[論文レビュー] Structuring Business Metadata in Data Warehouse Systems for Effective Business Support

Nandlal L. Sarda|ArXiv.org|Oct 8, 2001

Big Data and Business Intelligence参考文献 6被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、ビジネス、技術的、データウェアハウスメタデータを統合することで、時系列的で文脈に配慮した意思決定支援を実現する、時間的オブジェクト指向型ビジネスメタデータモデルを提案する。メタデータの進化をモデル化し、データとメタデータの間で双方向ナビゲーションを可能にすることで、本フレームワークは、時間経過に伴うビジネスパフォーマンス、目標達成、環境変化の動的分析を支援する。

ABSTRACT

Large organizations today are being served by different types of data processing and informations systems, ranging from the operational (OLTP) systems, data warehouse systems, to data mining and business intelligence applications. It is important to create an integrated repository of what these systems contain and do in order to use them collectively and effectively. The repository contains metadata of source systems, data warehouse, and also the business metadata. Decision support and business analysis require extensive and in-depth understanding of business entities, tasks, rules and the environment. The purpose of business metadata is to provide this understanding. Realizing the importance of metadata, many standardization efforts has been initiated to define metadata models. In trying to define an integrated metadata and information systems for a banking application, we discover some important limitations or inadequacies of the business metadata proposals. They relate to providing an integrated and flexible inter-operability and navigation between metadata and data, and to the important issue of systematically handling temporal characteristics and evolution of the metadata itself. In this paper, we study the issue of structuring business metadata so that it can provide a context for business management and decision support when integrated with data warehousing. We define temporal object-oriented business metadata model, and relate it both to the technical metadata and the data warehouse. We also define ways of accessing and navigating metadata in conjunction with data.

研究の動機と目的

• 既存のビジネスメタデータモデルにおける時間的進化およびデータウェアハウスシステムとの相互運用性に関する限界を解決すること。
• ビジネスメタデータ、技術的メタデータ、データウェアハウスデータへの統合的かつ文脈豊かなアクセスを可能にし、意思決定支援を向上させること。
• ビジネスコンセプトおよびメタデータの時間的進化をモデル化し、ビジネスルール、目標、エンティティ変更の履歴分析を可能にすること。
• データとメタデータの間で双方向ナビゲーションを提供し、ユーザーがデータをビジネスコンテキストや目標にまで遡れるようにすること。
• 大規模組織、特に中央銀行のような金融機関における規制および計画機能を支援すること。

提案手法

• UMLを用いて、ビジネスエンティティ、目標、ルール、プロセス、およびそれらの時間的有効性を表現する、時間的オブジェクト指向型メタデータモデルの設計。
• 統一されたリポジトリモデルを通じて、ビジネスメタデータを技術的メタデータおよびデータウェアハウスデータに統合すること。
• ユーザーがデータ（例：NPAのような指標）から関連するビジネスメタデータ（例：定義、目標、方針）に移動できるナビゲーションメソッドを定義すること。
• すべてのメタデータクラスに時間的有効性をモデル化し、ビジネスコンセプトおよび定義の変更を追跡可能にする。
• 双方向アクセス（データからメタデータ、およびメタデータからデータへのアクセス）をサポートし、外部イベントおよびエンティティ履歴を含む。
• OIMビジネスエンジニアリングモデルに整合するが、データウェアハウスシステムへの実装に適したレベルに抽象化されたモデルである。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、データウェアハウス環境における動的で時間的配慮のある意思決定支援を可能にするビジネスメタデータの構造化が可能になるか？
• RQ2 データウェアハウスデータとそれに関連するビジネスメタデータの間で、効果的なナビゲーションを実現するメカニズムは何か？
• RQ3 ビジネスメタデータの進化（定義やルールの変更など）を体系的にモデル化し、アクセス可能にする方法は何か？
• RQ4 時間的有効性がビジネスメタデータにおいて果たす役割とは何か？ そして、それがビジネスパフォーマンスの履歴分析をどのように向上させるか？
• RQ5 統合的メタデータモデルは、中央銀行のような複雑で規制の厳しい環境におけるデータの理解と解釈をどのように改善するか？

主な発見

• 提案されたモデルは、ビジネスメタデータ、技術的メタデータ、データウェアハウスメタデータを統合し、意思決定支援のための単一でナビゲーション可能で時間的配慮のあるフレームワークを実現した。
• 時間的有効性のモデル化により、ユーザーはNPA定義のようなビジネスコンセプトの変化を時間経過に伴って追跡でき、データトレンドの変化を説明できるようになった。
• 双方向ナビゲーションにより、ユーザーはデータ値（例：四半期ごとのNPA比率）から出発し、そのビジネス目標、ルール、方針コンテキストにまで遡れるようになった。
• 外部イベント（例：銀行の合併）がエンティティレベルのデータに与える影響を分析でき、文脈的理解が向上した。
• データトレンドを進化するビジネス定義および目的にリンクさせることで、ビジネス目標達成の評価が可能になった。
• 本モデルは中央銀行環境において実用的応用が可能であることが示され、統合的かつ監査可能なメタデータアクセスを通じて、規制および戦略的計画機能を支援した。