仮想データ統合ソリューション Agra Vシリーズ 社内外に散在する”眠っているデータ””使えないデータ”を仮想的に統合。経営資源となる”価値あるデータ”を生成し、容易に利用できる環境を構築します。

テクノロジー

Agra Vシリーズは、基盤技術からインターフェイスにいたるまで、
様々な部分に様々な技術を駆使して適用し、製品化しています。
その反面、「わかりづらい」「難しい」というご意見を、多くの方からいただきます。
ここでは、その理解を深めていただけるよう、
技術に関するキーワードを取り上げ、ご紹介いたします。

仮想データ統合

近年、ITの分野で「仮想」といえば仮想化環境、つまりネットワーク上にVM(Virtual machine)を構築し、その上でソフトウェアを実行し、データを扱う環境をイメージする方が多いようです。
実際のところ、仮想統合データベースと呼ばれる製品の「仮想統合」は、多くが、この技術を活かし、仮想化環境での利用を可能にしています。また、統合モデルをまったく持っていないか、物理設計に近いレベルのERモデル(Entity Relationship Model:実態関連モデル)を利用し、仮想テーブルを定義・作成します。
では、Agra Vシリーズはどうでしょうか。
Agra Vシリーズも「仮想データ統合」という言葉で表現していますが、「仮想」の意味が異なります。
Agra Vシリーズは、データベースにある物理データに手を加えることなく、データのセマンティックを捉えたオントロジーによって、統合モデルに定義・作成。一元管理し、マッピングしておくことで、スピーディなデータ活用を実現しています。

セマンティック

セマンティックとは、「意味」「意味論」を表す言葉。ITの分野では、Webコンテンツのメタデータに近い意味を持たせ、意味を解釈する機能を備える次世代Webの「セマンティックWeb」への取り組みなどが注目されています。
Agra Vシリーズは、この技術を適用した日本初のセマンティックエンタープライズマネジメントシステムです。業務システムのデータベースなど、社内外に散在するデータを、セマンティック技術で仮想的に統合します。単語同士ではなく、意味同士をつなげて統合されたデータは、日常的にビジネスの現場で使用される言葉で自由に検索できるなど、より利用価値の高いシステムとして構築することができます。

オントロジー

セマンティック技術のキーとなるのが、オントロジーです。
オントロジーは、もともとは哲学分野における「存在論」を意味する言葉。情報科学や認知科学の分野では、「概念化の明示的な記述」などと定義されています。
AGRAでは、このオントロジーを、情報の意味で捉え、体系化・組織化する構造的フレームワークとして活用。Agra Vシリーズのベースとなる論物三大構造を考案し、特許を取得しています。
Agra Vシリーズでは「顧客」や「製品」のようなビジネスの用語や概念、あるいは「売上」や「利益」のようなKPI(主要業績評価指標)を、オントロジーを用いて階層構造で整理・表現。この階層構造をビジネスオントロジーと呼んでいます。

論物三層構造

オントロジーを用いて構成されるのが、Agra Vシリーズの基盤である論物三大構造です。ビジネスコンセプト層と、物理データ層、そしてこの2つを結びつけるマッピング層という三層で構成されています。
ビジネスコンセプト層では、階層型に作られたオントロジーモデルに、企業の経営資源である情報を分析して組み込み、辞書機能を内在させ、経営資源の観点より「アウトプットしたい必要なデータ」を定義・作成します。そして、これを物理データ層にある既存データのテーブル定義とマッピングしていきます。
既存のデータをオントロジーと対応させる情報構造および機能を有してオントロジーを構築し、既存の情報システムのデータベースと対応付けるマッピングシステムを具備する検索システムに関する発明になります。
Agra Vシリーズでは、Agra VDFがこの三層構造によるマッピングを担い、Agra VIQがデータクレンジングと名寄せを実施。コード違い、表現の揺れ、フォーマット違い、呼称違いなどを含んだ状態で企業内に散在している”使えないデータ”を、統合された”使えるデータ”にします。

ImozuruSearch

セマンティック技術により、意味同士をつなげて統合されたデータは、検索機能の強化に高い効果を発揮します。その代表とも言えるのがImozuruSearchです。
ImozuruSearchとは芋づる検索。芋を次々と地中から掘り出すように、情報をつながりによって次々に取り出せる検索機能で、Webアプリケーションとして提供されます。
ImozuruSearchでは、人の考え方、すなわち仮想統合されたビジネスコンセプトのモデルに沿って、沿データを自在につなげて取り出します。データベースの知識がなくても、実データを見ながら、素早く試行錯誤的に得られたデータの結合方式は、高速な外部のデータベースシステムで実行するためのためのロジックとしてエクスポートすることもできます。さらに、つなげたデータは様々な情報系アプリケーションで用いることができます。また、ImozuruSearchはビジネスコンセプトモデルの作成にも威力を発揮します。実データを見ながら、モデルに沿って素早く試行錯誤的にデータをつなげて見る機能は、仮想統合論理モデル自体の検証に使うことができるため、モデルのアジャイル開発、その結果としてのデータマートなどの開発が可能になります。

芋づる検索のイメージ図
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