終了する。

【0086】

以上のように、本実施形態のデータ処理サーバ４０は、一又は複数のデータ供給元からデータを収集し、収集したデータをデータ種別毎に区分して、区分したデータ毎にフォーマットを共通化する前処理を行う。また、データ処理サーバ４０は、データの各々に含まれるデータ項目に基づいて、前処理が施された前記データの集計又は分析を、データ種別毎又はデータ種別間で横断的に実行し、その処理結果を出力する。

【0087】

これにより、データ処理サーバ４０は、データ供給元から収集した各種のデータを汎用的に取り扱うことが可能となるため、様々なデータのデータ処理を集約して行うことができる。

【0088】

なお、上述の実施形態の各装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭや記憶部等に予め組み込まれた状態で提供される。上述の実施形態の各装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

【0089】

さらに、上述の実施形態の各装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述の実施形態の各装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成してもよい。

【0090】

以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これらの新規な実施形態やその変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0091】

１ データ処理システム
１０ 店舗
１１ 取引用端末
１２ 店舗サーバ
２０ ユーザ端末
３０ プロモーションサーバ
４０ データ処理サーバ
４１１ データ収集部
４１２ 前処理部
４１３ データ処理部
４１４ データ提供部
４４１ データ記憶部
４４２ 処理結果記憶部

【先行技術文献】

【特許文献】

【0092】

【特許文献1】特開２００３－３０７５１号公報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】