JP2003523547A - データ・ウエアハウス環境で情報を視覚化する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 本発明による、データベース（６）、データ・マート、およびデータ・ウェアハウス（８）に含まれる顧客データ（１０３）を視覚化する技法。例示的実施形態では、本発明は、企業の１つまたは複数のデータ・ソースからのデータ（１０３）の関係をグラフィカルに分析する方法を提供する。この方法は、オン・ライン分析処理（ＯＬＡＰ）ツール（２）および類似物などの多数の人気のある視覚化ツール（２１）と共に使用することができる。この方法は、企業データをモデル化するためのメタモデル（１０３）ベースの技法とあいまって特に有用である。企業は、通常は、ビジネス・アクティビティ（２１）であるが、人間のアクティビティ（１０）の他の現場とすることもできる。本発明による実施形態では、データ・ウエアハウス環境（８）でデータの視覚的表現を提供するために、さまざまなソースからのデータを表示することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 （関連出願の相互参照） 本願は、下記の米国仮特許出願からの優先権を主張し、下記の米国仮特許出願
の、すべての付録およびすべての添付文書を含む開示が、その全体を参照によっ
て組み込まれる。 １９９９年１月１５日出願の、Ｌｉ−Ｗｅｎ Ｃｈｅｎによる、「ＭＥＴＨＯ
Ｄ ＡＮＤ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＦＯＲ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＣＵＳＴＯ
ＭＥＲ ＤＡＴＡ ＦＯＲ ＯＬＡＰ ＩＮＴＥＧＲＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＡＰ
ＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＩＮＴＥＧＲＡＴＩＯＮ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＲＥＶＥＲ
ＳＥ ＳＴＡＲ ＳＣＨＥＭＡ」という題名の、米国仮特許出願第６０／１１６
０１６号明細書（弁護士整理番号１９６０８−００２００ ＵＳ）。

【０００２】 下記の、本願の所有者が所有する、本願を含む同時継続の出願書は、本願と同
時に出願され、下記の出願書は、参照によってその全体を本明細書に組み込まれ
る。 １．Ｌｉ−Ｗｅｎ Ｃｈｅｎによる、「ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＶＩＳＵＡＬ
ＩＺＩＮＧ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＤＡＴＡ ＷＡＲＥＨＯＵＳ
ＩＮＧ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という題名の、米国特許出願第＿＿＿＿＿＿
＿＿＿号明細書（弁理士整理番号１９６０８−０００２１０ＵＳ）。 ２．Ｌｉ−Ｗｅｎ Ｃｈｅｎによる、「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＦＯＲ ＶＩＳ
ＵＡＬＩＺＩＮＧ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＤＡＴＡ ＷＡＲＥＨ
ＯＵＳＩＮＧ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という題名の、米国特許出願第＿＿＿
＿＿＿＿＿＿号明細書（弁理士整理番号１９６０８−０００２２０ＵＳ）。 ３．Ｌｉ−Ｗｅｎ Ｃｈｅｎによる、「ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＶＩＳＵＡＬ
ＩＺＩＮＧ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＤＡＴＡ ＷＡＲＥＨＯＵＳ
ＩＮＧ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という題名の、米国特許出願第＿＿＿＿＿＿
＿＿＿号明細書（弁理士整理番号１９６０８−０００２３０ＵＳ）。

【０００３】 （発明の背景） 本発明は、全般的にはコンピュータ・データベース・システムに関し、具体的
には、データ・ウエアハウス環境で保管される動的フォーマットを有する情報を
視覚化する方法に関する。

【０００４】 ほんの数年前に、コンピュータ技術のすばやい進歩を予想できたものはほとん
どいなかった。コンピュータは、現在、家庭、オフィス、学校、さらには書類鞄
および肩掛け鞄にも存在する。コンピュータ自動化が、日常生活のますます増加
する部分に影響し続けるので、政府、会社、および個人は、「情報爆発」すなわ
ち、継続的にソートされ、同化され、管理されなければならない情報の爆発的増
加を管理するために、データベース技術に頼っていた。データベース設計分野に
とって重要な領域の１つが、データベース・アプリケーションのためのデータ・
モデル選択である。

【０００５】 データ・モデルは、データベースに保管されるデータの構造または編成を表し
ている。これによって、ある形でのデータの使用が可能になり、他の形で使用さ
れるデータが制限される。異なるアプリケーションは、通常は、異なるデータ・
モデルを必要とする。多くの異なるデータ・モデルが存在する可能性があり、こ
れらは、通常は、互いに著しく異なる。通常、データベース・アプリケーション
は、特定のデータベースの特定のデータ・モデルに合わせてカスタマイズされる
。通常、これらのアプリケーションは、アプリケーションの機能が同一のままで
ある場合であっても、すべてのデータベースについて再実装されなければならな
い。

【０００６】 現在、データベース開発者は、データ・ウエアハウス技術によって、衝突する
データ管理要件を解決している。伝統的なデータ・ウエアハウス・アプローチは
、意思決定支援アプリケーションに焦点を合わせており、意思決定支援アプリケ
ーションでは、静的なフォーマットを有する要約された情報が強調される。知覚
された利益が存在するが、これらのシステムに固有の不利益は、顧客アイデンテ
ィティが失われることである。さらに、顧客データ分析技法の使用可能度を、分
析結果およびデータベース内容をユーザに表示する方法によって、従来のアプロ
ーチに対して改善することができる。

【０００７】 必要なものは、データベース、データ・マート、およびデータ・ウェアハウス
に含まれる顧客データを分析し、その情報を動的フォーマットで提示する方法で
ある。

【０００８】 （発明の概要） 本発明によれば、データベース、データ・マート、およびデータ・ウェアハウ
スに含まれる顧客データを視覚化する技法が提供される。例示的実施態様では、
本発明は、企業の１つまたは複数のデータ・ソースからのデータの関係をグラフ
ィカルに分析する方法を提供する。この方法は、オン・ライン分析処理（ＯＬＡ
Ｐ）ツールおよび類似物などの多数の人気のある視覚化ツールと共に使用するこ
とができる。この方法は、企業データをモデル化するためのメタモデル・ベース
の技法とあいまって特に有用である。企業は、通常は、ビジネス・アクティビテ
ィであるが、人間のアクティビティの他の現場とすることもできる。本発明によ
る実施態様では、データ・ウエアハウス環境でデータの視覚的表現を提供するた
めに、さまざまなソースからのデータを表示することができる。

【０００９】 本発明による第１の態様では、企業の１つまたは複数のデータ・ソースからの
データの関係をグラフィカルに分析する方法が提供される。この方法には、複数
の顧客プロファイル・グループの少なくとも１つの顧客プロファイルの定義を受
け取ることなどの、さまざまな要素が含まれる。レポート構成選択を示す入力の
ユーザからの受取も、この方法の一部である。レポート構成選択および情報に基
づく、少なくとも１つの第１次元テーブルおよび少なくとも１つのファクト・テ
ーブルの作成が、この方法の一部である。この方法には、少なくとも１つの第１
次元テーブルおよび少なくとも１つのファクト・テーブルからなるレポートを提
供することも含まれる。実施態様では、百分位数ブラケット、累積ブラケット、
ランキング・ブラケット、および範囲ブラケットなどの複数の定量分析技法、パ
レート、ヒストグラム、鐘形曲線、線形回帰などの統計技法、類似性ルール、ニ
ューラル・ネットワーク、判断木、およびフラクタル幾何などのデータ・マイニ
ング技法、純現在価値などの財務分析技法、および、移動平均などの時系列技法
のいずれかを使用してレポートを提供することができる。

【００１０】 いくつかの実施態様には、前記複数の顧客プロファイル・グループの顧客プロ
ファイルごとの顧客のリストの作成と、顧客プロファイル・グループごとのメタ
・モデル内の顧客分類構成要素の作成を含めることもできる。メタ・モデルは、
たとえばリバース・スター・スキーマなどの顧客中心モデルとすることができる
。

【００１１】 １つの特定の実施態様では、本発明は、ビジネス・パフォーマンス尺度および
類似物に関する顧客プロファイル・レポートを作成する方法を提供する。この実
施態様では、少なくとも１つの第１次元テーブルの作成に、顧客プロファイル階
層の作成が含まれ、少なくとも１つのファクト・テーブルの作成に、さらに、顧
客プロファイル階層によるビジネス・パフォーマンス尺度の集約が含まれる。

【００１２】 もう１つの実施態様では、本発明は、ビジネス・パフォーマンス尺度および類
似物に関するオペレーション・レポートを作成する方法を提供する。この実施態
様では、少なくとも１つのファクト・テーブルの作成に、ビジネス・パフォーマ
ンス尺度の集約および顧客プロファイルのフィルタリングが含まれる。

【００１３】 もう１つの実施態様では、本発明は、顧客レコードおよび類似物に関する顧客
行動レポートを作成する方法を提供する。この実施態様では、少なくとも１つの
第１次元テーブルの作成に、顧客プロファイルの作成が含まれ、少なくとも１つ
のファクト・テーブルの作成に、顧客プロファイルに基づく顧客レコードの集約
が含まれる。

【００１４】 本発明による第２の態様では、データの分析の基礎として働くために、第１デ
ータ・モデルに従って編成された情報を第２の選択可能なデータ・モデルに従う
編成に転送する方法を提供する。この方法には、入力として第１データ・モデル
の定義を受け取ることおよび入力として第２データ・モデルの定義を受け取るこ
となどのさまざまな要素が含まれる。第１データ・モデルから第２データ・モデ
ルへのデータの変換を提供するためのマッピングの作成も、この方法の一部とす
ることができる。その結果、データを、そのマッピングに従って、第１データベ
ースから第２データベースに移植することができる。

【００１５】 本発明の第３の態様では、データベースからの情報を分析する方法を提供する
。データベースは、第１データ・モデルに従って編成することができる。この方
法には、入力として第２データ・モデルの定義を受け取ることを含めることがで
きる。第１データ・モデルから第２データ・モデルへのマッピングの作成も、こ
の方法の一部とすることができる。この方法では、第２データ・モデルおよびマ
ッピングに基づいてデータを分析することができる。

【００１６】 実施態様では、収益性利益テーブル（profitability gains table)と、最新金
額および度数金額分析(recency and frequency monetary amount analysis)と、
保留率および移動率分析(retention and migration rate analysis）とを含むス
コアリング・モデル、人口統計と、地理と、行動と、購入性向と、終了性向(pro
pensity to terminate）などのセグメンテーション・モデル、および、顧客生涯
価値(customer life time value)と、シーケンス分析と、類似性分析などのプロ
ファイリング・モデルなどの複数の分析モデルのいずれかをサポートするために
データをデータ・モデルに編成することができる。

【００１７】 従来の技法に対する多数の利益が、本発明によって達成される。本発明は、異
なるビジネス・ニーズに合わせてカスタマイズすることができるデータ関係を視
覚化する技法を提供することができる。さらに、本発明による技法およびデータ
・モデルを使用するいくつかの実施態様を使用して、顧客データ分析の問題を解
決することができる。多数の実施態様が、汎用で再利用可能な顧客データ分析機
能と共に使用するためにユーザのデータ表示をカスタマイズする能力をユーザに
与えることができる。実施態様では、顧客のダイナミックスおよびビジネス・ダ
イナミックスの動的な表示を提供することができる。多数の実施態様によって、
ビジネス・アプリケーションを、これまでに既知の方法より簡単に、すばやく、
より高い拡張性を備えた状態で構築することができるようになる。上記および他
の利益を、本明細書全体を通じて説明する。本明細書に記載の発明の性質および
長所のさらなる理解は、本明細書の残りの部分および添付図面を参照することに
よって実現することができる。

【００１８】 （具体的な実施形態の説明） 本発明による実施形態は、企業情報システムに存在するデータに基づく顧客デ
ータ分析を行い、分析の結果を視覚化する技法を提供することができる。

【００１９】 現在、企業は、さまざまな企業オペレーションをサポートするために意思決定
者に情報を提供することに焦点を合わせた１つまたは複数の意思決定支援システ
ム（ＤＳＳ）を所有することができる。通常、この情報は、会社、公共の実体、
政府機関、および類似物などの実体全体のオペレーションのパフォーマンスおよ
び効率を中心とする。しかし、レガシ・ビジネス意思決定システムは、オペレー
ション中心のパラダイムに基づいて構築され、顧客中心のアプリケーションでの
有用性が制限されることがしばしばである。現在、顧客インテリジェンスすなわ
ち、顧客プロファイル、顧客行動、および顧客ビジネス行動に関する情報を分析
する機能が、意思決定者への情報の重要な供給源になっている。

【００２０】 レガシ・システムには、それぞれが特定のビジネス・オペレーションおよびビ
ジネス・プロセスをサポートする複数の、別々のまたはネットワーク接続された
情報システムを含めることができる。たとえば、いわゆる「ミッションクリティ
カル・システム」が、毎日のビジネス・オペレーションをサポートする。これら
には、エンタープライズ・リソース・プラニング・アプリケーション、製造アプ
リケーション、人事アプリケーション、および類似物などの企業または政府の「
バック・オフィス」でのオペレーショナル・システムおよびトランザクショナル
・システムを含めることができる。いわゆる「フロント・オフィス」アプリケー
ションで展開されるシステムは、販売代理人、顧客サービス担当者、またはマー
ケティング・スタッフなどの人物によって、毎日顧客にサービスするのに使用さ
れる。たとえば、販売力自動化システム（ＳＦＡ）、マーケティング自動化シス
テム、ヘルプデスク、および類似物が、代表的なフロント・オフィス・システム
である。フロント・オフィス・アプリケーションとバック・オフィス・アプリケ
ーションの両方が、企業の毎日のオペレーションのサポートを提供する。

【００２１】 意思決定支援システムは、オペレーションのパフォーマンスおよび効率を分析
し理解する際のユーザの必要に基づく要約された情報および類似物の分析を提供
する。意思決定支援システムには、データ・ウェアハウス、データマート、およ
び類似物を含めることができる。意思決定支援システムは、支配的に多次元モデ
ルに基づき、ある顧客インテリジェンス分析機能性を提供することができる。意
思決定支援システムは、意思決定者に、オペレーションのパフォーマンスの「マ
クロ・ビュー」を提供することができる。通常、意思決定支援システムには、シ
ステムの設計中に定義されるビジネス次元を有するデータ・モデルが含まれる。

【００２２】 図１Ａに、本発明による１つの特定の実施形態での顧客中心意思決定支援シス
テムのシステム・アーキテクチャを示す。この図は、単に例示であり、本明細書
の請求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、お
よび代替形態を認識するであろう。図１Ａには、ＯＬＡＰコンソール１などの複
数の構成要素が含まれる。ＯＬＡＰコンソール１は、ＯＬＡＰ形式で提示される
データを分析するユーザにインターフェースを提供する。ＯＬＡＰコンソール１
は、ユーザのコマンド入力を受け入れるＯＬＡＰツールへの「フロント・エンド
」を提供する。ＯＬＡＰサーバ２が、ユーザのコマンド入力から、データベース
６に関するデータベース照会４を生成する。ユーザは、グラフィカル・ユーザ・
インターフェース（ＧＵＩ）またはコマンド・ライン・インターフェースおよび
類似物を使用してコマンド入力を入力することができる。コマンド入力は、ＧＵ
Ｉを使用するＯＬＡＰコンソール１または他のプレゼンテーション・デバイスで
の提示のためにユーザに提供することができる情報を取り出すために、データベ
ース６に適用することができる。ＯＬＡＰツール（図示せず）を使用して、たと
えば多次元モデル５に従って、ＧＵＩを使用してデータを操作することができる
。ＯＬＡＰサーバは、下でさらに詳細に述べるように、ユーザの多次元データ・
モデルのマッピングを使用して、ユーザのコマンド入力をデータベース照会に変
換することができる。

【００２３】 ＯＬＡＰメタ・データ３には、ユーザの多次元データ・モデル５から、データ
・ベース６などのデータベース・モデルへのマッピングを含めることができる。
ＯＬＡＰメタ・データ３は、たとえば、データベース６の次元およびファクトへ
の多次元モデル５のテーブルおよび属性のマッピングを提供することができる。

【００２４】 ＯＬＡＰによってされる照会４は、たとえば、データベース６から結果セット
を取り出すためにＯＬＡＰサーバ２によって生成することができる。多次元モデ
ル５には、たとえば、ビジネス・パフォーマンスの「マクロ」ビューを提供する
ことができる概念モデルが含まれる。そのようなモデルは、ビジネス分析者が、
ビジネス・オペレーションのパフォーマンスおよび類似物を理解するのを助ける
ことができる。

【００２５】 意思決定支援マネージャ２１が、データ・モデル、レポート、メタ・データ、
テーブル、および類似物（３、５、６、および１２）の定義、作成、および生成
の処理を管理する。管理コンソール２０を用いて、ユーザが、意思決定支援マネ
ージャ２１に対してデータ・モデル、レポート、および類似物を定義することが
できる。このコンソールは、たとえば、ＧＵＩでユーザにデータ・モデルを表示
することができる。

【００２６】 データベース６は、意思決定支援マネージャ２１によって作成される。ユーザ
は管理コンソール２０からデータベース６のスキーマを定義することができる。
管理コンソール２０は、１つの特定の実施形態では、ＯＬＡＰコンソール１と同
一の位置に置くことができる。ユーザは、管理コンソール２０を使用して、自分
のデータの多次元モデルを定義することができる。ユーザが、彼らのモデルを定
義した後に、意思決定支援マネージャ２１が、ユーザのデータ・モデル定義に従
って、データベース６などのデータベースを自動的に作成することができる。意
思決定支援マネージャ２１は、たとえば、多次元キューブ５に対応するスター・
スキーマ・データ・モデルを生成することができる。マネージャ２１は、データ
ベースにデータ・ウェアハウス８からのデータを移植するためのプロシージャお
よびマッピング・ルールを生成することができる。

【００２７】 メタ・データ・リポジトリ２２に、意思決定支援マネージャ２１によって使用
されるメタ・データを保管することができる。このメタ・データには、データ・
モデル、レポート、テーブル、プロセス管理用のプロシージャ、スケジューリン
グ情報などのオペレーショナル・メタ・データ、および類似物の定義を含めるこ
とができる。

【００２８】 ユーザが、レポートを要求する時に、意思決定支援マネージャ２１が、たとえ
ば他の照会で後に再利用することができる修飾ターゲット顧客テーブルなどの中
間テーブルを生成することができる。中間テーブルは、意思決定支援マネージャ
２１と同一の位置に置くことができる一時テーブルを生成するプロセスによって
生成することができる。中間テーブル・キャッシュ７によって、メモリ内の中間
テーブルを管理することができる。中間テーブル・キャッシュ７は、たとえば、
ＬＲＵなどの複数のキャッシュ置換アルゴリズムのいずれかに基づいて、メモリ
内の中間結果を維持することができる。現在の好ましい実施形態では、意思決定
支援マネージャ２１に、中間テーブル・キャッシュ７を管理するための管理プロ
セスを含めることができる。

【００２９】 データ・ウェアハウス８には、顧客データ、ビジネス・オペレーショナル・デ
ータ、および類似物のデータ・リポジトリが含まれる。データ・ウェアハウス８
には、データベースを含めることができ、データ・ウェアハウス８を、たとえば
、オペレーショナル・データ・ストアとして使用することができる。現在の好ま
しい実施形態では、データ・ウェアハウス８が、中央アイデンティティを含む顧
客情報を用いるアイデンティティ中心データ編成を有することができる。このデ
ータ編成を、時々、「リバース・スター・スキーマ」データ・モデルと称する。
このデータ編成には、データ・ウェアハウス８の「バックエンド層」が含まれ、
フロント・エンド層は「スター・スキーマ」と称するデータ・モデルに基づく。

【００３０】 データ・ソース９には、オリジナル・データの供給源が含まれる。代表的な実
施形態では、データ・ソース９が、たとえば、毎日のビジネス・オペレーション
および類似物の管理に使用される、会社などの企業のオペレーショナル・システ
ムである。データ・ソース９からのデータを使用の前に変換し、移動することが
できる。データを、たとえば、データ・ウェアハウス８に保管する時に、リバー
ス・スター・スキーマ・データ・モデルに変換することができる。

【００３１】 分析レポート１０をデータ・ウェアハウス８の内容から生成することができる
。ユーザは管理コンソール２０からレポートを要求することができる。マネージ
ャ２１が、データを取り出すために、データベース６への照会を定式化すること
ができる。マネージャ２１は、そのデータをレポートとしてユーザに送ることが
できる。

【００３２】 アプリケーション１１には、データ・ウェアハウス８に保管されたデータを扱
うビジネス・アプリケーションおよび類似物が含まれる。アプリケーション１１
には、販売力自動化アプリケーション、マーケティング自動化アプリケーション
、Ｅコマース・アプリケーション、および類似物を含めることができる。ユーザ
は、管理コンソール２０を使用して、アプリケーション１１に入力される、重要
なターゲットにされた顧客セグメントを選択することができる。マネージャ２１
は、アプリケーションとの統合のためにテーブルを自動的に生成することができ
る。

【００３３】 ターゲットにされた顧客テーブル１２には、ターゲットにされた顧客に関する
情報が含まれる。これらのテーブルは、オンデマンドで、スケジュールによって
、または手動で生成することができる。ビジネス・アプリケーションを、たとえ
ばデータ・ウェアハウス８から生成することができるテーブル１２に基づいて、
顧客中心意思決定支援機能と統合することができる。

【００３４】 ＯＬＡＰメタ・データを、たとえば、多次元データ・モデル５などの定義され
たデータ・モデルに基づいて生成することができる。マネージャ２１は、ＯＬＡ
Ｐメタ・データ３に、ユーザのデータ・モデルの定義から導出されたメタ・デー
タを取り込むことができる。したがって、ＯＬＡＰメタ・データ３を自動的に生
成することができる。

【００３５】 図１Ｂに、本発明による１つの特定の実施形態を実施するのに適する代表的な
コンピュータ・システムを示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の
請求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、およ
び代替形態を認識するであろう。図１Ｂには、本発明と共に使用するのに適する
コンピュータ・システム１１３の基本サブシステムが示されている。図１Ｂでは
、コンピュータ・システム１１３に、中央プロセッサ１１４、システム・メモリ
１１６、入出力コントローラ１１８、プリンタ（図示せず）などの外部装置、デ
ィスプレイ・アダプタ１２６を介するディスプレイ画面１２４、シリアル・ポー
ト１２８、キーボード１３２、固定ディスク・ドライブ１４４、および取外し可
能ディスク１３８を受け取るように動作する取外し可能ディスク・ドライブ１３
６などの主要なサブシステムを相互接続するバス１１５が含まれる。入出力コン
トローラ１１８を介するスキャナ（図示せず）、シリアル・ポート１２８に接続
されるマウス１４６、またはネットワーク・インターフェース１４８などの、多
数の他の装置を接続することができる。多数の他の装置またはサブシステム（図
示せず）を類似する形で接続することができる。また、図１Ｂに示された装置の
すべてが、下で説明する本発明の実践のために存在する必要はない。図１Ｂに示
されたものと異なる形で装置やサブシステムを相互接続することができる。図１
Ｂに示されたものなどのコンピュータ・システムの動作は、当技術分野で容易に
知られ、本明細書では詳細に説明しない。本発明を実施するソース・コードは、
機能的に、システム・メモリ１１６に配置されるか、固定ディスク１４４または
取外し可能ディスク１３８などの記憶媒体に保管することができる。

【００３６】 本発明による現在の好ましい実施形態では、従来技術でこれまで未知であった
顧客データ分析能力を提供する方法を機能的に図１Ｂのシステム１１３のシステ
ム・メモリ１１６または固定ディスク１４４に配置させることができる。顧客デ
ータ分析には、ビジネス意思決定を顧客行動に関連させる意思決定支援分析を含
めることができるが、これに制限はされない。顧客データ分析アプリケーション
は、顧客のアイデンティティに基づいてデータを分析し、顧客アクティビティ、
イベント、取引、状況を顧客のアイデンティティに相関させることができる。意
思決定支援アプリケーション、要約技法、および類似物などの技法も、本発明の
範囲から逸脱せずに使用することができる。

【００３７】 データ・モデルは、データベース内のデータの編成を表す。データ・モデルの
選択によって、ある形でのデータの使用が容易になるが、他の形でのデータの使
用が制限される可能性がある。通常、異なるアプリケーションは、通常は互いに
非常に異なるデータ・モデルを必要とする。したがって、データベース・アプリ
ケーションは、通常は、データベースによって使用されるデータ・モデルに合わ
せてカスタマイズされる。これらのアプリケーションは、アプリケーションの基
礎となるロジックが類似する場合であっても、異なるデータ・モデルを有するデ
ータベースについて実施することができる。メタ・モデルは、データ・モデル内
の異なるエンティティまたはエンティティのグループの間の関係を記述する抽象
データ・モデルである。特定のメタ・モデルに従って設計され、開発されたアプ
リケーションを他の類似する情況で再利用することができる。カスタマイズ可能
な詳細をメタ・データとしてアプリケーション・コードに公開することによって
、アプリケーションを簡単にカスタマイズすることができる。したがって、アプ
リケーションは、メタ・モデルで記述された関係に従うことによって、データ・
モデルをカスタマイズすることができる。

【００３８】 アプリケーション開発者は、メタ・モデルを作成する時に、競合する要因の間
のトレードオフを考慮することができる。これらの要因の一部が、１）異なるビ
ジネス・アプリケーションの必要に合わせてデータ・モデルをカスタマイズする
能力、２）再利用可能なアプリケーション・コードを設計する際の柔軟性、およ
び３）特定の特殊化されたデータ・モデルを使用する時のアプリケーションの有
用性である。

【００３９】 データベース・アプリケーションを、たとえば、メタ・モデルに従い、データ
・ディクショナリなどの手段を介して詳細なデータ・モデルを参照するように作
成することができる。本発明によるこれらおよび他の技法によって、アプリケー
ション・コードを再利用可能にすることができる。データ・モデル／メタ・モデ
ルの組合せの１例が、データ・ウェアハウス・アプリケーションで有用になる可
能性があるスター・スキーマ／多次元モデルの組合せである。この組合せでは、
スター・スキーマに「汎用データ・モデル」が含まれ、多次元モデルにメタ・モ
デルが含まれる。

【００４０】 データ・ウェアハウスで、メタ・モデルなどの多次元モデルを使用して、たと
えばビジネス・オペレーションを概念化することができる。そのようなメタ・モ
デルによって、ビジネス・オペレーションのパフォーマンスまたは効率を分析し
、理解する作業を簡略化することができる。多次元モデルによって、たとえば、
ビジネス・パフォーマンスの「マクロ」ビューを提供することができる。そのよ
うなビューは、会社経営者にビジネスの明瞭な「総括的展望」を示すために高度
に要約することができる。異なる視点からのデータを経営者に示すために、デー
タのそれぞれに、複数のビジネス・プロセス、ビジネス・アスペクト、および類
似物によって索引を付けることができる。

【００４１】 図２Ａに、本発明による１つの特定の実施形態でのデータ・モデルの表現を示
す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するもので
はない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識するであろ
う。図２Ａに、スター・スキーマ配置を有するデータ・モデル２０１を示す。他
の配置は請求される発明の範囲から逸脱せずに、容易に当業者によって認識可能
である。データ・モデル２０１には、ファクト・テーブル２０２と、複数の次元
テーブル２０４、２０６、２０８、および２１０が含まれる。次元テーブルは、
データベースの多次元モデルの次元の索引にマッピングされ、ファクト・テーブ
ルのレコードは、データ・ベースの多次元モデルの尺度またはまたはデータ点に
マッピングすることができる。

【００４２】 図２Ｂに、本発明による１つの特定の実施形態での図２Ａのデータ・モデル２
０１での次元テーブル２０４、２０６、２０８、および２１０とファクト・テー
ブル２０２の編成を表すキューブ表現２２０を示す。この図は、単に例示であり
、本明細書に記載の請求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形
態、変更形態、および代替形態を認識するであろう。図２Ｂのキューブ表現２２
０の次元は、データベースを作成する時に定義することができる。しかし、顧客
の動的行動に基づく顧客データ分析を提供する代替実施形態では、データ・ウェ
アハウス内のデータから動的に、キューブ２２０などのデータ・キューブ表現を
作成することができる。そのような実施形態では、オン・デマンドで情報をユー
ザからアクセス可能にすることができる。

【００４３】 図２Ｃに、本発明による１つの特定の実施形態での、メタ・モデルなどの概念
モデルのデータ・モデルへのマッピングを示す。この図は、単に例示であり、本
明細書に記載の請求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、
変更形態、および代替形態を認識するであろう。図２Ｃに、複数のキューブによ
って表現される、メタ・モデル・レベルで定義される関係の複数の関係データ・
モデルへのマッピングを示す。現在の実施形態では、関係データ・モデルが、た
とえば、企業全体での意思決定支援機構のオペレーショナル・パフォーマンスを
記述するのに適する「スター・スキーマ」編成を有することができる。スター・
スキーマ・データ編成は、下で詳細に説明する。当業者は請求される発明の範囲
から逸脱せずに、別個の複数のアプリケーション、ツール、システム、およびフ
レームワークをサポートするためにスター・スキーマおよび多次元モデルの多数
の変形形態を簡単に作成することができる。代替実施形態では、多次元データ・
ベース・システムを、データ・モデルへのマッピングなしで多次元モデルを使用
して実施することができる。

【００４４】 図２Ｃに、本発明による１つの特定の実施形態での、メタ・モデルからの多次
元データ・モデルの生成を示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の
請求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、およ
び代替形態を認識するであろう。図２Ｃに、メタ・モデル２３０を示す。メタ・
モデル２３０は、顧客中心編成を有する。しかし請求される発明の範囲から逸脱
せずに、他の編成を使用することができる。

【００４５】 図２Ｃに、キューブ２７０、２６０、２５０、および２４０によって表される
、複数のデータ・モデルへのメタ・モデル２３０のマッピングを示す。オペレー
ショナル・パフォーマンス・ベースのデータ編成を表すキューブ２４０および２
５０は、顧客次元および動的顧客セグメント化の階層を有する。顧客次元を有す
るオペレーショナル・パフォーマンス・ベースのデータ編成によって、ビジネス
・パフォーマンス尺度を示すことができる。というのは、これらが顧客特性に関
係するからである。図２Ｃには、キューブ２６０も示されており、このキューブ
２６０は、顧客セグメント化フィルタを有するオペレーショナル・パフォーマン
ス・ベースのデータ編成の代表的な例である。オペレーショナル・パフォーマン
ス・ベースのデータ編成では、たとえば、特定の時間枠内にある製品を購入した
顧客の製品系列および販売チャネルによる収入尺度などの顧客セグメント化の文
脈での、販売量などの、あるビジネス・パフォーマンス尺度を示すことができる
。図２Ｃには、キューブ２７０も示されており、このキューブ２７０は、複数の
顧客セグメント化次元を有する顧客行動ベースのデータ編成の代表的な例である
。顧客行動編成によって、異なるカテゴリ化またはセグメント化を使用して、顧
客のビジネス行動分布を示すことができる。

【００４６】 図２Ｄに、本発明による１つの特定の実施形態での図２Ｃのメタ・モデル２３
０の簡略化された表現を示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請
求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および
代替形態を認識するであろう。

【００４７】 図２Ａないし２Ｄのデータ・モデルならびに当業者に容易に明白になる修正形
態および他のデータ・モデルは、ビジネス顧客データ・ウェアハウスの例を使用
して図３Ａないし３Ｄに関して下で詳細に説明するように、本発明による実施形
態における複数のアプリケーションの基礎を提供することができる。

【００４８】 図３Ａないし３Ｄに、本発明によるさまざまな実施形態での、顧客インテリジ
ェンス分析をサポートできる代表的な例の情報の関係または「スキーマ」の簡略
化されたエンティティ・リレーションシップ図を示す。図３Ａに、本発明による
１つの特定の実施形態でのデータ・モデル３４０を示す。この図は、単に例示で
あり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変
形形態、変更形態、および代替形態を認識するであろう。データ・モデル３４０
は、図２Ｃのキューブ２４０によって示されたオペレーショナル・パフォーマン
ス・データ編成の代表的な例である。図３Ａに、顧客による売上の分析のための
顧客次元３４２を含むデータ・モデル３４０を示す。データ・モデル３４０には
、アプリケーションがプロファイルに基づいて顧客セグメントによる売上を判定
できるようにするために顧客プロファイル・エンティティ３４４も含まれる。デ
ータ・モデル３４０によって、顧客プロファイル・エンティティ３４４内の複数
の事前定義の統計特性または事前定義の動的特性に基づいて顧客プロファイルを
開発できるようになる。この例では、顧客プロファイル・エンティティ３４４に
、顧客購入頻度レベル３４１、平均請求レベル３４３、および平均毎月返却３４
５という事前定義のプロファイリング属性が含まれる。データ・モデル３４０は
、顧客データ分析に使用することができる複数のデータ・モデルの１例にすぎな
い。当業者によって、本発明の請求の範囲から逸脱せずに、他の属性を追加する
ことができ、他の配置を使用することができる。

【００４９】 図３Ｂに、本発明による１つの特定の実施形態での第２のデータ・モデル３５
０を示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限する
ものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識する
であろう。図３Ｂに、顧客セグメントの売上個数を直接的に得るために集約され
る図３Ａのデータ・モデル３４０のファクトを示す。データ・モデル３５０は、
図２Ｃのキューブ２５０によって示される顧客次元および動的顧客セグメント化
の階層を有するオペレーショナル・パフォーマンス・データ編成の代表的な例で
ある。データ・モデル３５０には、ファクト３５４の１次元として顧客プロファ
イル・エンティティ３５２が含まれる。データ・モデル３５０は、金、銀、およ
び銅または他の受け入れ可能な方式として定義される顧客セグメントを提供する
ことができる。１つまたは複数の次元階層に沿った集約を実行することができる
。たとえば、販売個数を各レベルで顧客について集約することができる。

【００５０】 図３Ｃに、本発明による１つの特定の実施形態でのデータ・モデル３６０を示
す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するもので
はない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識するであろ
う。図３Ｃに、図２Ｃのキューブ２５０によって示される顧客セグメント化フィ
ルタを有するオペレーショナル・パフォーマンス・ベースのデータ編成の代表的
な例であるデータ・モデル３６０を示す。

【００５１】 図３Ｄに、本発明による１つの特定の実施形態でのデータ・モデル３７０を示
す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するもので
はない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識するであろ
う。図３Ｄに、プロファイルを使用する顧客のビジネス行動の分析を提供するこ
とができるデータ・モデル３７０を示す。データ・モデル３７０は、図２Ｃのキ
ューブ２７０によって示される顧客セグメント化次元を有する顧客行動ベースの
データ編成の代表的な例である。顧客行動編成によって、異なるカテゴリ化また
はセグメント化を使用して、顧客のビジネス行動分布を示すことができる。アプ
リケーションは、そのようなデータ・モデルを使用して、ある特性を有する顧客
の何人があるパフォーマンス・プロファイルを有することができるかなどの情報
を得ることができる。パフォーマンス・プロファイルには、たとえば、集約され
たパフォーマンス尺度に基づく顧客プロファイルを含めることができる。この情
報は、データ・モデル３７０のプロファイリング次元３７４によって提供され、
プロファイリング次元３７４は、データ・ウェアハウス内の顧客特性に基づく。

【００５２】 図３Ａないし３Ｄのデータ・モデルならびに当業者に簡単に明白になる他のデ
ータ・モデルは、図４Ａないし４Ｄに関して下で詳細に説明するように、本発明
による実施形態で複数の分析の基礎として働くことができる。

【００５３】 図４Ａに、本発明による１つの特定の実施形態での、図２Ｃのキューブ２４０
によっても示される、図３Ａのデータ・モデル３４０に基づく代表的な分析技法
を示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するも
のではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識するで
あろう。図４Ａに、顧客（顧客名）、プロモーション（プロモーション）、およ
び時間（月）の次元を有するキューブ表現４４０によって表されたデータ・モデ
ル３４０を示す。テーブル４０１によって、キューブ４４０の次元、この例では
平均支出額であるビジネス・パフォーマンス尺度、およびビジネス・パフォーマ
ンス尺度を計算する式が提供される。提供されるレポート４０５に、顧客特性に
関連する、例示のビジネス尺度平均支出額が示されている。

【００５４】 図４Ｂに、本発明による１つの特定の実施形態での、図２Ｃのキューブ２５０
によっても表される、図３Ｂのデータ・モデル３５０に基づく代表的な分析技法
を示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するも
のではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識するで
あろう。図４Ｂに、顧客（支出セグメント）、プロモーション（プロモーション
）、および時間（期間）の次元を有するキューブ表現４５０によって表されたデ
ータ・モデル３５０を示す。テーブル４１１によって、キューブ４５０の次元、
この例では平均支出額であるビジネス・パフォーマンス尺度、およびビジネス・
パフォーマンス尺度を計算する式が提供される。レポート４１５に、金、銀、お
よび銅の顧客セグメントに関係する、例示のビジネス尺度平均支出額が示されて
いる。

【００５５】 図４Ｃは、本発明の１つの特定の実施形態での、図２Ｃのキューブ２６０によ
っても表される、図３Ｃのデータ・モデル３６０に基づく代表的な分析技法を示
す図である。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限す
るものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識す
るであろう。図４Ｃに、チャンネル（チャンネル・グループ）、製品（製品グル
ープ）、および時間（期間）の次元を有するキューブ表現４６０によって表され
たデータ・モデル３６０を示す。テーブル４２１によって、キューブ４６０の次
元、この例では売上寄与であるビジネス・パフォーマンス尺度、ビジネス・パフ
ォーマンス尺度を計算する式、および、この例では顧客であるフィルタ次元が提
供される。レポート４２５に、さまざまな顧客セグメントに関する製品グループ
に関連する、例示のビジネス尺度売上寄与が提供される。

【００５６】 図４Ｄは、本発明による１つの特定の実施形態での、図２Ｃのキューブ２７０
によっても表される、図３Ｄのデータ・モデル３７０などのデータ・モデルに基
づく代表的な分析技法を示す図である。この図は、単に例示であり、本明細書に
記載の請求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態
、および代替形態を認識するであろう。図４Ｄに、顧客（支出セグメント）およ
びプロモーション（プロモーション）の次元を有するキューブ表現４７０によっ
て表されたデータ・モデル３７０を示す。テーブル４３１によって、キューブ４
７０の次元、この例では顧客カウントであるビジネス・パフォーマンス尺度、お
よびビジネス・パフォーマンス尺度を計算する式が提供される。レポート４３５
によって、この例では金、銀、および銅の顧客セグメントに関係する、例示のビ
ジネス尺度顧客カウントが示されている。

【００５７】 図５Ａに、本発明による１つの特定の実施形態の代表的な顧客インテリジェン
ス分析の簡略化された図を示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の
請求の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、およ
び代替形態を認識するであろう。いくつかの実施形態には、図５Ａによって示さ
れる分析のすべてが含まれてはいない。他の実施形態には、他の種類の分析を含
めることができる。分析される情報は、顧客データベースから取り出されるが、
この顧客データベースは、たとえば、図１Ａのデータ・ウェアハウス８などのデ
ータウェアハウスまたはデータ・マートの一部とすることができる。多くの実施
形態では、この情報は直接にまたは間接的に特定の顧客に関係する。この情報は
、以下のステップで後続処理のために統合し、構造化することができる。代表的
な実施形態では、情報の統合および構造化に、ソース・データベースからの情報
の抽出、たとえばリバース・スター・スキーマとすることができる基礎となるメ
タ・モデルとの互換性を有するフォーマットへのその情報の変換、およびそのデ
ータのメタ・モデルへのロードを含めることができる。

【００５８】 ステップ５０４で、１つまたは複数の特性に基づいて顧客をカテゴリ化（また
はセグメント化）する。特性には、静的特性と動的特性を含めることができる。
静的特性には、ビジネス行為に直接に関係しないが、顧客ビジネス行動の理解お
よび予測においてビジネスの観点から興味深い顧客属性を含めることができる。
たとえば、顧客人口統計、地理情報、および類似物が静的特性である。動的特性
には、顧客がビジネス行為の過程中に示すビジネス行動を含めることができる。
たとえば、顧客アクティビティ、イベント、取引、そこから導出される情報が動
的特性の例である。

【００５９】 ステップ５０６で、顧客プロファイルを定義することができる。顧客プロファ
イルは、ビジネス・オペレーションの文脈で顧客行動を理解するのに有用な、上
のステップ５０４で展開された顧客カテゴリについて展開することができる。複
数の顧客プロファイルを定義でき、各プロファイルに、ビジネス意思決定者が比
較または相関に有用であることを見つけた顧客特性の組が含まれるようにするこ
とができる。たとえば、２０歳から３０歳までの年齢グループで、４万ドルから
７万ドルまでを含む収入レベルで、３年から５年までアカウントを開いている顧
客についてプロファイルを定義することができる。

【００６０】 ステップ５０８で、顧客行動傾向分析を実行する。売上額、収益、顧客の数、
および類似物などのビジネス・パフォーマンス・データを集約し、たとえばステ
ップ５０６で展開された顧客プロファイルなどの１つまたは複数の顧客プロファ
イルと相関させることができる。現在の好ましい実施形態では、顧客プロファイ
ルに関するビジネス・パフォーマンス・データにおける傾向を分析することがで
きる。その結果をユーザに提示して、たとえば図４Ｄの保管された情報４３５な
ど、顧客ビジネス行動およびその傾向の理解を提供することができる。

【００６１】 ステップ５１０で、ステップ５０８で展開した顧客行動傾向の理解に基づいて
顧客行動の予測を行うことができる。将来の顧客行動に関する予測をその顧客の
属性または特性に基づいて行うことができる。たとえば、マーケット・バスケッ
ト分析では、類似性ルールの組を使用して、顧客プロファイルに基づいて購入パ
ターンを判定することができる。

【００６２】 図５Ｂに、本発明による代表的な実施形態で顧客インテリジェンス分析を実行
するための多次元レポートを作成する処理ステップの簡略化された図を示す。こ
の図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するものではない
。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識するであろう。ス
テップ５５０で、複数の顧客プロファイル・グループの少なくとも１つの顧客プ
ロファイルの定義を受け取る。その後、ステップ５５１で、永続プロファイリン
グが所望されるかどうかの判定を行う。永続プロファイリングが所望される場合
には、顧客プロファイル・グループ内の顧客プロファイルごとに顧客のリストを
作成する任意選択のステップ５５２を実行する。その後、もう１つの任意選択の
ステップ５５３で、ステップ５５２で作成された顧客リストを、中間テーブル・
キャッシュ７内でキャッシングする。その後、任意選択のステップ５５４で、顧
客プロファイル・グループごとにメタ・モデル内で顧客分類構成要素を作成する
。そうでない場合、またはどの場合でも、レポート構成選択を示す入力をユーザ
から受け取るステップ５５６を実行する。現在の実施形態では、ユーザが、顧客
プロファイル階層、顧客行動、および顧客セグメント化およびフィルタリングを
含むさまざまなレポート・タイプから選択することができる。当業者は、これら
のレポートのサブセットを含む実施形態ならびに他のタイプのレポートを含む実
施形態を本明細書の請求の範囲から逸脱せずに簡単に作成することができる。

【００６３】 本発明による実施形態では、たとえば図１Ａのデータ・ウェアハウス８などの
データ・ウェアハウスまたはデータ・マートまたは他のデータ・ベースに保管さ
れたビジネス・パフォーマンス尺度などの情報に関する顧客プロファイル・レポ
ートを作成することができる。図５Ｂに、顧客プロファイル・レポート用の少な
くとも１つの次元テーブルを作成するステップ５５８を示す。ステップ５６０で
、顧客プロファイル階層ならびに属性を、ステップ５５８で作成された次元テー
ブルのために作成する。その後、ステップ５６２で、少なくとも１つのファクト
・テーブルを作成する。顧客次元または、顧客プロファイリング階層によるビジ
ネス・パフォーマンス尺度の集約またはデータ・ウェアハウス内の他の情報を有
するファクト・テーブルを作成することができる。最後に、ステップ５６４で、
１つまたは複数の次元テーブルおよび１つまたは複数のファクト・テーブルを含
むレポートを提供する。

【００６４】 本発明による実施形態では、たとえば図１Ａのデータ・ウェアハウス８などの
データ・ウェアハウスまたはデータ・マートまたはデータ・ベースに保管された
、顧客レコードおよび類似物などの情報に関する顧客行動レポートを作成するこ
とができる。図５Ｂに、顧客行動レポートで使用される顧客プロファイルのため
の少なくとも１つの第１次元テーブルを作成するステップ５６８を示す。この次
元テーブルには、代理キーおよび類似物を含めることができる。その後、ステッ
プ５７２で、顧客行動情報のための少なくとも１つのファクト・テーブルを、顧
客プロファイルに基づいて顧客レコードを集約することによって作成する。最後
に、ステップ５７４で、１つまたは複数の次元テーブルと１つまたは複数のファ
クト・テーブルを含むレポートを提供する。

【００６５】 本発明による実施形態では、たとえば図１Ａのデータ・ウェアハウス８などの
データ・ウェアハウス、またはデータ・マートまたは他のデータ・ベースに保管
された、ビジネス・パフォーマンス尺度などの情報に関するオペレーションズ・
レポートを顧客セグメント化およびフィルタリングおよび類似物を使用して作成
することができる。図５Ｂに、オペレーションズ・レポートのための少なくとも
１つの第１次元テーブルを作成するステップ５７８を示す。その後、ステップ５
８２で、顧客プロファイルによるビジネス・パフォーマンス尺度の集約およびフ
ィルタリングによって、少なくとも１つのファクト・テーブルを作成することが
できる。最後に、ステップ５８４で、１つまたは複数の次元テーブルと１つまた
は複数のファクト・テーブルを含むレポートを提供する。

【００６６】 図６Ａに、本発明の１つの特定の実施形態によるスター・スキーマ編成を有す
る代表的なメタ・モデルの簡略化されたエンティティ−リレーションシップ図を
示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するもの
ではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識するであ
ろう。ビジネス尺度グループ１２０３は、あるビジネス・オペレーションの集約
ビジネス・パフォーマンス尺度を表す。ビジネス尺度グループ１２０３に、ファ
クト構成要素１２００などの１つまたは複数の「ファクト構成要素」を含めるこ
とができる。ファクト構成要素は、企業意思決定者が分析を求めるさまざまなビ
ジネス対象領域での特定の尺度を表す。たとえば、共通のファクト構成要素に、
売上額、粗利潤、販売量、および類似物などの多数のビジネス・パフォーマンス
尺度を含めることができる。図６Ａに、ビジネス尺度グループ１２０３の尺度に
索引を付けるか説明するビジネス・プロセスまたはビジネス・オペレーションを
表す複数のビジネス・オペレーション・グループ１２０４を示す。実施形態では
、図６Ａのビジネス・オペレーション・グループ１２０４など、任意の数のビジ
ネス・オペレーションズ・グループを有することができる。ビジネス・オペレー
ション・グループ１２０４には、１つまたは複数の次元構成要素１２０１、１つ
または複数の次元ルックアップ構成要素１２０２、および他者が含まれる。次元
構成要素１２０１は、ファクト構成要素のデータの特徴を表す特定のビジネス・
オペレーションを表す。たとえば、製品、販売チャンネル、および類似物などの
項目を販売ファクトの次元とすることができる。次元ルックアップ構成要素１２
０２では、次元構成要素１２０１に関する詳細情報が記述される。たとえば、製
品カテゴリ化、製品スタイル、および類似物などの項目を、製品次元構成要素に
対応する次元ルックアップ構成要素とすることができる。

【００６７】 スター・スキーマ・データ・モデルを使用する実施形態は、ビジネス・オペレ
ーションの巨視的展望を提供するのに有用である。そのような巨視的展望を提供
する実施形態によって、意思決定支援システムが、ガイドラインとして「総括的
展望」を使用して、意思決定関連情報を提供できるようになる。したがって、ス
ター・スキーマ・ベースの実施形態では、事前定義の次元および要約されたデー
タに基づく静的ソリューションを提供することができる。スター・スキーマを有
する実施形態によって提供されるデータ集約によって、多次元モデルの性質のゆ
えに、高水準の分析展望を提供することができる。

【００６８】 図６Ｂに、本発明による、顧客データ分析を実行するための１つの特定の実施
形態でのリバース・スター・スキーマの代表的メタ・モデルを示す。この図は、
単に例示であり、本明細書に記載の請求の範囲を制限するものではない。当業者
は、他の変形形態、変更形態、および代替形態を認識するであろう。多数の顧客
データ分析で、企業のアクティビティの１つまたは複数の領域にまたがる異なる
ビジネス・オペレーションからの顧客イベントまたは顧客アクティビティが相関
される。１つの特定の実施形態では、顧客データ分析に、図６Ｂの顧客アクティ
ビティ構成要素１２１５などの異なる顧客アクティビティ構成要素内の異なるア
クティビティの相関が含まれる。これらの分析では、コア構成要素１２１２など
の複数のコア構成要素を介して顧客アクティビティを相関させる。コア構成要素
１２１２内のデータは、顧客アクティビティに関する、異なる顧客アクティビテ
ィ構成要素から識別するエンティティとして使用することができる。いくつかの
実施形態では、データ分析は、より詳細なレベルの顧客アクティビティで動作す
る。これらの実施形態では、より詳細な顧客アクティビティ・データについて、
アクティビティ・ルックアップ構成要素１２１４などの１つまたは複数のアクテ
ィビティ・ルックアップ構成要素を検索する。顧客分類構成要素内のデータは、
顧客をカテゴリ化する異なる方法または顧客の異なるビジネス・ビューを提供す
る。たとえば、顧客を、地理的地方、人口統計、および類似物によってカテゴリ
化することができる。１つまたは複数のこれらのタイプの顧客分類構成要素を使
用する実施形態では、顧客データ分析結果を表示する複数の有用な可能な方法を
提供することができる。リバース・スター・スキーマを使用する実施形態では、
顧客データ、顧客アクティビティ、および取引レベルまたはイベント・レベルで
のそれらの相関などの概念に基づいて分析を実行する能力を与えるデータの詳細
レベル・ビューを提供する。

【００６９】 図６Ｃに、本発明による１つの特定の実施形態での代表的なデータ・モデルの
簡略化された一般形を示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求
の範囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代
替形態を認識するであろう。図６Ｃのデータ・モデルは、リバース・スター・ス
キーマ編成を有するデータ・モデルである。図６Ｃに、少なくとも１つの複数の
コア構成要素１２１２、少なくとも１つの複数の顧客分類構成要素１２１３、少
なくとも１つの複数のカスタマイズされたグループ１２１１、少なくとも１つの
複数の顧客アクティビティ構成要素１２１５、および少なくとも１つの複数のア
クティビティ・ルックアップ構成要素１２１４を含むフォーカル・グループ１２
１０を含む代表的なデータ・モデルを示す。本発明の範囲から逸脱せずに、他の
構成要素も含めることができ、いくつかの実施形態では図示の構成要素のすべて
が存在する必要はない。

【００７０】 たとえばフォーカル・グループ１２１０などのフォーカル・グループには、異
なるビジネス機能領域の、顧客特性、プロファイル、ビジネス関連分類、顧客の
役割、定義、および類似物などの情報を記述する構成要素が含まれる。図６Ｃで
は、フォーカル・グループ１２１０内に２種類の構成要素が示されている。他の
構成要素も、本発明の範囲から逸脱せずに含めることができる。図６Ｃに、コア
構成要素１２１２と、顧客分類構成要素１２１３を示す。コア構成要素１２１２
には、顧客エンティティ（ＣＣ１）および、（ＣＣ２〜ＣＣｎ）によって指定さ
れる他の関係する顧客アイデンティティ・データが含まれる。アカウント識別子
、社会保険番号、暗号化された名前、および類似物などの情報が、そのような顧
客アイデンティティ・データの例である。これらのエンティティは、顧客イベン
ト相関分析を実行する際に特に有用になる可能性がある。顧客分類構成要素１２
１３では、ビジネス編成またはビジネス・プロセスでの顧客の役割または位置に
関する情報が記述される。これらの記述構成要素は、顧客のビジネスの構造また
は編成、たとえば、地方、チャンネル、販売組織、および類似物などの情報、ま
たは、ビジネス・プロファイル、人口統計、現行プロファイル、および類似物な
どの顧客の特性に関係付けることができる。

【００７１】 カスタマイズされたグループ１２１１の構成要素は、さまざまな形態の商取引
に対応する。イベント取引は、時間的に散乱する可能性があるので、これらの構
成要素には、ビジネス尺度および属性の組が含まれる。これらのイベントは、独
立とするか、互いに依存するものとすることができる。イベントの特定のシーケ
ンスを使用して、顧客アクティビティの異なるステージを記述することができる
。たとえば、特定の時間期間内に、顧客が、購読＞請求＞支払い＞プロモーショ
ン＞価格プラン変更＞サービス電話＞取消などのイベントのシーケンスを行う可
能性がある。各イベントに、顧客のライフサイクルを反映する複数の異なるビジ
ネス・プロセスまたはビジネス・オペレーションが含まれる可能性がある。

【００７２】 カスタマイズされたグループ１２１１には、複数の顧客アクティビティ構成要
素１２１５、複数のアクティビティ・ルックアップ構成要素１２１４、および類
似物が含まれる。顧客アクティビティ構成要素１２１５は、顧客アクティビティ
に関するイベント取引または尺度を表すことができる。これらのエンティティに
は、取引タイプ、取引タイムスタンプ、および他者などの１つまたは複数の属性
を含めることができる。顧客アクティビティ構成要素１２１５を定義する時に、
取引タイプのドメイン値を選択する。取引タイプは、イベント相関分析に有用な
属性である。１つの特定の実施形態では、ユーザが、複数の事前に作成された属
性から属性を選択することによって、顧客アクティビティ構成要素１２１５など
の顧客アクティビティ構成要素を定義することができる。いくつかの実施形態で
は、ユーザ定義の属性を追加する能力を提供することもできる。多くの実施形態
で、顧客アクティビティ・エンティティ（たとえば、図６ＣのＣＡＣ３）を定義
する能力が提供される。アクティビティ・ルックアップ構成要素１２１４は、顧
客イベント取引の特性の詳細を示すエンティティを表す。たとえば、ある取引で
購入された製品、購入の店舗位置、および類似物を、分析のためにアクティビテ
ィ・ルックアップ・エンティティ１２１４として保管することができる。

【００７３】 図６Ｄに、本発明による１つの特定の実施形態でリバース・スター・スキーマ
編成を有するデータ・モデルの代表的な例の簡略化されたエンティティ・リレー
ションシップ図を示す。この図は、単に例示であり、本明細書に記載の請求の範
囲を制限するものではない。当業者は、他の変形形態、変更形態、および代替形
態を認識するであろう。図６Ｄの例のデータ・モデルでは、図６Ｃのコア構成要
素１２１２に、顧客エンティティ１２２０およびアカウント・エンティティ１２
２２が含まれる。矢印１２２１は、顧客エンティティ１２２０とアカウント・エ
ンティティの間の１対多関係を示す。顧客エンティティ１２２０およびアカウン
ト・エンティティ１２２２などのエンティティの存在によって、データ・モデル
１２１９が、検討中のビジネス・モデル内の顧客に関係する照会のためのアカウ
ント・レベル概念を提供できるようになる。図６Ｄに、複数のエンティティを含
む図６Ｃの顧客分類構成要素１２１３を示すが、図示されているのは、このうち
の４つすなわち、販売チャンネル・エンティティ１２２８、顧客地方エンティテ
ィ１２３０、顧客プロファイル・エンティティ１２２４、および人口統計エンテ
ィティ１２２６である。多数の実施形態で、本発明の範囲から逸脱せずに、他の
エンティティを含めることができ、これらのエンティティのすべてではなく一部
を含めることができる。

【００７４】 １つの特定の代表的な実施形態では、人口統計エンティティ１２２６、顧客プ
ロファイル・エンティティ１２２４、および顧客地方エンティティ１２３０が、
顧客エンティティ１２２０との関係を有する。たとえば、図６Ｄに示されている
ように、矢印１２２３は、顧客エンティティ１２２０と人口統計エンティティ１
２２６の間の多対１関係を示す。同様に、矢印１２２５は、顧客エンティティ１
２２０と顧客プロファイル１２２４の間の多対１関係を示し、矢印１２２７は、
顧客エンティティ１２２０と地方エンティティ１２３０の間の多対１関係を示す
。さらに、この特定の実施形態では、販売チャンネル・エンティティ１２２８が
、図６Ｄの矢印１２２９によって示されるように、アカウント・エンティティ１
２２２との１対多関係を有する。

【００７５】 図６Ｄによって示される特定の代表的な実施形態では、複数の異なるエンティ
ティに、図４Ａの顧客アクティビティ構成要素１２１５が含まれる。これらのエ
ンティティには請求取引エンティティ１２３２、購入／返却取引エンティティ１
２３４、サービス・イベント・エンティティ１２３６、販売アクティビティ・エ
ンティティ１２４０、プロモーション・エンティティ１２４２、およびユーザ定
義イベント１２３８が含まれる。さらに、図６Ｄには、製品エンティティ１２４
４を含むアクティビティ・ルックアップ構成要素が示されている。図示されない
か本明細書で説明されない他のエンティティも、本発明によるいくつかの実施形
態に含めることができる。さらに、いくつかの実施形態では、本発明の範囲から
逸脱せずに、本明細書に記載のエンティティの一部を提供しないことができる。

【００７６】 （結論） 上記は、特定のシステムに従って本発明を全般的に説明したものであるが、本
発明は、はるかに広い適用の範囲を有する。具体的に言うと、本発明は、特定の
種類のデータ・スキーマに制限されるのではなく、改良された分析または最適化
された分析を顧客中心のデータ・ウエアハウスのシステムおよびアプリケーショ
ンと共に使用することが所望される場合の、すべてのデータ・モデルに適用する
ことができる。したがって、いくつかの実施形態では、本発明の技法によって、
すべての種類の多数の異なるレガシー・ビジネス・データベース、政府データベ
ース、および教育データベースへのアクセスを提供することができる。もちろん
、当業者は、他の変形形態、修正形態、および代替形態を認識するであろう。

【図面の簡単な説明】

【図１Ａ】 本発明によるデータの分析および視覚化のためのアーキテクチャを表す図であ
る。

【図１Ｂ】 本発明による１つの特定の実施形態を実施するのに適する代表的なコンピュー
タ・システムを示す図である。

【図２Ａ】 本発明による１つの特定の実施形態でのデータ・モデルの例を示す図である。

【図２Ｂ】 本発明による１つの特定の実施形態でのデータ・モデルの例を示す図である。

【図２Ｃ】 本発明による１つの特定の実施形態でのデータ・モデルの例を示す図である。

【図２Ｄ】 本発明による１つの特定の実施形態でのデータ・モデルの例を示す図である。

【図３Ａ】 本発明による１つの特定の実施形態の代表的データ・モデルを示す図である。

【図３Ｂ】 本発明による１つの特定の実施形態の代表的データ・モデルを示す図である。

【図３Ｃ】 本発明による１つの特定の実施形態の代表的データ・モデルを示す図である。

【図３Ｄ】 本発明による１つの特定の実施形態の代表的データ・モデルを示す図である。

【図４Ａ】 本発明よる１つの特定の実施形態での代表的な視覚化技法を示す図である。

【図４Ｂ】 本発明よる１つの特定の実施形態での代表的な視覚化技法を示す図である。

【図４Ｃ】 本発明よる１つの特定の実施形態での代表的な視覚化技法を示す図である。

【図４Ｄ】 本発明よる１つの特定の実施形態での代表的な視覚化技法を示す図である。

【図５Ａ】 本発明の一実施形態による簡略化された処理ステップの代表的な流れ図を示す
図である。

【図５Ｂ】 本発明の一実施形態による簡略化された処理ステップの代表的な流れ図を示す
図である。

【図６Ａ】 本発明による１つの特定の実施形態での代表的なデータ・モデルを示す図であ
る。

【図６Ｂ】 本発明による１つの特定の実施形態での代表的なデータ・モデルを示す図であ
る。

【図６Ｃ】 本発明による１つの特定の実施形態での代表的なデータ・モデルを示す図であ
る。

【図６Ｄ】 本発明による１つの特定の実施形態での代表的なデータ・モデルを示す図であ
る。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (31)優先権主張番号 ０９／４８３，１８２ (32)優先日 平成12年１月13日(2000．1．13) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ０９／４８３，３８６ (32)優先日 平成12年１月13日(2000．1．13) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｒ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ， ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，Ｋ Ｚ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ， ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，Ｓ Ｋ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ

Claims (37)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 少なくとも１つのデータベース内の情報から多次元レポート
   を作成する方法であって、 複数の顧客プロファイル・グループの少なくとも１つの顧客プロファイルの定
   義を受け取ることと、 レポート構成選択を示すユーザ入力を受け取ることと、 前記レポート構成選択および前記情報に基づいて少なくとも１つの第１次元テ
   ーブルを作成することと、 前記レポート構成選択および前記情報に基づいて少なくとも１つのファクト・
   テーブルを作成することと、 前記少なくとも１つの第１次元テーブルおよび前記少なくとも１つのファクト
   ・テーブルからなるレポートを提供することと を含む方法。
2. 【請求項２】 前記レポートが顧客プロファイル・レポートであり、前記情
   報がさらに、ビジネス・パフォーマンス尺度を含み、前記少なくとも１つの第１
   次元テーブルを作成することがさらに、 顧客プロファイル階層を作成することを含み、前記少なくとも１つのファクト
   ・テーブルを作成することがさらに、 前記顧客プロファイル階層に従って、前記ビジネス・パフォーマンス尺度を集
   約すること を含む請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 前記レポートがオペレーション・レポートであり、前記情報
   がさらに、ビジネス・パフォーマンス尺度を含み、前記少なくとも１つのファク
   ト・テーブルを作成することがさらに、 前記ビジネス・パフォーマンス尺度を集約することと、 前記顧客プロファイルをフィルタリングすることと を含む請求項１に記載の方法。
4. 【請求項４】 前記レポートが顧客行動レポートであり、前記情報がさらに
   、顧客レコードを含み、前記少なくとも１つの第１次元テーブルを作成すること
   がさらに、 顧客プロファイルを作成することを含み、前記少なくとも１つのファクト・テ
   ーブルを作成することがさらに、 前記顧客プロファイルに基づいて顧客レコードを集約すること を含む請求項１に記載の方法。
5. 【請求項５】 前記複数の顧客プロファイル・グループ内の顧客プロファイ
   ルごとに顧客のリストを作成することと、 顧客プロファイル・グループごとに、メタ・モデル内で顧客分類構成要素を作
   成することと をさらに含む請求項１に記載の方法。
6. 【請求項６】 前記情報が遠隔通信情報を含む請求項１に記載の方法。
7. 【請求項７】 前記情報が財務情報を含む請求項１に記載の方法。
8. 【請求項８】 前記情報が小売りマーケティング情報を含む請求項１に記載
   の方法。
9. 【請求項９】 前記情報が保険情報を含む請求項１に記載の方法。
10. 【請求項１０】 前記情報が健康管理情報を含む請求項１に記載の方法。
11. 【請求項１１】 少なくとも１つのデータベース内の情報から多次元レポー
    トを作成する方法であって、 複数の顧客プロファイル・グループの少なくとも１つの顧客プロファイルの定
    義を受け取ることと、 前記複数の顧客プロファイル・グループ内の顧客プロファイルごとに顧客のリ
    ストを作成することと、 顧客プロファイル・グループごとにメタ・モデル内で顧客分類構成要素を作成
    することと、 レポート構成選択を示すユーザ入力を受け取ることと、 前記少なくとも１つのデータベースから情報を抽出することと、 前記レポート構成選択に基づいて少なくとも１つの第１次元テーブルを作成す
    ることと、 前記レポート構成選択および前記情報に基づいて少なくとも１つのファクト・
    テーブルを作成することと、 前記少なくとも１つの第１次元テーブルおよび前記少なくとも１つのファクト
    ・テーブルからなるレポートを提供することと を含む方法。
12. 【請求項１２】 前記レポートが顧客プロファイル・レポートであり、前記
    情報がさらに、ビジネス・パフォーマンス尺度を含み、前記少なくとも１つの第
    １次元テーブルを作成することがさらに、 顧客プロファイル階層を作成することを含み、前記少なくとも１つのファクト
    ・テーブルを作成することがさらに、 前記顧客プロファイル階層に従って、前記ビジネス・パフォーマンス尺度を集
    約すること を含む請求項１１に記載の方法。
13. 【請求項１３】 前記レポートがオペレーション・レポートであり、前記情
    報がさらに、ビジネス・パフォーマンス尺度を含み、前記少なくとも１つのファ
    クト・テーブルを作成することがさらに、 前記ビジネス・パフォーマンス尺度を集約することと、 前記顧客プロファイルをフィルタリングすることと を含む請求項１１に記載の方法。
14. 【請求項１４】 前記レポートが顧客行動レポートであり、前記情報がさら
    に、顧客レコードを含み、前記少なくとも１つの第１次元テーブルを作成するこ
    とがさらに、 顧客プロファイルを作成することを含み、前記少なくとも１つのファクト・テ
    ーブルを作成することがさらに、 前記顧客プロファイルに基づいて顧客レコードを集約すること を含む請求項１１に記載の方法。
15. 【請求項１５】 前記情報が遠隔通信情報を含む請求項１１に記載の方法。
16. 【請求項１６】 前記情報が財務情報を含む請求項１１に記載の方法。
17. 【請求項１７】 前記情報が小売りマーケティング情報を含む請求項１１に
    記載の方法。
18. 【請求項１８】 前記情報が保険情報を含む請求項１１に記載の方法。
19. 【請求項１９】 前記情報が健康管理情報を含む請求項１１に記載の方法。
20. 【請求項２０】 データの分析の基礎として働くために第１データベースか
    ら第２データベースへ情報を転送する方法であって、前記第１データベースが第
    １データ・モデルに従って編成され、前記第２データベースが第２データ・モデ
    ルに従って編成され、 入力として第１データ・モデル定義を受け取ることと、 入力として第２データ・モデル定義を受け取ることと、 マッピングを作成することであって、前記マッピングが前記第１データ・モデ
    ルから前記第２データ・モデルへのデータの変換を提供する、マッピングを作成
    することと、 前記マッピングに従って、前記第１データベースから前記第２データベースへ
    前記データを移植することと を含む方法。
21. 【請求項２１】 前記第１データ・モデルがスター・スキーマを含む請求項
    ２０に記載の方法。
22. 【請求項２２】 前記第２データ・モデルがアイデンティティ中心データ編
    成を含む請求項２０に記載の方法。
23. 【請求項２３】 前記アイデンティティが顧客アイデンティティである請求
    項２２に記載の方法。
24. 【請求項２４】 前記情報が遠隔通信情報を含む請求項２０に記載の方法。
25. 【請求項２５】 前記情報が財務情報を含む請求項２０に記載の方法。
26. 【請求項２６】 前記情報が小売りマーケティング情報を含む請求項２０に
    記載の方法。
27. 【請求項２７】 前記情報が保険情報を含む請求項２０に記載の方法。
28. 【請求項２８】 前記情報が健康管理情報を含む請求項２０に記載の方法。
29. 【請求項２９】 前記第２データ・モデルがリバース・スター・スキーマを
    含む請求項２０に記載の方法。
30. 【請求項３０】 データベースからの情報を分析する方法であって、前記デ
    ータベースが第１データ・モデルに従って編成され、 入力として第２データ・モデルの定義を受け取ることと、 前記第１データ・モデルから前記第２データ・モデルへのマッピングを作成す
    ることと、 前記第２データ・モデルおよび前記マッピングに基づいて前記データを分析す
    ることと を含む方法。
31. 【請求項３１】 前記第１データ・モデルがアイデンティティ中心データ編
    成を含む請求項３０に記載の方法。
32. 【請求項３２】 前記アイデンティティが顧客アイデンティティである請求
    項３１に記載の方法。
33. 【請求項３３】 前記情報が遠隔通信情報を含む請求項３０に記載の方法。
34. 【請求項３４】 前記情報が財務情報を含む請求項３０に記載の方法。
35. 【請求項３５】 前記情報が小売りマーケティング情報を含む請求項３０に
    記載の方法。
36. 【請求項３６】 前記情報が保険情報を含む請求項３０に記載の方法。
37. 【請求項３７】 前記情報が健康管理情報を含む請求項３０に記載の方法。