特表 2022-531060 分析アプリケーション環境におけるカスタマイゼーションのためのシステムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-07-06

(54)【発明の名称】分析アプリケーション環境におけるカスタマイゼーションのためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20220629BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/02 300

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2021551956

(86)(22)【出願日】2020-05-06

(85)【翻訳文提出日】2021-09-01

(86)【国際出願番号】 US2020031572

(87)【国際公開番号】W WO2020227345

(87)【国際公開日】2020-11-12

(31)【優先権主張番号】62/844,004

(32)【優先日】2019-05-06

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】502303739

【氏名又は名称】オラクル・インターナショナル・コーポレイション

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】特許業務法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】クリシュナン，バラジ

(72)【発明者】

【氏名】ベディン，マシュー

(72)【発明者】

【氏名】バーマ，サウラブ

(72)【発明者】

【氏名】ベンカタ，アナンス

(72)【発明者】

【氏名】クッチカット，ジョセフ

(72)【発明者】

【氏名】アナンタムルティ，パバン

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049BB04

5L049BB05

(57)【要約】

実施の形態によると、本明細書において、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションに対するサポートを提供するシステムおよび方法を説明する。分析アプリケーション環境が提供するＥＬＴ（抽出、格納、ロード）プロセスまたはその他のデータパイプライン／処理は、分析アプリケーションスキーマおよび／または顧客（テナント）に対応付けられた顧客スキーマに従って動作して、データウェアハウスインスタンスにロードするためのデータを顧客のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から受信することができる。意味層は、意味モデルを拡張するためにカスタム意味拡張機能を利用することを可能にし、プレゼンテーション層にカスタムコンテンツを提供する。ユーザが意味モデルを拡張またはカスタマイズするためのカスタム意味拡張機能を使用する際、拡張ウィザードまたは開発環境は、ユーザにブランチおよびステップの定義を案内する。その後、拡張またはカスタマイズされた意味モデルは、本番環境に起用される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

分析アプリケーション環境において拡張性およびカスタマイゼーションを提供するシステムであって、
複数のテナントによるデータを格納するためのデータウェアハウスへの分析アプリケーション環境によるアクセスを与える、１つ以上のプロセッサを含むコンピュータを備え、
前記複数のテナントの各テナントは、顧客テナンシと、データウェアハウスインスタンスにデータを追加する際に用いられる顧客スキーマとに対応付けられており、
前記システムは、分析アプリケーションスキーマおよび／またはテナントに対応付けられた前記顧客スキーマに従って、抽出、変換、ロードプロセス、またはその他のデータパイプラインもしくは処理を実行し、データウェアハウスインスタンスにロードするためのデータを前記テナントのエンタープライズソフトウェアアプリケーションまたはデータ環境から受信し、前記システムは、さらに、
パッケージ化された意味モデルを拡張するため、およびプレゼンテーション層にカスタムコンテンツを提供するためのカスタム意味拡張機能の利用を可能にする意味層を備える、システム。

【請求項2】

拡張ウィザードによって、ユーザが前記意味モデルを拡張またはカスタマイズするためにカスタマイゼーションブランチを編集または作成することが可能になり、ブランチの選択によって、前記ユーザには、使用する前記意味モデルのインスタンスであって、特定のカスタマイゼーションまたは拡張機能を組み込む前記意味モデルのインスタンスが与えられ、前記カスタマイゼーションまたは前記拡張機能は、その後、本番環境に起用され得る、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記システムは、複数のユーザが分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張することをサポートし、当該カスタマイズまたは拡張することは、複数のユーザの各々が１つ以上のカスタム意味拡張機能を用いて前記意味モデルのインスタンス作りに取り組んで、拡張機能またはカスタマイゼーションとして前記意味モデルに修正を行うことを含む、請求項１～２のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項4】

前記複数のユーザが開発したカスタマイゼーションまたは拡張機能を、その後、本番環境に起用することができる、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項5】

前記分析アプリケーション環境は、クラウド環境内で提供される、請求項１～４のいずれか１項に記載のシステム。

【請求項6】

分析アプリケーション環境において拡張性およびカスタマイゼーションを提供する方法であって、
１つ以上のプロセッサを備えるコンピュータにおいて、複数のテナントによるデータを格納するためのデータウェアハウスへの分析アプリケーション環境によるアクセスを与える分析アプリケーション環境を提供するステップを含み、
前記複数のテナントの各テナントは、顧客テナンシと、データウェアハウスインスタンスにデータを追加する際に用いられる顧客スキーマとに対応付けられており、
前記システムは、分析アプリケーションスキーマおよび／またはテナントに対応付けられた前記顧客スキーマに従って、抽出、変換、ロードプロセス、またはその他のデータパイプラインもしくは処理を実行し、データウェアハウスインスタンスにロードするためのデータを前記テナントのエンタープライズソフトウェアアプリケーションまたはデータ環境から受信し、前記方法は、さらに、
パッケージ化された意味モデルを拡張するため、およびプレゼンテーション層にカスタムコンテンツを提供するためのカスタム意味拡張機能の利用を可能にする意味層を提供するステップを含む、方法。

【請求項7】

拡張ウィザードによって、ユーザが前記意味モデルを拡張またはカスタマイズするためにカスタマイゼーションブランチを編集または作成することが可能になり、ブランチの選択によって、前記ユーザには、使用する前記意味モデルのインスタンスであって、特定のカスタマイゼーションまたは拡張機能を組み込む前記意味モデルのインスタンスが与えられ、前記カスタマイゼーションまたは前記拡張機能は、その後、本番環境に起用され得る、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記システムは、複数のユーザが分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張することをサポートし、当該カスタマイズまたは拡張することは、複数のユーザの各々が１つ以上のカスタム意味拡張機能を用いて前記意味モデルのインスタンス作りに取り組んで、拡張機能またはカスタマイゼーションとして前記意味モデルに修正を行うことを含む、請求項６～７のいずれか１項に記載の方法。

【請求項9】

前記複数のユーザが開発したカスタマイゼーションまたは拡張機能を、その後、本番環境に起用することができる、請求項６～８のいずれか１項に記載の方法。

【請求項10】

前記分析アプリケーション環境は、クラウド環境内で提供される、請求項６～９のいずれか１項に記載の方法。

【請求項11】

命令を有する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサを備えるコンピュータによって読み出されて実行されると、前記コンピュータに方法を実行させ、前記方法は、
１つ以上のプロセッサを備えるコンピュータにおいて、複数のテナントによるデータを格納するためのデータウェアハウスへの分析アプリケーション環境によるアクセスを与える分析アプリケーション環境を提供するステップを含み、
前記複数のテナントの各テナントは、顧客テナンシと、データウェアハウスインスタンスにデータを追加する際に用いられる顧客スキーマとに対応付けられており、
前記システムは、分析アプリケーションスキーマおよび／またはテナントに対応付けられた前記顧客スキーマに従って、抽出、変換、ロードプロセス、またはその他のデータパイプラインもしくは処理を実行し、データウェアハウスインスタンスにロードするためのデータを前記テナントのエンタープライズソフトウェアアプリケーションまたはデータ環境から受信し、前記方法は、さらに、
パッケージ化された意味モデルを拡張するための、およびプレゼンテーション層にカスタムコンテンツを提供するためのカスタム意味拡張機能の利用を可能にする意味層を提供するステップを含む、方法。

【請求項12】

拡張ウィザードによって、ユーザが前記意味モデルを拡張またはカスタマイズするためにカスタマイゼーションブランチを編集または作成することが可能になり、ブランチの選択によって、前記ユーザには、使用する前記意味モデルのインスタンスであって、特定のカスタマイゼーションまたは拡張機能を組み込む前記意味モデルのインスタンスが与えられ、前記カスタマイゼーションまたは前記拡張機能は、その後、本番環境に起用され得る、請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項13】

前記システムは、複数のユーザが分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張することをサポートし、当該カスタマイズまたは拡張することは、複数のユーザの各々が１つ以上のカスタム意味拡張機能を用いて前記意味モデルのインスタンス作りに取り組んで、拡張機能またはカスタマイゼーションとして前記意味モデルに修正を行うことを含む、請求項１１～１２のいずれか１項に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項14】

前記複数のユーザが開発したカスタマイゼーションまたは拡張機能を、その後、本番環境に起用することができる、請求項１１～１３のいずれか１項に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【請求項15】

前記分析アプリケーション環境は、クラウド環境内で提供される、請求項１１～１４のいずれか１項に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

著作権表示
本特許文献の開示の一部には、著作権保護の対象となる資料が含まれる。特許文献または特許開示は、米国特許庁の特許ファイルおよび記録に公開されているため、著作権者は、何人によるその複製に対しても異議はないが、そうでない場合には、例外なくすべての著作権を保有する。

【0002】

優先権主張
本願は、２０１９年５月６日に出願され、「ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＣＵＳＴＯＭＩＺＡＴＩＯＮ ＩＮ ＡＮ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（アプリケーション分析環境におけるカスタマイゼーションのためのシステムおよび方法）」と題された米国仮出願第６２／８４４，００４号に基づく優先権の利益を主張し、当該出願を、引用により本明細書に援用する。

【0003】

技術分野
本明細書において説明する実施の形態は、コンピュータデータアナリティクス、およびビジネスインテリジェンスデータをコンピュータを利用して提供する方法に関し、特に、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションに対するサポートを提供するシステムおよび方法に関する。

【背景技術】

【0004】

背景
一般に説明すると、組織内では、データアナリティクスによって、大量のデータから結論またはその他の情報を導き出すために、当該データのコンピュータベースの調査または解析が可能になり、ビジネスインテリジェンスツールによって、戦略的な経営判断を行うことを可能にする形式で企業データを記述した情報が組織のビジネスユーザに提供される。

【0005】

組織のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境（たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ環境もしくはその他の種類のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境など）と関連して、または、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－Ａｓ－Ａ－Ｓｅｒｖｉｃｅ）もしくはクラウド環境（たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ ＣｌｏｕｄもしくはＯｒａｃｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ環境、もしくはその他の種類のクラウド環境など）と関連してデータアナリティクスの利用を活用するソフトウェアアプリケーションを開発することに対する関心が高まっている。

【0006】

しかしながら、データアナリティクス環境の異なる顧客は、データアナリティクスもしくはビジネスインテリジェンスデータを提供するまたはソフトウェア分析アプリケーションを開発するために、自身のデータをどのように分類、集計、または変換するかについての要求がそれぞれ異なるであろう。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0007】

概要
実施の形態によると、本明細書において、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションに対するサポートを提供するシステムおよび方法を説明する。分析アプリケーション環境が提供するＥＬＴ（抽出、格納、ロード）プロセスまたはその他のデータパイプライン／処理は、分析アプリケーションスキーマおよび／または顧客（テナント）に対応付けられた顧客スキーマに従って動作して、データウェアハウスインスタンスにロードするためのデータを顧客のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から受信することができる。意味層は、意味モデルを拡張するためにカスタム意味拡張機能を利用することを可能にし、プレゼンテーション層にカスタムコンテンツを提供する。ユーザが意味モデルを拡張またはカスタマイズするためのカスタム意味拡張機能を使用する際、拡張ウィザードまたは開発環境は、ユーザにブランチおよびステップの定義を案内する。その後、拡張またはカスタマイズされた意味モデルは、本番環境に起用される。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムを示す図である。

【図2】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【図3】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【図4】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【図5】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【図6】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【図7】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【図8】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【図9】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【図10】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供する方法のフローチャートを示す図である。

【図11】実施の形態に係る、拡張性およびカスタマイゼーションを可能にする分析アプリケーション環境を示す図である。

【図12】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションをさらに示す図である。

【図13】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションをさらに示す図である。

【図14】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションをさらに示す図である。

【図15】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張する際の複数のユーザに対するサポートを示す図である。

【図16】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張する際の複数のユーザに対するサポートをさらに示す図である。

【図17】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張する際の複数のユーザに対するサポートをさらに示す図である。

【図18】実施の形態に係る、分析アプリケーション環境においてカスタム意味拡張機能を起用する様子を示す図である。

【図19】実施の形態に係る、セルフサービスデータモデルを示す図である。

【図20】実施の形態に係る、キュレートされたデータモデルを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

詳細な説明
上述したように、組織内では、データアナリティクスによって、大量のデータから結論またはその他の情報を導き出すために、当該データのコンピュータベースの調査または解析が可能になり、ビジネスインテリジェンスツールによって、戦略的な経営判断を行うことを可能にする形式で企業データを記述した情報が組織のビジネスユーザに提供される。

【0010】

組織のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境（たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ環境もしくはその他の種類のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境など）と関連して、または、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－Ａｓ－Ａ－Ｓｅｒｖｉｃｅ）もしくはクラウド環境（たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ ＣｌｏｕｄもしくはＯｒａｃｌｅ Ｃｌｏｕｄ インフラストラクチャ環境、もしくはその他の種類のクラウド環境など）と関連してデータアナリティクスの利用を活用するソフトウェアアプリケーションを開発することに対する関心が高まっている。

【0011】

実施の形態によると、分析アプリケーション環境は、組織のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境、または、Ｓｏｆｔｗａｒｅ－Ａｓ－Ａ－Ｓｅｒｖｉｃｅもしくはその他の種類のクラウド環境に関連するデータアナリティクスを可能にし、コンピュータによって実行可能なソフトウェア分析アプリケーションの開発をサポートする。

【0012】

実施の形態によると、たとえば、抽出、変換、ロードプロセスなど、データパイプライン／処理は、特定のアナリティクスユースケースまたはベストプラクティスに対処するようになされた分析アプリケーションスキーマに従って動作して、データウェアハウスインスタンスにロードするためのデータを顧客の（テナントの）エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から受信することができる。

【0013】

実施の形態によると、各顧客（テナント）を顧客テナンシおよび顧客スキーマにさらに対応付けることができる。データパイプライン／処理は、エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から受信したデータを、分析アプリケーションスキーマと顧客スキーマとの組合せによって定義されるようにデータウェアハウスインスタンスおよびデータベーステーブルに追加する。

【0014】

実施の形態によると、記載のシステムおよび方法の技術的利点として、分析アプリケーション環境（クラウド）テナンシ内に保持されるシステム規模のアプリケーションスキーマもしくはデータモデルまたは共有分析アプリケーションスキーマもしくはデータモデルを顧客テナンシ内で保持されるテナント固有顧客スキーマと合わせて利用することによって、エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から受信した実データ（実テーブル）を、自動的または周期的（たとえば、毎時／毎日／毎週、またはそれ以外の基準）に各顧客の（テナントの）データウェアハウスインスタンスまたはデータベーステーブルに追加するまたは当該実データ（実テーブル）に対応付けることが可能になり、特定のアナリティクスユースケースのベストプラクティスを反映できることを含む。このようなアナリティクスユースケースとして、ＥＲＰ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ）、ＨＣＭ（Ｈｕｍａｎ Ｃａｐｉｔａｌ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）、ＣＸ（Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ）、ＳＣＭ（Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）、ＥＰＭ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）、またはその他の種類のアナリティクスユースケースを挙げることができる。次に、データが追加されたデータウェアハウスインスタンスまたはデータベーステーブルを利用して、コンピュータによって実行可能なソフトウェア分析アプリケーションを作成する、または、当該データに対応付けられたデータアナリティクスまたはその他の情報を判断することができる。

【0015】

実施の形態によると、たとえば、ＯＤＩ（Ｏｒａｃｌｅ Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ）環境などのデータ統合コンポーネントまたはその他の種類のデータ統合コンポーネントが保持するデータパイプライン／処理、たとえば、ＥＴＬ（抽出、変換、ロード）プロセスまたはＥＬＴ（抽出、ロード、変換）プロセスなどに、コンピュータによって実行可能なソフトウェア分析アプリケーションを対応付けることができる。

【0016】

実施の形態によると、分析アプリケーション環境は、たとえば、ＡＤＷ（Ｏｒａｃｌｅ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）、ＡＤＷＣ（Ｏｒａｃｌｅ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｃｌｏｕｄ）などのデータウェアハウス環境もしくはコンポーネント、または、大量のデータを格納するようになされたその他の種類のデータウェアハウス環境もしくはコンポーネントとともに動作できる。データウェアハウス環境またはコンポーネントには、たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓなどのエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境、またはその他の種類のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から入手したスタースキーマを介してデータが追加することができる。分析アプリケーション環境の各顧客（テナント）が使用できるようにされたデータは、たとえば、ＡＤＷＣテナンシにおいてプロビジョニングされ得る。ＡＤＷＣテナンシは、共有インフラストラクチャのその他の機能へのアクセスを与えつつ、その顧客（テナント）にのみ対応付けられ、その顧客（テナント）のみがアクセス可能である。

【0017】

たとえば、実施の形態によると、分析アプリケーション環境は、共通の変換マップまたはリポジトリを提供する共有データパイプライン／処理インフラストラクチャに連結されたデータパイプライン／処理層を含み得る。データパイプライン／処理層は、Ｏｒａｃｌｅ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ環境から抽出された、ＡＤＷＣテナンシ内のデータウェアハウスインスタンスにロードされるデータを顧客（テナント）が取り入れることを可能にし、複数のデータウェアハウススキーマ、データ抽出スキーマおよび対象スキーマ、およびデータパイプライン／処理ステージの監視など、機能のサポートを含む。

【0018】

はじめに
実施の形態によると、たとえば、ＡＤＷ（Ｏｒａｃｌｅ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）、ＡＤＷＣ（Ｏｒａｃｌｅ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｃｌｏｕｄ）などのデータウェアハウス環境もしくはコンポーネント、または、大量のデータを格納するようになされたその他の種類のデータウェアハウス環境もしくはコンポーネントは、１つ以上の業務アプリケーションが収集したデータを格納するための中央リポジトリを提供することができる。

【0019】

たとえば、実施の形態によると、データウェアハウス環境またはコンポーネントは、ＯＬＡＰ（Ｏｎｌｉｎｅ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）または複数の異なるソースのデータから業務関連データを生成するその他の技術を採用する多次元データベースとして提供され得る。組織は、１つ以上の垂直業務アプリケーションおよび／または水平業務アプリケーションからこのような業務関連データを抽出し、その組織に対応付けられたデータウェアハウスインスタンスに抽出データを注入することができる。

【0020】

水平業務アプリケーションとして、上述したような、ＥＲＰ、ＨＣＭ、ＣＸ、ＳＣＭ、およびＥＰＭなどを挙げることができ、様々な企業組織間で広い範囲の機能を提供することができる。

【0021】

垂直業務アプリケーションは、一般に、水平業務アプリケーションよりも範囲が狭いが、規定の範囲または業界内の上下方向の一連のデータへのアクセスを与える。垂直業務アプリケーションとして、特定の組織内で使用するための医療用ソフトウェア、または銀行業務ソフトウェアなどを挙げることができる。

【0022】

ＳａａＳまたはクラウド指向商品として、たとえばＯｒａｃｌｅ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓなど、企業ソフトウェアプロダクトまたはコンポーネントをソフトウェアベンダーが提供することが増えているが、たとえば、Ｏｒａｃｌｅ ＡＤＷＣなど、その他の企業ソフトウェアプロダクトまたはコンポーネントを、ＳａａＳ、ＰａａＳ（Ｐｌａｔｆｏｒｍ－ａｓ－ａ－Ｓｅｒｖｉｃｅ）、またはハイブリッドサブスクリプションのうちの１つ以上として提供することができる。従来のビジネスインテリジェンス（ＢＩ）アプリケーションおよびプロセスの企業ユーザは、一般に、水平業務アプリケーションおよび垂直業務アプリケーションからデータを抽出して、抽出データをデータウェアハウスに入れるタスク、つまり、多くの時間とリソースの両方を必要とし得るプロセスに直面する。

【0023】

実施の形態によると、分析アプリケーション環境は、たとえば、ＯＢＩＡ（Ｏｒａｃｌｅ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）環境、または顧客（テナント）自身によってまたは複数のサードパーティエンティティから入手される大量のデータを調べるようになされたその他の種類のＢＩコンポーネントなど、ＢＩコンポーネントとともに使用するための、コンピュータによって実行可能なソフトウェア分析アプリケーションを顧客（テナント）開発できるようにする。

【0024】

たとえば、実施の形態によると、データウェアハウスコンポーネントを含むＳａａＳの業務の生産性ソフトウェアプロダクトスイートとともに用いた場合、分析アプリケーション環境は、スイートの業務生産性ソフトウェアアプリケーションからのデータをデータウェアハウスコンポーネントに追加するために利用することができる。定義済みのデータ統合フローによって、業務生産性ソフトウェアアプリケーションとデータウェアハウスとの間のデータのＥＴＬプロセスという、サービスのユーザによってこれまで手作業で行われていたであろうプロセスを自動化することができる。

【0025】

別の例として、実施の形態によると、ＳａａＳ製品スイートの様々な業務生産性ソフトウェアアプリケーション間で入手された統合データを格納するためのデータベーススキーマで、分析アプリケーション環境を予め構成することができる。このような予め構成されたデータベーススキーマを用いて、提供されたデータウェアハウスをユーザが手作業で設計、調整、およびモデル化しないで済みつつ、ＳａａＳ製品スイートで提供される生産性ソフトウェアアプリケーションおよび対応するトランザクションデータベース全体を均一にすることができる。

【0026】

別の例として、実施の形態によると、分析アプリケーション環境を利用して、データウェアハウスインスタンスのレポートインターフェースに、様々な業務生産性ソフトウェアアプリケーションに関連する業務関連データオブジェクトを記述した関連メタデータを予め追加して、たとえば、定義済みのダッシュボード、重要業績評価指標（ＫＰＩ）、またはその他の種類のレポートを含めることができる。

【0027】

分析アプリケーション環境
図１は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムを示す図である。

【0028】

図１に示すように、実施の形態によると、分析アプリケーション環境１００は、コンピュータハードウェア（たとえば、プロセッサ、メモリ）１０１を有し、コントロールプレーン１０２およびデータプレーン１０４として動作する１つ以上のソフトウェアコンポーネントを備え、データウェアハウスまたはデータウェアハウスインスタンス１６０へのアクセスを与えるコンピュータシステムによって提供され得るまたは当該コンピュータシステムにおいて動作し得る。

【0029】

実施の形態によると、図１に示され、様々なその他の実施の形態に関してさらに説明されるコンポーネントおよびプロセスは、コンピュータシステムまたはその他の種類の処理装置によって実行可能なソフトウェアまたはプログラムコードとして提供することができる。

【0030】

たとえば、実施の形態によると、本明細書において説明するコンポーネントおよびプロセスは、クラウドコンピューティングシステム、またはその他の適切にプログラムされたコンピュータシステムによって提供することができる。

【0031】

実施の形態によると、コントロールプレーンは、たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ ＣｌｏｕｄもしくはＯｒａｃｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ環境、またはその他の種類のクラウド環境など、ＳａａＳまたはクラウド環境に関連して提供されるクラウドまたはその他のソフトウェアプロダクトを制御するよう動作する。

【0032】

たとえば、実施の形態によると、顧客（テナント）２０および／またはプロビジョニングコンポーネント１１１を有するクラウド環境の制御の下、コントロールプレーンは、デバイスハードウェア１２と、管理アプリケーション１４と、ユーザインターフェース１６とを有するクライアントコンピュータデバイス１０によるアクセスを可能にするコンソールインターフェース１１０を含み得る。

【0033】

実施の形態によると、コンソールインターフェースは、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）および／もしくはコマンドラインインターフェース（ＣＬＩ）もしくはその他のインターフェースを操作する顧客（テナント）によるアクセスを可能にすることができ、ならびに／またはＳａａＳもしくはクラウド環境のプロバイダおよびその顧客（テナント）が使用するためのインターフェースを含み得る。

【0034】

たとえば、実施の形態によると、コンソールインターフェースは、顧客が顧客のＳａａＳ環境内で使用するためのサービスをプロビジョニングできるようにするインターフェース、および顧客がプロビジョニングされたそれらのサービスを構成できるようにするインターフェースを提供することができる。

【0035】

実施の形態によると、プロビジョニングコンポーネントは、プロビジョニングコマンドが指定するサービスをプロビジョニングするための様々な機能を含み得る。

【0036】

たとえば、実施の形態によると、業務生産性ソフトウェアアプリケーションのスイートのうちの１つ以上をそれらのソフトウェアアプリケーションとともに使用するためのデータウェアハウスインスタンスとあわせて購入するために、顧客（テナント）がコンソールインターフェースを介してプロビジョニングコンポーネントにアクセスして当該プロビジョニングコンポーネントを利用することができる。

【0037】

実施の形態によると、顧客（テナント）は、データウェアハウス内の顧客スキーマ１６４のプロビジョニングを要求できる。また、顧客は、必須属性（たとえば、ログイン認証情報）およびオプション属性（たとえば、サイズ、または速度）を含む、データウェアハウスインスタンスに対応付けられた複数の属性をコンソールインターフェースを介して供給し得る。その後、データウェアハウスの顧客スキーマを含む要求されたデータウェアハウスインスタンスをプロビジョニングコンポーネントがプロビジョニングして、顧客が供給する適切な情報をデータウェアハウスインスタンスに追加し得る。

【0038】

また、実施の形態によると、プロビジョニングコンポーネントは、たとえば特定の顧客（テナント）についてのＥＴＬプロセス実行の要求頻度を変更または更新することによって、データウェアハウスインスタンス、および／またはデータプレーンにおいて動作するＥＴＬプロセスを更新または編集するために利用することができる。

【0039】

また、実施の形態によると、プロビジョニングコンポーネントは、以下にさらに説明するが、プロビジョニングＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１１２と、複数のワーカー１１５と、メータリングマネージャ１１６と、データプレーンＡＰＩ１１８とを備え得る。ＳａａＳ環境内でサービスをプロビジョニングするまたはプロビジョニングされたサービスの構成を変更するためのコマンド、命令、またはその他の入力がコンソールインターフェースにおいて受信された場合、コンソールインターフェースは、たとえばＡＰＩ呼び出しを行うことによってプロビジョニングＡＰＩと通信できる。

【0040】

実施の形態によると、データプレーンＡＰＩは、データプレーンと通信できる。
たとえば、実施の形態によると、データプレーンが提供するサービスのプロビジョニングおよび構成の変更を、データプレーンＡＰＩを介してデータプレーンに通信することができる。

【0041】

実施の形態によると、メータリングマネージャは、サービスと、コントロールプレーンを通してプロビジョニングされたサービスの使用状況とを測る様々な機能を含み得る。

【0042】

たとえば、実施の形態によると、メータリングマネージャは、特定の顧客（テナント）について、請求のために、コントロールプレーンを介してプロビジョニングされたプロセッサの使用状況を時間の経過とともに記録することができる。同様に、メータリングマネージャは、ＳａａＳ環境の顧客が使用するためにパーティション分割されたデータウェアハウスの記憶空間の量を、請求のために記録することができる。

【0043】

実施の形態によると、データプレーンは、データパイプライン／処理層１２０と、データ変換層１３４とを含み得る。データパイプライン／処理層１２０およびデータ変換層１３４は、共に、たとえば、顧客の（テナントの）ＳａａＳ環境においてプロビジョニングされる業務生産性ソフトウェアアプリケーションなど、組織のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境からの運用データまたは取引データを処理する。データパイプライン／処理は、ＳａａＳ環境においてプロビジョニングされる業務アプリケーションおよびデータベースから取引データを抽出し、その後変換データをデータウェアハウスにロードする様々な機能を含み得る。

【0044】

実施の形態によると、データ変換層は、ＳａａＳ環境においてプロビジョニングされた業務アプリケーションおよび対応するトランザクションデータベースから受信した取引データを、分析アプリケーション環境が理解するモデルフォーマットに変換するためにシステムが利用するデータモデル、たとえば、ナレッジモデル（ＫＭ）またはその他の種類のデータモデルなどを含み得る。モデルフォーマットは、データウェアハウスに格納するのに適した任意のデータフォーマットで提供することができる。

【0045】

実施の形態によると、データプレーンが提供するデータパイプライン／処理は、以下にさらに説明するが、監視コンポーネント１２２と、データステージングコンポーネント１２４と、データ品質コンポーネント１２６と、データ投影コンポーネント１２８とを備え得る。

【0046】

実施の形態によると、データ変換層は、以下にさらに説明するが、ディメンション作成コンポーネント１３６と、ファクト作成コンポーネント１３８と、アグリゲート作成コンポーネント１４０とを備え得る。また、データプレーンは、データ／構成ユーザインターフェース１３０と、マッピング／構成データベース１３２とを備え得る。

【0047】

実施の形態によると、データウェアハウスは、デフォルト分析アプリケーションスキーマ（本明細書では、いくつかの実施の形態に従って、分析ウェアハウススキーマと称する）１６２と、システムの顧客（テナント）ごとに上述したような顧客スキーマとを含み得る。

【0048】

実施の形態によると、データプレーンは、ＥＴＬ（抽出、変換、ロード）操作を実行する役割を担う。ＥＴＬ操作は、たとえばＳａａＳ環境において提供される業務生産性ソフトウェアアプリケーションおよび対応するトランザクションデータベースなど、組織のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から取引データを抽出する操作、抽出データをモデルフォーマットに変換する操作、および変換データをデータウェアハウスの顧客スキーマにロードする操作を含む。

【0049】

たとえば、実施の形態によると、環境の各顧客（テナント）は、データウェアハウス内の自身の顧客テナンシに対応付けられ得る。顧客テナンシは、自身の顧客スキーマに対応付けられており、分析アプリケーションスキーマへの読み取り専用アクセスが与えられた状態で追加提供され得る。分析アプリケーションスキーマは、周期的またはその他の基準でデータパイプライン／処理、たとえば、ＥＴＬプロセスによって更新することができる。

【0050】

実施の形態によると、複数のテナントをサポートするために、システムは、複数のデータウェアハウスまたは複数のデータウェアハウスインスタンスの使用を可能にすることができる。

【0051】

たとえば、実施の形態によると、第１テナントの第１ウェアハウス顧客テナンシは、第１データベースインスタンス、第１ステージング領域、および複数のデータウェアハウスまたは複数のデータウェアハウスインスタンスのうちの第１データウェアハウスインスタンスから構成され得、第２テナントの第２顧客テナンシは、第２データベースインスタンス、第２ステージング領域、および複数のデータウェアハウスまたは複数のデータウェアハウスインスタンスのうちの第２データウェアハウスインスタンスから構成され得る。

【0052】

実施の形態によると、データパイプライン／処理は、たとえば、ＳａａＳ環境においてプロビジョニングされる業務生産性ソフトウェアアプリケーションおよび対応するトランザクションデータベース１０６など、エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から取引データを一定間隔（たとえば、毎時／毎日／毎週）で抽出するようにスケジューリングされ得る。

【0053】

実施の形態によると、抽出プロセス１０８が取引データを抽出することができ、抽出すると、データパイプライン／処理がデータステージング領域に抽出データを挿入することができる。データステージング領域は、抽出データの一時的なステージング領域として機能できる。データ品質コンポーネントおよびデータ保護コンポーネントを用いて、抽出データの完全性を確保することができる。

【0054】

たとえば、実施の形態によると、データ品質コンポーネントは、データステージング領域に抽出データが一時的に保持されている間にこのデータの検証を行うことができる。

【0055】

実施の形態によると、抽出プロセスが抽出を完了すると、データ変換層を用いて、データウェアハウスの顧客スキーマにロードするために抽出データをモデルフォーマットに変更する変換処理を開始できる。

【0056】

上述したように、実施の形態によると、データパイプライン／処理は、データ変換層と組み合わせて動作してデータをモデルフォーマットに変換することができる。マッピング／構成データベースは、データ変換が使用するデータモデルを定義するメタデータおよびデータマッピングを格納し得る。データ／構成ユーザインターフェース（ＵＩ）は、マッピング／構成データベースへのアクセスおよび変更を容易にすることができる。

【0057】

実施の形態によると、マッピング／構成データベースにおいて定義されたデータモデルに基づいて、監視コンポーネントは、変換されるいくつかの異なるデータセットの依存関係を判断することができる。判断した依存関係に基づいて、監視コンポーネントは、いくつかの異なるデータセットのうちどれを最初にモデルフォーマットに変換すべきかを決定できる。

【0058】

たとえば、実施の形態によると、第１のモデルデータセットがその他のモデルデータセットへの依存関係がなく、第２のモデルデータセットが第１のモデルデータセットへの依存関係がある場合、監視コンポーネントは、第２のデータセットよりも先に第１のデータセットを変換して、第２のデータセットの第１のデータセットへの依存関係に対応できる。

【0059】

実施の形態によると、データ変換層は、たとえば上述したようなデータモデルに従って、データウェアハウスの顧客スキーマにロードするのに適したフォーマットに抽出データを変換できる。変換の間、データ変換は、ディメンションの作成、ファクトの作成、およびアグリゲートの作成を適宜行うことができる。ディメンションの作成は、データウェアハウスインスタンスにロードするためのディメンションまたはフィールドを作成するステップを含み得る。

【0060】

たとえば、実施の形態によると、ディメンションは、たとえば、「名前」、「アドレス」または「年齢」など、いくつかのデータのカテゴリを含み得る。ファクトの作成は、データが取り得る値または「測定」できる値の作成を含む。ファクトは、データウェアハウスインスタンスにある適切なディメンションに対応付けられる。アグリゲートの作成は、データウェアハウスインスタンスの顧客スキーマ１６４にある既存データへの変換データの集計を演算するデータマッピングの作成を含む。

【0061】

実施の形態によると、（データモデルによって定義されるように）変換が行われると、データパイプライン／処理は、ソースデータを読み出し、変換処理を適用して、このデータをデータウェアハウスインスタンスに送ることができる。

【0062】

実施の形態によると、データ変換を規則で表すことができ、変換が行われると、直ちにステージング領域で値が保持され得る。ステージング領域では、データ品質コンポーネントおよびデータ投影コンポーネントが、データウェアハウスインスタンスにある顧客スキーマにアップロードされる前に変換データの完全性を検証し得る。たとえば複数の計算インスタンスまたは複数の仮想マシンにおいて抽出、変換、ロードプロセスが実行されると、監視が行われ得る。また、抽出、変換、ロードプロセスの間、依存関係を保持することができ、データパイプライン／処理は、このような順序の決定に対処することができる。

【0063】

実施の形態によると、抽出データの変換後、データパイプライン／処理は、ウェアハウスロードプロシージャ１５０を実行して、変換データをデータウェアハウスの顧客スキーマインスタンスにロードできる。変換データを顧客スキーマにロードするステップに続いて、変換データを解析して様々な追加のビジネスインテリジェンスプロセスにおいて利用することができる。

【0064】

水平統合型ビジネスソフトウェアアプリケーションおよび垂直統合型ビジネスソフトウェアアプリケーションは、一般に、リアルタイムでのデータ収集を対象とする。これは、水平統合型ビジネスソフトウェアアプリケーションおよび垂直統合型ビジネスソフトウェアアプリケーションが一般に日々のワークフローのために利用されているおり、トランザクションデータベースにデータを格納するためである。つまり、一般に、最新データのみがこのようなデータベースに格納される。

【0065】

たとえば、ＨＣＭアプリケーションは、従業員が事業所を異動する場合に従業員に対応付けられたレコードを更新するかもしれないが、このようなＨＣＭアプリケーションは、一般に、会社での在職期間中に従業員が働いた各事業所のレコードを保持していない。このように、会社内での従業員の移動を判断しようとするＢＩ関連のクエリは、このようなクエリを完了させるための十分なレコードをトランザクションデータベース内に持っていない。

【0066】

実施の形態によると、水平統合型ビジネスソフトウェアアプリケーションおよび垂直統合型ビジネスソフトウェアアプリケーションが生成した現在のデータに加えて、過去データもＢＩアプリケーションが容易に理解できる状況で格納することによって、上記技術を用いてデータが追加されたデータウェアハウスインスタンスは、たとえば、業務生産性／アナリティクス製品スイートによってまたは顧客が選択したＳＱＬツールによって提供されるインターフェースを利用して、ＢＩアプリケーションがこのようなクエリを処理するためのリソースを提供する。

【0067】

データパイプラインプロセス
図２は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【0068】

図２に示すように、実施の形態によると、上述したデータパイプラインプロセスを利用して、たとえば顧客の（テナントの）エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境（１０６）からデータを入手、カスタムデータ１０９の場合、１つ以上の顧客固有のアプリケーション１０７から当該データを入手し、データウェアハウスインスタンスにロードできる。いくつかの例では、データウェアハウスインスタンスは、データを格納するためのオブジェクトストレージ１０５の使用を含む。

【0069】

実施の形態によると、データパイプライン／処理は、顧客（テナント）ごとに、分析アプリケーションスキーマを、たとえばスタースキーマとして保持する。分析アプリケーションスキーマは、たとえば、ＨＣＭ（Ｈｕｍａｎ Ｃａｐｉｔａｌ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）アナリティクスまたはＥＲＰ（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ）アナリティクスなど、特定のアナリティクスユースケースのベストプラクティスに従って、システムによって周期的またはその他の基準で更新される。

【0070】

実施の形態によると、顧客（テナント）ごとに、システムは、分析アプリケーション環境（クラウド）テナンシ１１４内に当該システムが保持および更新する分析アプリケーションスキーマを利用して、その顧客のエンタープライズアプリケーション環境内および顧客テナンシ１１７内のデータの解析に基づいて顧客のデータウェアハウスインスタンスに予めデータを追加する。このように、システムが保持する分析アプリケーションスキーマによって、データパイプライン／処理によって顧客の環境からデータを「ライブ」で検索し、顧客のデータウェアハウスインスタンスにロードすることが可能になる。

【0071】

また、実施の形態によると、分析アプリケーション環境は、環境の顧客ごとに、顧客が容易に内容を変更できる顧客スキーマを提供する。顧客スキーマにより、顧客は、自身のデータウェアハウスインスタンス内のデータを補ったり利用したりできるようになる。分析アプリケーション環境の顧客ごとに、結果として得られるデータウェアハウスインスタンスは、データベースとして動作する。このデータベースのコンテンツの一部は顧客によって制御され、一部は分析アプリケーション環境（システム）に制御されており、ＨＣＭアナリティクスまたはＥＲＰアナリティクスなど、様々なアナリティクスユースケースに対処するためにエンタープライズアプリケーション環境から検索された適切なデータがデータベースに予め追加されていると思われる場合を含む。

【0072】

たとえば、実施の形態によると、データウェアハウス（たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｄａｔａ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ、ＡＤＷＣ）は、分析アプリケーションスキーマを含み、エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から入手した顧客スキーマを顧客／テナントごとに含み得る。データウェアハウステナンシ（たとえば、ＡＤＷＣテナンシ）においてプロビジョニングされたデータは、そのテナントのみがアクセス可能であるが、同時に、様々な機能、たとえば、ＥＴＬ関連の機能または共有分析アプリケーション環境のその他の機能へのアクセスを可能にする。

【0073】

実施の形態によると、複数の顧客／テナントをサポートするために、システムは、複数のデータウェアハウスインスタンスの使用を可能にする。たとえば、第１顧客テナンシは、第１データベースインスタンス、第１ステージング領域、および第１データウェアハウスインスタンスから構成され得、第２顧客テナンシは、第２データベースインスタンス、第２ステージング領域、および第２データウェアハウスインスタンスから構成され得る。

【0074】

実施の形態によると、特定の顧客／テナントごとに、そのデータを抽出すると、データパイプライン／処理が、テナントのデータステージング領域に抽出データを挿入することができる。データステージング領域は、抽出データの一時的なステージング領域として機能できる。データ品質コンポーネントおよびデータ保護コンポーネントを使用して、たとえばデータステージング領域に抽出データが一時的に保持されている間にこのデータの検証を行うことによって抽出データの完全性を確保することができる。抽出プロセスが抽出を完了すると、データ変換層を用いて、データウェアハウスの顧客スキーマにロードするために抽出データをモデルフォーマットに変更する変換処理を開始できる。

【0075】

抽出、変換、ロード／パブリッシュ
図３は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【0076】

図３に示すように、実施の形態によると、上述したデータパイプラインプロセスを利用して、たとえば顧客の（テナントの）エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境からデータを抽出、カスタムデータの場合、１つ以上の顧客固有のアプリケーションから当該データを入手し、このデータをデータウェアハウスインスタンスにロードするまたはデータウェアハウスにあるこのデータをリフレッシュする処理は、一般に、１つ以上の計算インスタンス（複数可）１７０によって実行される抽出サービス１６３、変換サービス１６５、およびロード／パブリッシュサービス１６７のうちの１つ以上を含む、ＥＴＰサービス１６０またはプロセスによって実行される大きく３つのステージを伴う。

【0077】

抽出：実施の形態によると、抽出するビューオブジェクトのリストが、たとえばＲｅＳＴ呼び出しによってＯｒａｃｌｅＢＩＣＣ（Ｏｒａｃｌｅ ＢＩ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ）コンポーネントに提出され得る。抽出されたファイルは、ＯＳＳ（Ｏｒａｃｌｅ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ）コンポーネントなど、データを格納するためのオブジェクトストレージコンポーネントにアップロードされ得る。

【0078】

変換：実施の形態によると、変換処理は、オブジェクトストレージコンポーネント（たとえば、ＯＳＳ）からデータファイルを取り、ＡＤＷＣデータベースなど、対象データウェアハウスにデータファイルをロードしている間、ビジネスロジックを適用する。対象データウェアハウスは、データパイプライン／処理の内部に存在し、顧客（テナント）からは見えない。

【0079】

ロード／パブリッシュ：実施の形態によると、ロード／パブリッシュサービスまたはプロセスは、たとえば、ＡＤＷＣデータベースまたはウェアハウスからデータを取り、それを顧客（テナント）がアクセス可能なデータウェアハウスインスタンスにパブリッシュする。

【0080】

複数の顧客（テナント）
図４は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【0081】

実施の形態に係るシステムの複数のテナント（顧客）との動作を示した図４に示すように、上述したデータパイプラインプロセスを利用して、たとえば複数の顧客の（テナントの）エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境の各々からデータを入手して、データウェアハウスインスタンスにロードすることができる。

【0082】

実施の形態によると、データパイプライン／処理は、複数の顧客（テナント）の各々、たとえば、顧客Ａ１８０、顧客Ｂ１８２ごとに、特定のアナリティクスユースケースのベストプラクティスに従ってシステムが周期的またはその他の基準で更新する分析アプリケーションスキーマを保持する。

【0083】

実施の形態によると、複数の顧客（たとえば、顧客Ａ、Ｂ）ごとに、システムは、当該システムが保持および更新する分析アプリケーションスキーマ１６２Ａ、１６２Ｂを利用して、その顧客のエンタープライズアプリケーション環境１０６Ａ、１０６Ｂ内および各顧客のテナンシ（たとえば、顧客Ａテナンシ１８１、顧客Ｂテナンシ１８３）内のデータの解析に基づいて、データパイプライン／処理によって顧客の環境からデータを検索して顧客のデータウェアハウスインスタンス１６０Ａ、１６０Ｂにロードできるよう、顧客のデータウェアハウスインスタンスに予めデータを追加する。

【0084】

また、実施の形態によると、分析アプリケーション環境は、環境の複数の顧客の各々について、顧客スキーマ（たとえば、顧客Ａスキーマ１６４Ａ、顧客Ｂスキーマ１６４Ｂ）を提供する。顧客スキーマにより、顧客は、自身のデータウェアハウスインスタンス内のデータを補ったり利用したりできるようになる。

【0085】

上述したように、実施の形態によると、分析アプリケーション環境の複数の顧客の各々について、結果として得られるデータウェアハウスインスタンスは、データベースとして動作する。このデータベースのコンテンツの一部は顧客によって制御され、一部は分析アプリケーション環境（システム）に制御されており、様々なアナリティクスユースケースに対処するためにエンタープライズアプリケーション環境から検索された適切なデータがデータベースに予め追加されていると思われる場合を含む。特定の顧客に関する抽出プロセス１０８Ａ、１０８Ｂを完了すると、データ変換層を用いて、データウェアハウスの顧客スキーマにロードするために抽出データをモデルフォーマットに変更する変換処理を開始できる。

【0086】

アクティベーションプラン
図５は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【0087】

実施の形態によると、特定の機能領域の顧客のデータパイプライン／処理サービスの動作を制御してその顧客の（テナントの）特定のニーズに対処するために、アクティベーションプラン１８６を利用できる。

【0088】

たとえば、実施の形態によると、アクティベーションプランは、特定の順序で特定の時刻に特定の期間内に実行される複数の抽出サービス／ステップ、変換サービス／ステップ、および格納（パブリッシュ）サービス／ステップを規定できる。

【0089】

実施の形態によると、各顧客は、自身のアクティベーションプラン（複数可）に対応付けられ得る。たとえば、第１の顧客Ａのアクティベーションプランは、その顧客のエンタープライズソフトウェアアプリケーション環境（たとえば、Ｆｕｓｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ環境）から検索するテーブルを決定したり、またはサービスおよびそれらのプロセスをどのように逐次実行するかを決定したりすることができ、第２の顧客Ｂのアクティベーションプランは、同様に、その顧客のエンタープライズソフトウェアアプリケーション環境から検索するテーブルを決定したり、サービスおよびそれらのプロセスをどのように逐次実行するかを決定したりすることができる。

【0090】

実施の形態によると、アクティベーションプランは、マッピング／構成データベースに格納することができ、顧客がデータ／構成ＵＩを介してカスタマイズすることができる。各顧客は、複数のアクティベーションプランを持つことができる。様々な顧客のＥＴＬプロセスを実行する計算インスタンス／サービス（仮想マシン）は、アクティベーションプランに従って、アクティベーションプランを使用するために特定のサービス専用にされた後、その他のサービスおよびアクティベーションプランによる使用のためにリリースされ得る。

【0091】

実施の形態によると、一定時間に渡って記録された過去のパフォーマンスデータの判断に基づいて、システムは、たとえば特定のテナントに対応付けられた１つ以上の機能領域についてのアクティベーションプラン、または複数のテナントに対応付けられた一連のアクティベーションプラン全体の実行を最適化して、これらのテナントのＶＭおよびＳＬＡ（Ｓｅｒｖｉｖｅ Ｌｅｖｅｌ Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）の利用に対処できる。このような過去データは、ロード量およびロード時間の統計データを含み得る。

【0092】

たとえば、実施の形態によると、過去データは、抽出サイズ、抽出数、抽出時間、ウェアハウスのサイズ、変換時間、パブリッシュ（ロード）時間、ビューオブジェクト抽出サイズ、ビューオブジェクト抽出レコード数、ビューオブジェクト抽出時間、ウェアハウステーブル数、テーブルの処理済みレコード数、ウェアハウステーブル変換時間、パブリッシュテーブル数、およびパブリッシュ時間を含み得る。たとえば逐次実行または並列実行する様々なタスクを編成して１つのアクティベーションプランを最小時間で実行することを達成するために、このような過去データを利用して現在および将来のアクティベーションプランを予想および計画することができる。これに加えて、集められた過去データを利用して、１つのテナントの複数のアクティベーションプラン全体を最適化することができる。いくつかの実施の形態では、過去データに基づいたアクティベーションプラン（すなわち、ＥＴＬなど、特定の順序で実行されるジョブ）の最適化は、自動で行うことができる。

【0093】

ＥＴＬプロセスフロー
図６は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【0094】

図６に示すように、実施の形態によると、（たとえば、Ｏｒａｃｌｅ）管理テナンシ内のデータ構成／管理／ＥＴＬ／／ステータスサービス１９０によって制御される、各顧客のエンタープライズソフトウェアアプリケーション環境（たとえば、Ｆｕｓｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ環境）からのデータの流れを可能にする。この例では、データの流れは、ＢＩＣＣコンポーネント、ストレージクラウドサービス１９２、たとえば、ＯＳＳを通り、そこからデータウェアハウスインスタンスまでのデータの流れを含む。

【0095】

上述したように、実施の形態によると、データのフローは、ストレージクラウドサービスからデータを取って内部の対象データウェアハウス（たとえば、ＡＤＷＣデータベース）１９４にロードする１つ以上のサービス（たとえば、ＥＴＬリポジトリ１９３で説明したような上述した抽出サービス、変換サービスを含む）によって管理され得る。対象データウェアハウスは、データパイプライン／処理の内部に存在し、顧客からは見えない。

【0096】

実施の形態によると、データは、複数のステージにおいて、データウェアハウスに移動され、その後データベーステーブル変更ログ１９５に移動される。ロード／パブリッシュサービスは、顧客データを、データベーステーブル変更ログ１９５から、顧客に対応付けられた、当該顧客がアクセス可能な、その顧客テナンシ内の対象データウェアハウスインスタンスにロードすることができる。

【0097】

ＥＴＬのステージ
図７は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【0098】

実施の形態によると、エンタープライズアプリケーションからデータを抽出して変換し、データウェアハウスインスタンスにロードするステップは、複数のステージを伴う。各ステージは、いくつかの逐次ジョブまたは並列ジョブを有し得、顧客ごとに異なるステージング領域１９６、１９８を含む、異なる空間／ハードウェア上で動作する。

【0099】

分析アプリケーション環境メトリクス
図８は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【0100】

図８に示すように、実施の形態によると、メータリングマネージャは、サービスと、コントロールプレーンを通してプロビジョニングされたサービスの使用状況とを測る機能を含み、プロビジョニングされたメトリクス１４２を提供できる。

【0101】

たとえば、メータリングマネージャは、特定の顧客（テナント）について、請求のために、コントロールプレーンを介してプロビジョニングされたプロセッサの使用状況を時間の経過とともに記録することができる。同様に、メータリングマネージャは、ＳａａＳ環境の顧客が使用するためにパーティション分割されたデータウェアハウスの記憶空間の量を、請求のために記録することができる。

【0102】

分析アプリケーション環境のカスタマイズ
図９は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供するシステムをさらに示す図である。

【0103】

図９に示すように、実施の形態によると、たとえば上述したデータパイプラインプロセスを利用して顧客のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から入手できるデータに加えて、いくつかの例ではデータを格納するためのオブジェクトストレージを用いることを含む上述したようなデータパイプラインプロセス、および／またはカスタムＥＴＬプロセス１４４もしくは顧客視点で変更可能なその他のプロセスのいずれかを利用して、１つ以上の顧客固有のアプリケーション１０７Ａ、１０７Ｂから入手される１つ以上の追加のカスタムデータ１０９Ａ、１０９Ｂを抽出して変換し、データウェアハウスインスタンスにロードすることができる。データウェアハウスインスタンスにデータがロードされると、顧客は、顧客スキーマおよびソフトウェア分析アプリケーションスキーマの両方のテーブルを組み合わせたビジネスデータベースビューを作成できるようになり、たとえば、業務生産性／アナリティクス製品スイートによってまたは顧客が選択したＳＱＬツールによって提供されるインターフェースを利用して、データウェアハウスインスタンスを照会できるようになる。

【0104】

分析アプリケーション環境の方法
図１０は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境を提供する方法のフローチャートを示す図である。

【0105】

図１０に示すように、実施の形態によると、ステップ２００において、分析アプリケーション環境が、複数のテナントによるデータを格納するためのデータウェアハウスへのアクセスを与える。データウェアハウスは、分析アプリケーションスキーマに対応付けられている。

【0106】

ステップ２０２では、複数のテナントの各テナントを、顧客テナンシと、データウェアハウスインスタンスにデータを追加する際にテナントが使用する顧客スキーマとに対応付ける。

【0107】

ステップ２０４では、データウェアハウスのインスタンスに、エンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境から受信したデータを追加する。分析アプリケーション環境の特定のテナントに対応付けられ、特定のテナントがアクセス可能なデータウェアハウスインスタンスにおいて、当該特定のテナントに対応付けられた分析アプリケーションスキーマおよび顧客スキーマに従って、特定のテナントに対応付けられたデータがプロビジョニングされる。

【0108】

ハイブリッドＳａａＳ／ＰａａＳモデル
データアナリティクス環境の異なる顧客は、データアナリティクスもしくはビジネスインテリジェンスデータを提供するまたはソフトウェア分析アプリケーションを開発するために、自身のデータをどのように分類、集計、または変換するかについての要求がそれぞれ異なるであろう。

【0109】

実施の形態によると、このような異なる要求をサポートするために、システムは、意味層を含むことができる。意味層は、意味データモデル（意味モデル）を拡張するためのカスタム意味拡張機能、およびプレゼンテーション層にカスタムコンテンツを提供するためのカスタム意味拡張機能の利用を可能にする。ユーザが意味モデルを拡張またはカスタマイズするためのカスタム意味拡張機能を使用する際、拡張ウィザードまたは開発環境は、ユーザにブランチおよびステップの定義を案内する。その後、拡張またはカスタマイズされた意味モデルは、本番環境に起用される。

【0110】

様々な実施の形態によると、説明した手法の技術的利点として、他の種類のデータソースに対するサポートを含む。たとえば、ユーザは、第１のベンダーの製品から入手したＥＲＰデータと、第２の異なるベンダーの製品から入手したＨＣＭデータとの組合せに基づいて、または、規制要件がそれぞれ異なる複数のデータソースから受信したデータの組合せに基づいてデータアナリティクスを実行できる。ユーザ定義された拡張機能またはカスタマイゼーションは、基盤となるシステムに対して行われるパッチ、アップデート、またはその他の変更に持ちこたえることができる。

【0111】

図１１は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションをサポートするシステムを示す図である。

【0112】

実施の形態によると、意味層は、顧客のデータの意味モデルを定義するデータを含み得る。これは、ユーザがそのデータを理解するまたはアクセスすることを一般的に理解されているビジネス用語を用いて支援するのに有用である。意味層は、物理データモデルまたはデータプレーンにマッピングする物理層と、計算が定義され得るマッピング層または変換層として動作する論理層と、コンテンツとしてのデータにユーザがアクセスすることを可能にするプレゼンテーション層とを含み得る。

【0113】

図１１に示すように、実施の形態によると、意味層２３０は、パッケージ化された（すぐに使える最初の）意味モデル２３２を含み得る。意味モデル２３２を用いて、パッケージ化されたコンテンツ２３４が提供され得る。たとえば、システムは、上述したＥＴＬプロセスまたはその他のデータパイプライン／処理を利用して、顧客のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境からのデータをデータウェアハウスインスタンスにロードすることができる。次に、パッケージ化された意味モデルを用いて、パッケージ化されたコンテンツをプレゼンテーション層に提供できる。

【0114】

また、実施の形態によると、意味層を１つ以上の意味拡張機能２３６に対応付けることができる。意味拡張機能２３６は、パッケージ化された意味モデルを拡張したり、プレゼンテーション層２４０にカスタムコンテンツ２３８を提供したりするために用いられ得る。

【0115】

実施の形態によると、プレゼンテーション層は、たとえば、ソフトウェア分析アプリケーション、ユーザインターフェース、ダッシュボード、重要業績評価指標（ＫＰＩ）２４２、または、たとえばＯｒａｃｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ ＣｌｏｕｄもしくはＯｒａｃｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ ｆｏｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓなどの製品によって提供され得るその他の種類のレポートまたはインターフェースを利用した、データコンテンツへのアクセスを可能にすることができる。

【0116】

ブランチおよびステップ
図１２は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションをさらに示す図である。

【0117】

図１２に示すように、実施の形態によると、ユーザは、１つ以上のカスタム意味拡張機能を用いて、意味モデル２５０を拡張またはカスタマイズできる。その後、意味モデル２５０は、カスタムコンテンツをプレゼンテーション層に提供するためにシステムによって使用され得る。

【0118】

たとえば実施の形態によると、ユーザは、デバイスハードウェア２５４とユーザインターフェース２５６とを有するクライアント（コンピュータ）デバイス２５２を利用して、ユーザにカスタマイゼーションおよびカスタム意味拡張機能の利用を案内する拡張ウィザード２５８もしくはソフトウェア開発コンポーネントとやり取りするまたは拡張ウィザード２５８もしくはソフトウェア開発コンポーネントを操作することができる。

【0119】

実施の形態によると、ユーザは、意味モデルを拡張またはカスタマイズするために新しいカスタマイゼーションブランチ２６０を編集または作成することができる。ブランチの選択によって、ユーザには、使用する意味モデルのインスタンスであって、特定のカスタマイゼーションまたは拡張を組み込む意味モデルのインスタンスが与えられる。各ブランチは、最小ワークユニットとして動作し、カスタマイゼーションタイプおよび対応する拡張機能に対応付けられた１つ以上のカスタマイゼーションステップを含み得る。拡張ウィザードは、データを意識したウィザードであり得、ブランチがカスタマイズされると基盤となるデータのプレビューを提供することができる。たとえば、ユーザがカスタマイズする特定のブランチを指定すると、拡張ウィザードは、ユーザが確認するための例示的なデータのテーブルを提示し、その後、ユーザに、たとえば、当該データとともに用いるための定義または集計操作をカスタマイズすることを案内することができる。異なる種類のブランチを異なる拡張ウィザードに対応付けることができる。

【0120】

図１３は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションをさらに示す図である。

【0121】

図１３に示すように、実施の形態によると、拡張ウィザードは、ユーザに、１つ以上のカスタマイゼーションステップ（２６２）、カスタマイゼーションタイプの選択（２６３）、および適切な拡張ウィザードの完了／記入（２６４）を編集／追加するための操作２６１を案内することができる。各ステップでは、拡張ウィザードは、確認または完了するための１つ以上のウィザード画面をユーザに提示し得る。これらの画面は、拡張機能の種類によって異なる場合がある。ステップが無事完了すると、ユーザは、ブランチに対するカスタマイゼーションをテストしたり、さらにステップを追加したり、変更を適用したりすることができる（２６５）。次に、カスタマイズされたブランチを（メイン）意味モデルにマージさせることができる（２６６）。

【0122】

図１４は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境における拡張性およびカスタマイゼーションをさらに示す図である。

【0123】

図１４に示すように、実施の形態によると、システムは、意味モデルに対する変更を、たとえばＲＰＤ（Ｏｒａｃｌｅ ＢＩ Ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ）ファイルもしくはその他の種類のファイルもしくはメタデータとして公開（２６７）および／または起用（２６８）することができる。

【0124】

マルチユーザー開発環境
通常の企業組織内では、ソフトウェア分析アプリケーションを開発するまたはデータアナリティクスもしくはビジネスインテリジェンスデータを作成する役割を担っている多くのユーザがいる。これをサポートするために、実施の形態によると、システムは、複数のユーザが同時に働いて意味モデルに対する拡張機能またはカスタマイゼーションを開発することを可能にし、この時の変更は、最終的に（メイン）意味モデルにマージされる。

【0125】

図１５は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張する際の複数のユーザに対するサポートを示す図である。

【0126】

図１５に示すように、実施の形態によると、複数のユーザＡ～Ｄの各々は、上述したような１つ以上のカスタム意味拡張機能を用いて意味モデルのインスタンス作りに取り組んで、拡張機能またはカスタマイゼーションとして意味モデルに修正２８４～２８８を行うことができる。

【0127】

実施の形態によると、各ユーザは、カスタマイゼーションを終了すると、（メイン）意味モデルにマージさせることができる。たとえば、第１ユーザＡは、リージョンディメンションの追加（ステップ１）、コストセンターディメンションの拡張（ステップ２）、テリトリー階層の定義（ステップ３）、および交通費計算の追加（ステップ４）を含む、財務アプリケーションの総勘定元帳（ＧＬ）収益性のカスタマイズに関する新しいブランチを作成するとよいであろう。次に、ユーザＡのカスタマイゼーションを適用して（メイン）意味モデルにマージさせることができる。

【0128】

図１６は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張する際の複数のユーザに対するサポートをさらに示す図である。

【0129】

図１６に示すように、実施の形態によると、第２ユーザＢは、テリトリーディメンションの追加（ステップ１）および開始量の計算の追加（ステップ２）を含む、ＧＬの詳細なトランザクションのカスタマイズに関する新しいブランチを作成するとよく、第３ユーザＣは、ロケーションディメンションの追加（ステップ１）、手許現金の計算の追加（ステップ２）、およびＧＬ集計サブジェクトエリアの作成（ステップ３）を含む、ＧＬバランスシートのカスタマイズに関する新しいブランチを作成するとよいであろう。ユーザＢおよびＣの各々が提供するカスタマイゼーションも同様に、適用して（メイン）意味モデルにマージさせることができる。

【0130】

図１７は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境をカスタマイズまたは拡張する際の複数のユーザに対するサポートをさらに示す図である。

【0131】

図１７に示すように、実施の形態によると、システムは、意味モデルに対するＩＤの変更にはブランチを作成し直す必要があるかどうかを判断すること、または、意味モデルが本番環境に起用できる状態であるかどうかを判断することを含む、異なるバージョンの意味モデルをサポートすることができる。

【0132】

たとえば、上記ユーザの各々は、最初のバージョン（ｖ１．０）の意味モデルに対するカスタマイゼーションを開発するが、第４ユーザＤは、たとえば戦略的サプライヤーディメンションの追加（ステップ１）またはリージョンディメンションの拡張（ステップ２）を含む、新しいバージョン（ｖ１．１）の意味モデルのための新しいブランチ作りに取り組み始めるとよいであろう。また、システムは、特定のバージョンの意味モデルに対する変更が、たとえばユーザＢが提供するカスタマイゼーションなど、特定のセットのカスタマイゼーションのブランチを作成し直すことを必要とするかどうかを判断することができる。

【0133】

本番環境への起用
実施の形態によると、システムは、レポート（たとえば、収益の定義の変更）を作成する際に利用される意味モデルに対する定義の変更を制御して、ビジネスインテリジェンスデータが必ず正確に作成されるようにすることができる。

【0134】

たとえば、実施の形態によると、システムは、意味モデルの拡張機能を、最初は開発環境／テスト環境でのみ許可し、制御により管理者がカスタマイズされたブランチを確認してこれらのカスタマイゼーションを本番環境に起用できるようになるまで、本番環境では禁止することを徹底させることができる。

【0135】

図１８は、実施の形態に係る、分析アプリケーション環境においてカスタム意味拡張機能を起用する様子を示す図である。

【0136】

図１８に示すように、実施の形態によると、管理者は、管理者インターフェース２９０を有するクライアント（コンピュータ）デバイスを用いて、ユーザが開発した意味モデルに対するカスタマイゼーションのへの本番環境への起用を制御できる。この制御は、たとえば、複数のユーザが開発したブランチを確認すること、およびどの変更を起用するかの優先順位を組み合わせるまたは決定することを含む。

【0137】

説明した手法の利点は、ユーザ定義された拡張機能またはカスタマイゼーションが、基盤となるシステムに対して行われるパッチ、アップデート、またはその他の変更に持ちこたえることができることを含む。意味モデルの変えることができない側面にパッチまたはアップデートが適用された場合、意味拡張機能として提供されていたカスタマイゼーションは、維持される。パッチまたはアップデートに続いて、システムは、拡張機能を自動的に再実行することができる。意味モデルに対して行われた基盤となる変更により拡張機能が失敗した場合、管理者は、当該変更を評価して、可能な修正について説明を行うことができる。潜在的な競合については、丁寧に対処することができ、すべての拡張機能を完全に適用することができないと思われる場合、管理者には、適宜通知することができる。

【0138】

データ層の拡張性およびカスタマイゼーション
実施の形態によると、上述したＥＴＬまたはその他のデータパイプライン／処理を用いて顧客の環境から入手したデータに加えて、さらなる拡張性およびカスタマイゼーションの機会を与える様々なデータモデル／シナリオを用いて顧客データをデータウェアハウスインスタンスにロードすることができる。

【0139】

図１９は、実施の形態に係る、セルフサービスデータモデルを示す図である。
図１９に示すように、実施の形態によると、セルフサービスデータモデル／シナリオは、システムが提供するＥＴＬプロセスまたはその他のデータパイプライン／処理を用いて顧客が外部データまたはカスタムデータをカスタムデータセット２９２としてロードすることを可能にする。システムは、寸法適合性（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ）を提供する。顧客は、システムによってデータが追加された１つ以上の「ライブ」データセットを定義し、「ライブ」データセットと外部のデータセットとを結合して、問い合わせ可能な結合データセットを作成することができる。このシナリオでは、顧客の責任として、一般的に、データセットを手動でリフレッシュすることと、データセットのセキュリティを強化することとを含む。

【0140】

図２０は、実施の形態に係る、キュレートされたデータモデルを示す図である。
図２０に示すように、実施の形態によると、キュレートされたデータモデル／シナリオは、集中または管理アナリティクス環境を提供し、システムが提供するＥＴＬプロセスまたはその他のデータパイプライン／処理は、変えることができない分析アプリケーションスキーマに顧客データを公開し、顧客は、カスタムＥＴＬ（１４４）、またはその他のデータパイプライン／処理を用いて、外部データまたはカスタムデータを顧客スキーマにオンボーディングする。顧客は、システム管理されたカスタムテーブルを結合したビジネスデータベースビューを作成し、顧客が選択したツールを用いて結合データを問い合わせることができる。このシナリオでは、顧客の責任として、一般的に、カスタムＥＴＬプロセスまたはその他のデータパイプライン／処理を用いてデータを顧客スキーマにロードしてリフレッシュすることを含む。

【0141】

キュレートされたセルフサービスデータモデル／シナリオの上記例は、一例である。様々な実施の形態によると、システムは、その他の種類のデータモデル／シナリオをサポートすることができる。

【0142】

様々な実施の形態によると、本明細書における教示は、本開示の教示に従ってプログラムされた１つ以上のプロセッサ、メモリ、および／またはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含む、１つ以上の従来の汎用または専用のデジタルコンピュータ、コンピューティングデバイス、機械、またはマイクロプロセッサによって好都合に実現されてもよい。当業者であるプログラマーは、ソフトウェア技術を身につけた者に明らかなように、本開示の教示に基づいて、適切なソフトウェアコーディングを容易に用意できる。

【0143】

いくつかの実施の形態において、本発明は、命令を格納した非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体（複数のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体）であるコンピュータプログラムプロダクトを含む。コンピュータプログラムプロダクトを使用して、本教示のいずれの処理も実行できるようにコンピュータをプログラムすることができる。たとえば、このような記憶媒体は、ハードディスクドライブ、ハードディスク、固定ディスク、またはその他の電気機械式データ記憶装置、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、および光磁気ディスクを含む任意の種類のディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＶＲＡＭ、フラッシュメモリデバイス、磁気カードもしくは光カード、ナノシステム、または命令ならびに／もしくはデータを一時的に格納するのに適したその他の種類の記憶媒体もしくはバイスを含み得るが、これらに限定されない。

【0144】

上記の説明は、例示および説明のために提供されている。これは、包括的であったり、開示した厳密な形態に保護範囲を限定したりすることを意図していない。多くの変更および変形が当業者に明らかになるであろう。

【0145】

たとえば、本明細書において提供した例のうちのいくつかでは、たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ環境などのエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境との分析アプリケーション環境の動作、または、たとえば、Ｏｒａｃｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ ＣｌｏｕｄまたはＯｒａｃｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ環境など、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－Ａｓ－Ａ－Ｓｅｒｖｉｃｅ）またはクラウド環境のコンテキスト内での分析アプリケーション環境の動作を例示したが、様々な実施の形態によると、本明細書に記載のシステムおよび方法は、その他の種類のエンタープライズソフトウェアアプリケーション／データ環境、クラウド環境、クラウドサービス、クラウドコンピューティング、またはその他のコンピューティング環境とともに用いることができる。

【0146】

本教示の原理およびその実際の適用例を最もよく説明するために実施の形態を選んで説明した。これにより、様々な実施の形態、およびこれらに加えて考えられる特定の用途に適した様々な変更例を当業者が理解することが可能になる。本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって示される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【国際調査報告】