JP2001043116A - Data structure defining method, job analyzing and verifying method utilizing the data structure defining method and data base system for providing the job analyzing and verifying method - Google Patents
Data structure defining method, job analyzing and verifying method utilizing the data structure defining method and data base system for providing the job analyzing and verifying methodInfo
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- JP2001043116A JP2001043116A JP11216474A JP21647499A JP2001043116A JP 2001043116 A JP2001043116 A JP 2001043116A JP 11216474 A JP11216474 A JP 11216474A JP 21647499 A JP21647499 A JP 21647499A JP 2001043116 A JP2001043116 A JP 2001043116A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、データ構造定義方
法、そのデータ構造定義方法を利用した業務検証方法、
及びそのデータベースシステムに関し、特に、Ｔ字型Ｅ
Ｒダイアグラムにより表現されたデータをデータベース
に格納するために、Ｔ字型ＥＲダイアグラムの矩形をア
イデンティファイアとアトリビュートの論理記号を用い
た関数式で定義し、矩形間のリレーションシップを論理
記号及び基数制約記号を用いた論理式で定義するデータ
構造定義方法及び該データ構造定義方法を用いて定義さ
れたデータを格納し、これらをトートロジと比較して業
務を分析検証する業務分析検証方法及び該業務分析検証
方法を実現するデータベースシステム関するものであ
る。[0001] The present invention relates to a data structure defining method, a business verification method using the data structure defining method,
And its database system, especially T-shaped E
In order to store the data represented by the R diagram in the database, the rectangle of the T-shaped ER diagram is defined by a functional expression using a logical symbol of an identifier and an attribute, and the relationship between the rectangles is defined by a logical symbol and a radix. A data structure defining method defined by a logical expression using a constraint symbol, a business analysis and verification method for storing data defined by using the data structure defining method, comparing the data with a totology and analyzing and verifying the business, and the business The present invention relates to a database system for realizing an analysis and verification method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】現在、情報システムの構築及び保守管理
においては、いわゆる構造化理論に基づく構造化プログ
ラミング技法が主流である。構造化理論のもとでは、プ
ロセスに着目してデータ構造を構築するという手法をと
るため、分析、設計、開発、運用、保守等の各工程及び
作業において作成される文字、記号による表現形式は長
大となり、データの重複や、データの整合性が保全され
ない等の問題が発生している。2. Description of the Related Art At present, in the construction and maintenance management of information systems, a structured programming technique based on a so-called structured theory is mainly used. Under the structuring theory, in order to take a method of constructing a data structure focusing on processes, the form of expression using characters and symbols created in each process and work such as analysis, design, development, operation, maintenance, etc. It becomes long and causes problems such as duplication of data and inconsistency of data integrity.
【０００３】このような重複、冗長性のあるデータ構造
を有するデータベースにおいては、管理対象を的確に捉
えることは不可能で、当然のことながら、業務上の非効
率や瑕疵等の問題を検証するというような業務分析を行
うことはできない。つまり、この手法では、システム構
築当初から非効率で保守性能に著しい欠陥を内在する性
質を帯びているのである。In a database having such a redundant and redundant data structure, it is impossible to accurately grasp a management target, and naturally, problems such as business inefficiency and defects are verified. Such business analysis cannot be performed. In other words, this method has the property of being inefficient and having a significant defect in maintenance performance from the beginning of system construction.
【０００４】これに対し、データそのものに着目して管
理対象を捉えていくというデータ中心指向（ＤＯＡ）
が、近年見直されてきており、特に、命題論理に基づい
て管理対象情報を捕捉し、組織や業務を分析するという
Ｔ字型ＥＲ手法を利用した情報システムの導入が増加し
てきている。Ｔ字型ＥＲ手法は、一般的なエンティティ
・リレーションシップ・ダイアグラム（ＥＲダイアグラ
ム）と同様、矩形と線による表現形式を持つが、その思
想はデータ処理あるいはプログラム処理を根拠にデータ
をファイルに編成していくＥＲダイアグラムとは大きく
異なり、あくまでビジネス上の命題（この場合、命題と
は、表現方法によらない「事実」そのものを云う。）に
根拠をおきデータ集合を生成する。[0004] On the other hand, data-centered orientation (DOA) that focuses on the data itself and grasps the management target
In recent years, information systems using the T-shaped ER method of capturing management target information based on propositional logic and analyzing organizations and operations have been increasingly introduced. The T-shaped ER method has a representation form of rectangles and lines, similar to a general entity relationship diagram (ER diagram), but the idea is to organize data into files based on data processing or program processing. Unlike the ER diagram, a data set is generated based on a business proposition (in this case, the proposition is the "fact" itself that does not depend on the expression method).
【０００５】データ集合はあくまで既存のコード類（以
下、コード体系）から表現され、同様にエンティティ
（コード体系に基づいて表現された命題）間の関係をリ
レーションシップとして規定するときも、ビジネスの姿
をそのまま描写することを目指す。すなわち、ビジネス
上の命題、実務のあり方に注目し、リレーションシップ
を設定するのみであり、データ処理やプログラム処理に
根拠をおくようなリレーションシップは設定しない。構
造化プログラミング手法とは対照的な手法である。Ｔ字
型ＥＲ手法は、既に公知の技術であり、例えば「クライ
アント・サーバ〜データベース設計システム（佐藤正美
著、１９９３年、ソフト・リサーチ・センター）」に詳
しく述べられているが、ここで簡単に説明すると、ＥＲ
ダイアグラムとは、エンティティ（以下、単に「エンテ
ィティ」と呼んだ場合は、矩形のこととし、リソース系
エンティティ、イベント系エンティティと呼んだ場合
は、それぞれエンティティの種類を示すものとする）と
呼ばれる「矩形」をリレーションシップと呼ばれる
「線」で結んだダイアグラムであり、Ｔ字型ＥＲ手法
は、これに一定の規定を設け、Ｔ字型ＥＲダイアグラム
を生成するものである。[0005] A data set is expressed only from existing codes (hereinafter referred to as a code system). Similarly, when a relationship between entities (a proposition expressed based on the code system) is defined as a relationship, a business image is defined. Aim to describe as it is. In other words, it focuses on business propositions and business practices and only establishes relationships, and does not set relationships that are based on data processing or program processing. This is in contrast to structured programming. The T-shaped ER method is a well-known technique, which is described in detail in, for example, "Client Server to Database Design System (by Masami Sato, 1993, Soft Research Center)". To explain, ER
A diagram is a “rectangle” called an entity (hereinafter, simply referred to as “entity”, it is a rectangle, and when it is called a resource entity or an event entity, it indicates the type of entity, respectively) Are connected by a “line” called a relationship, and the T-shaped ER method generates a T-shaped ER diagram by providing a certain rule to this.
【０００６】Ｔ字型ＥＲダイアグラムで用いられるエン
ティティは、リソース系エンティテイとイベント系エン
ティティ、及び、その他のエンティティとして、対照
表、対応表、ヘッダ、ディティール、エンテイテイ・ロ
ール、再帰、仮想エンティティがある。これらのエンテ
ィティは何れもリレーションシップによる影響を受け
る。そして、Ｔ字型ＥＲ手法の規定、すなわち、エンテ
ィティはデータ項を要素とした集合であること、集合内
のデータ項はその値が同時期に発生すること、データ項
は、エリアス、ホモニム、シノニムを排除し、ビジネス
の有り様に同期をとっているという点で、意味において
も形式においてもユニーク（唯一）であること、及び、
リレーションシップについては、ビジネスに沿って設定
すること、すなわち、業務の運用方法、実行形式に則っ
て設定すること、という規定が設けられ、これを順守し
てダイアグラムを生成する。The entities used in the T-shaped ER diagram include a resource-based entity and an event-based entity, and other entities include a reference table, a correspondence table, a header, a detail, an entity role, a recursion, and a virtual entity. Each of these entities is affected by the relationship. Then, the provision of the T-shaped ER method, that is, the entity is a set with data items as elements, the data items in the set have their values occurring at the same time, and the data items are aliases, homonyms, synonyms Is unique in terms of meaning and form in that it eliminates the
The relationship is set in accordance with the business, that is, set in accordance with the business operation method and the execution format, and a diagram is generated in compliance with the rule.
【０００７】このＴ字型ＥＲダイアグラムを生成し、検
証することで、データの整合性は保全され、データの重
複や冗長性が排除された（正規化された）データ集合か
らなる無駄のない情報システムを構築することができ
る。ビジネス支援の観点から見れば、組織活動を分析し
た結果をそのまま生かしたデータ構造をデータベースに
実装することで、実際のビジネスに則したアプリケーシ
ョンを構築でき、さらに、ビジネス全体を評価・検証
し、業務改善や業務改革を行うことが可能となるのであ
る。By generating and verifying the T-shaped ER diagram, data consistency is maintained, and lean information consisting of (normalized) data sets from which duplication and redundancy of data have been eliminated. A system can be built. From the perspective of business support, implementing a data structure that uses the results of analysis of organizational activities as it is in a database enables the construction of applications that are in line with the actual business, and further evaluates and verifies the entire business, Improvements and business reforms can be made.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、分析者
の立場からすれば、表現されたＴ字型ＥＲダイアグラム
からビジネス全体を検証し、業務分析を行うということ
は決して容易なものではない。１つ１つのエンティティ
間のリレーションシップを検証していき、多義語や重
複、冗長といった業務上の非効率や瑕疵を見つけ出すと
いう作業は膨大であり、多くの時間を要する。また、場
合によっては検証もれが発生する可能性もあり、正しい
業務分析、ひいては業務改善や業務改革を行うために
は、誰が行っても見落としの無い検証が行われる必要が
ある。However, from an analyst's point of view, it is not easy to verify the entire business from the expressed T-shaped ER diagram and perform business analysis. The task of verifying the relationship between each entity and finding business inefficiencies and defects such as polysemous words, duplication, and redundancy is enormous and takes a lot of time. In some cases, verification may be missed. In order to perform correct business analysis, and thus to improve and improve business, it is necessary to perform verification without overlooking anyone.
【０００９】本発明は、このような問題を解決するため
になされたもので、集合論、命題理論、述語理論及びそ
の周囲にある論理学体系によって表現され得るというＴ
字型ＥＲ手法の特質を応用し、データベースに格納する
ためのデータ構造を定義するデータ構造定義方法におい
て、Ｔ字型ＥＲダイアグラムにおける矩形をアイデンテ
ィファイアとアトリビュートの論理記号を用いた関数式
で表現し、前記矩形間のリレーションシップを論理記号
及び基数制約記号を用いた論理式で表現することを特徴
とするデータ構造定義方法及び該データ構造定義方法に
よって定義されたデータをデータベースに格納し、別途
格納されたトートロジや、分析者が定義したビジネス上
の制約等を用いて比較検証した結果を出力することによ
り、時間も手間もかからず、容易にビジネスの検証を行
うことができ、又、見落としの無い検証結果が得られる
業務分析検証方法及び該業務分析検証方法を実現するデ
ータベースシステムを提供することを目的としている。The present invention has been made in order to solve such a problem, and it has been proposed that T can be expressed by a set theory, a proposition theory, a predicate theory, and a logic system surrounding it.
In the data structure definition method that defines the data structure to be stored in the database by applying the characteristics of the character ER method, a rectangle in a T-shaped ER diagram is represented by a functional expression using a logical symbol of an identifier and an attribute. And storing the data defined by the data structure defining method in a database, wherein the relationship between the rectangles is represented by a logical expression using a logical symbol and a radix constraint symbol. By outputting the results of comparison and verification using the stored topology and business constraints defined by the analyst, the business can be easily verified without the time and effort required. Business analysis and verification method capable of obtaining verification results without oversight, and database system for implementing the business analysis and verification method Is an object of the present invention to provide a.
【００１０】なお、本発明において、エンティティは、
述語理論を基に関数化し、リレーションシップは、命題
理論を基に論理式化している。また、論理学において、
変項の真偽に関わらす真理値が恒に“真”となる文又は
式を、恒真文又は恒真式（トートロジ）といい、本発明
において、矩形間のリレーションシップを検証する際、
それと比較し、それと合致または類似したリレーション
シップが得られた場合、それを出力すれば、分析者にビ
ジネスのあるべき姿（または、ヒント）を与えることが
可能となる。[0010] In the present invention, the entity is:
Functionalization is based on predicate theory, and relationships are logicalized based on propositional theory. Also, in logic,
A sentence or expression in which the truth value relating to the truth of a variable is always “true” is called a constant sentence or a constant expression (totology). In the present invention, when verifying the relationship between rectangles,
If a comparison is made and a matching or similar relationship is obtained, the output can be used to give the analyst the ideal form (or hint) of the business.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】１上述した課題を解決す
るために、本発明に係る、Ｔ字型ＥＲダイアグラムで表
現されたデータをデータベースに格納するためのデータ
構造定義方法において、Ｔ字型ＥＲダイアグラムの矩形
をアイデンティファイアとアトリビュートの論理記号を
用いた関数式で表現し、前記矩形間のリレーションシッ
プを論理記号及び基数制約記号を用いた論理式で表現す
ることを特徴とするものである。In order to solve the above-mentioned problems, a data structure defining method for storing data represented by a T-shaped ER diagram in a database according to the present invention comprises the steps of: The rectangle of the ER diagram is represented by a functional expression using a logical symbol of an identifier and an attribute, and the relationship between the rectangles is represented by a logical expression using a logical symbol and a radix constraint symbol. is there.
【００１２】このような方法によれば、Ｔ字型ＥＲダイ
アグラムを簡単な文字・記号のみの関数式や論理式で明
確に表現でき、データをこの定義方法によるデータ構造
でデータベースに格納した場合、データベースシステム
内で、別途用意された恒真式であるトートロジや、分析
者が任意に定義したビジネス上の制約と比較し、簡単に
検証することが可能となり、業務分析・検証が容易とな
る。According to such a method, the T-shaped ER diagram can be clearly represented by a simple function expression or logical expression using only characters and symbols, and when data is stored in a database in a data structure according to this definition method, In the database system, it becomes possible to easily compare and verify with a separately prepared constant type of totology and business constraints arbitrarily defined by an analyst, thereby facilitating business analysis and verification.
【００１３】また、上述したデータ構造定義方法におい
て、前記矩形を表現する関数式は、リソース系エンティ
ティは、Ｒ（ｉ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、イベント
系エンティティは、Ｅ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧
ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、対照表は、Ｃ（ｒ１∧ｒ２…∧
ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、対応表は、Ｊ（ｒ１
∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、エンティ
ティ・ロールは、Ｌ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ
∧ｄ…∧ｎ））、ヘッダは、Ｈ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒ
ｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、ディティールは、Ｄ
（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、再
帰は、Ｓ（ｉ∧ｉ'（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、仮想
エンティティは、Ｖ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ
∧ｄ…∧ｎ））であることを特徴とするものである。
（ここで、ｉ：アイデンティファイア、ｒ：参照キー、
ａ，ｂ，ｃ，ｄ…ｎ：アトリビュート、大文字：任意の
文字であり、関数、∧：連言）In the data structure definition method described above, the function expression expressing the rectangle is R (i (a∧b∧c∧d... ∧n)) for a resource-based entity, and E ( (I∧r1∧r2 ... ∧rm (a∧
b∧c∧d ... ∧n)) and the comparison table is C (r1∧r2 ... ∧).
rm (a∧b∧c∧d... ∧n)) and the correspondence table is J (r1
∧r2 ... ∧rm (a （b∧c∧d ... ∧n)), and the entity role is L (r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c)
∧d ... ∧n)) and the header is H (i∧r1∧r2 ... ∧r
m (a∧b∧c∧d ... ∧n)), the detail is D
(R1∧r2 ... ∧rm (a （b∧c∧d ... ∧n)), recursion is S (iＳi ′ (a'b∧c∧d ... ∧n)), and the virtual entity is V ( r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c
∧d... ∧n)).
(Where, i: identifier, r: reference key,
a, b, c, d... n: attribute, uppercase letter: any character, function, ∧: conjunction)
【００１４】このような方法によれば、Ｔ字型ＥＲダイ
アグラムを簡単な文字・記号のみの関数式や論理式で明
確に表現でき、特にＴ字型ＥＲダイアグラムの矩形はＴ
字型ＥＲ手法に則った形で表現され、データをこの定義
方法によるデータ構造でデータベースに格納した場合、
データベースシステム内で、別途用意された恒真式であ
るトートロジや、分析者が任意に定義したビジネス上の
制約と比較し、簡単に検証することが可能となり、業務
分析・検証が容易となる。According to such a method, a T-shaped ER diagram can be clearly represented by a simple function or logical expression of only characters and symbols.
When data is stored in a database using a data structure according to this definition method,
In the database system, it is possible to easily compare and verify with a separately prepared constant type of totology or business constraints arbitrarily defined by an analyst, thereby facilitating business analysis and verification.
【００１５】また、上述したデータ構造定義方法におい
て、前記矩形間のリレーションシップを表わす論理式
は、前記矩形間の基数関係（カージナリティ）、又は、
基数関係及び集合関係によって表わし、前記基数関係
は、量化子の∀（全量）、∃（存在）、基数制約のφ
（対応なし）、１対１対応、及びｎ対１対応を任意の記
号で表わし、前記集合関係は、論理記号の¬（否定）、
∨（選言）、∧（連言）、⇒（含意）、≡（同値）を任
意の記号を用いて表わしたものであることを特徴とする
ものである。In the above data structure defining method, the logical expression representing the relationship between the rectangles may be a radix relationship (cardinality) between the rectangles or
The radix relation is represented by a radix relation and a set relation.
(No correspondence) One-to-one correspondence and n-to-one correspondence are represented by arbitrary symbols.
∨ (disjunction), ∧ (conjunction), ⇒ (entailment), and ≡ (equivalent) are represented using arbitrary symbols.
【００１６】このような方法によれば、Ｔ字型ＥＲダイ
アグラムのリレーションシップを簡単な文字・記号のみ
の関数式や論理式で明確に表現でき、特にＴ字型ＥＲダ
イアグラムのリレーションシップはＴ字型ＥＲ手法に則
った形で表現され、基数関係や集合関係を明確にするこ
とができ、データをこの定義方法によるデータ構造でデ
ータベースに格納した場合、データベースシステム内
で、別途用意された恒真式であるトートロジや、分析者
が任意に定義したビジネス上の制約と比較し、簡単に検
証することが可能となり、業務分析・検証が容易とな
る。According to such a method, the relationship of the T-shaped ER diagram can be clearly expressed by a simple functional expression or logical expression of only characters and symbols. It is expressed in accordance with the type ER method, and radix relations and set relations can be clarified. When data is stored in a database with a data structure according to this definition method, a separately prepared It is possible to easily compare and verify the expression, such as a totology or a business constraint arbitrarily defined by an analyst, and thus to facilitate business analysis and verification.
【００１７】また、本発明に係る業務分析検証方法は、
対象となる業務を検証するにあたり、対象となる業務の
Ｔ字型ＥＲダイアグラム形式のデータを、矩形は関数式
化、リレーションシップは論理式化して格納し、別途、
対象となる業務の命題を文の形式で格納し、次いで、関
数式化、論理式化したＴ字型ＥＲダイアグラムのデータ
と対象となる業務の命題との関連付けを格納し、別途、
恒真式としてのトートロジを格納し、格納した命題に関
連付けされたＴ字型ＥＲダイアグラムのデータと、格納
したトートロジを比較・検証し、その比較結果を出力す
ることによって、業務分析や改善のヒントを与えること
を特徴とするものである。Further, the business analysis and verification method according to the present invention comprises:
In verifying the target business, the data of the target business in the form of a T-shaped ER diagram is stored in the form of a functional expression for the rectangle and a logical expression for the relationship.
The proposition of the target business is stored in the form of a sentence, and then the association between the data of the T-shaped ER diagram that has been functionalized and logically and the proposition of the target business is stored.
Stores the totologies as constant expressions, compares and verifies the T-shaped ER diagram data associated with the stored propositions with the stored torologies, and outputs the comparison results to provide tips for business analysis and improvement. Is provided.
【００１８】このような方法によれば、簡単な文字・記
号のみの関数式や論理式で格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別途格納されたトートロジと比較検
証でき、その比較検証結果が出力されるため、業務分析
・検証が容易となる。なお、命題とは、命題理論におけ
る、表現方法によらない「事実」そのものを云い、その
意味は常に一意性を保ち、通常、１つの事実を表現した
ものを単称命題、単称命題を複数合わせて表現したもの
を複合命題といっている。対象となる業務の命題には、
単称命題の場合もあれば、複合命題の場合もある。上述
のように、命題を管理対象のＴ字型ＥＲダイアグラムの
データに関連付けることで、常に実際のビジネスを意識
した業務分析が可能となる。According to such a method, the data of the T-shaped ER diagram stored in the form of a functional expression or logical expression of only simple characters and symbols can be compared and verified with a separately stored totology. Is output, which facilitates business analysis and verification. Note that a proposition refers to the "fact" itself that does not depend on the method of expression in propositional theory, and its meaning always keeps its uniqueness. The combined expression is called a compound proposition. Propositions of the target business include:
It can be a simple proposition or a compound proposition. As described above, by associating the proposition with the data of the T-shaped ER diagram to be managed, it is possible to always perform the business analysis conscious of the actual business.
【００１９】また、上述した業務分析検証方法におい
て、関数式は、リソース系エンティティは、Ｒ（ｉ（ａ
∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、イベント系エンティティは、
Ｅ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））、対照表は、Ｃ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧
ｃ∧ｄ…∧ｎ））、対応表は、Ｊ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ
（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、エンティティ・ロール
は、Ｌ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））、ヘッダは、Ｈ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧
ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、ディティールは、Ｄ（ｒ１∧ｒ
２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、再帰は、Ｓ
（ｉ∧ｉ'（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、仮想エンティ
ティは、Ｖ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））であることすることを特徴とするものである。
（ここで、ｉ：アイデンティファイア、ｒ：参照キー、
ａ，ｂ，ｃ，ｄ…ｎ：アトリビュート、大文字：任意の
文字であり、関数、∧：連言）In the above-described business analysis and verification method, the function formula is such that the resource entity is R (i (a
∧b∧c∧d ... ∧n)), the event-based entity is
E (i∧r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧)
n)) and the comparison table is C (r1∧r2... ∧rm (a∧b∧).
c∧d ... ∧n)) and the correspondence table is J (r1∧r2 ... ∧rm)
(A∧b∧c∧d ... ∧n)) and the entity role is L (r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧)
n)), the header is H (i∧r1∧r2... ∧rm (a∧)
b∧c∧d ... ∧n)) and the detail is D (r1∧r
2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧n)), the recursion is S
(I∧i ′ (a∧b∧c∧d... N)) and the virtual entity is V (r1∧r2... Rm (a∧b∧c∧d.
n)).
(Where, i: identifier, r: reference key,
a, b, c, d... n: attribute, uppercase letter: any character, function, ∧: conjunction)
【００２０】このような方法によれば、簡単な文字・記
号のみの関数式や論理式で、特にＴ字型ＥＲダイアグラ
ムの矩形はＴ字型ＥＲ手法に則った関数式で、格納され
た、Ｔ字型ＥＲダイアグラムのデータを、別途格納され
たトートロジと比較検証でき、その比較検証結果が出力
されるため、業務分析・検証が容易となる。According to such a method, a simple function expression or logical expression of only characters and symbols is stored, and in particular, a rectangle of a T-shaped ER diagram is stored as a function expression according to the T-shaped ER method. The data of the T-shaped ER diagram can be compared and verified with a separately stored totology, and the result of the comparison and verification is output, thereby facilitating business analysis and verification.
【００２１】また、上述した業務比較検証方法におい
て、論理式は、前記矩形間の基数関係（カージナリテ
ィ）、又は、基数関係及び集合関係によって表わし、前
記基数関係は、量化子の∀（全量）、∃（存在）、基数
制約のφ（対応なし）、１対１対応、及びｎ対１対応を
任意の記号で表わし、前記集合関係は、論理記号の¬
（否定）、∨（選言）、∧（連言）、⇒（含意）、≡
（同値）を任意の記号を用いて表わしたものであること
を特徴とするものである。In the above-mentioned business comparison and verification method, the logical expression is expressed by a radix relation (cardinality) or a radix relation and a set relation between the rectangles. , ∃ (existence), radix constraint φ (no correspondence), one-to-one correspondence, and n-to-one correspondence are represented by arbitrary symbols.
(Denial), ∨ (disjunction), ∧ (conjunction), ⇒ (entailment), ≡
(Equivalent) is represented by using an arbitrary symbol.
【００２２】このような方法によれば、簡単な文字・記
号のみの関数式や論理式で、特にＴ字型ＥＲダイアグラ
ムのリレーションシップはＴ字型ＥＲ手法に則った論理
式で、格納された、Ｔ字型ＥＲダイアグラムのデータ
を、別途格納されたトートロジと比較検証でき、その比
較検証結果が出力されるため、業務分析・検証が容易と
なる。According to such a method, the relations of the T-shaped ER diagram are stored in the form of a logical expression in accordance with the T-shaped ER method, in particular, the functions and the logical expressions of only simple characters and symbols. , And the data of the T-shaped ER diagram can be compared and verified with a separately stored totology, and the comparison and verification result is output, which facilitates business analysis and verification.
【００２３】また、上述した業務比較検証方法におい
て、トートロジとは別に、分析者が任意に定義した業務
上の制約を格納し、命題と関連付けされたＴ字型ＥＲダ
イアグラムのデータと分析者定義制約を比較し、その比
較結果を出力することによって、業務分析や改善のヒン
トを与えることを特徴とするものである。Further, in the above-described business comparison and verification method, apart from the topology, the business constraints arbitrarily defined by the analyst are stored, and the data of the T-shaped ER diagram associated with the proposition and the analyst-defined constraints are stored. Are compared, and the comparison result is output to give a hint for business analysis and improvement.
【００２４】このような方法によれば、簡単な文字・記
号のみの関数式や論理式で格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別途格納されたトートロジ及び分析
者が任意に定義した業務上の制約と比較検証でき、その
比較検証結果が出力されるため、各々の組織に対応した
業務分析・検証が容易となる。According to such a method, the data of the T-shaped ER diagram stored as simple function expressions or logical expressions of only characters and symbols can be arbitrarily defined by a separately stored totology and an analyst. Since the above-mentioned restrictions can be compared and verified, and the comparison and verification results are output, business analysis and verification corresponding to each organization can be easily performed.
【００２５】また、上述した業務分析検証方法におい
て、対象となる業務とは別のシステムのデータをＴ字型
ＥＲダイアグラムで格納し、そのＴ字型ＥＲダイアグラ
ムの矩形データを関数式化、リレーションシップデータ
を論理式化し、命題と関連付けされた対象業務のＴ字型
ＥＲダイアグラムのデータと、別のシステムのデータを
比較し、その比較結果を出力することによって、業務分
析や改善のヒントを与えることを特徴とするものであ
る。In the above-described business analysis and verification method, data of a system different from a target business is stored in a T-shaped ER diagram, and the rectangular data of the T-shaped ER diagram is converted into a functional expression and a relationship is formed. Formulate data, compare the T-shaped ER diagram data of the target business associated with the proposition with the data of another system, and output the comparison results to give hints for business analysis and improvement. It is characterized by the following.
【００２６】このような方法によれば、簡単な文字・記
号のみの関数式や論理式で格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別のシステム、例えば既存のレガシ
ーシステム等のデータと比較検証でき、その比較検証結
果が出力されるため、業務分析・検証が容易となり、業
務改善のヒントを得ることができる。According to such a method, data of a T-shaped ER diagram stored as a simple function or logical expression of only characters and symbols is compared with data of another system such as an existing legacy system. Since the verification can be performed and the comparison verification result is output, the business analysis / verification becomes easy, and a hint for business improvement can be obtained.
【００２７】また、上述した業務分析検証方法におい
て、命題と関連付けされた対象業務のＴ字型ＥＲダイア
グラムの矩形データを、同じ命題を共有するアイデンテ
ィファイアごとにグループ化し、そのアイデンティファ
イアのデータタイプ及びデータ長に近いものから順に並
べたものを出力することによって、業務分析や改善のヒ
ントを与えることを特徴とするものである。In the above-described task analysis and verification method, the rectangular data of the T-shaped ER diagram of the target task associated with the proposition is grouped for each identifier sharing the same proposition, and the data of the identifier is obtained. It is characterized by giving a hint of business analysis and improvement by outputting those arranged in order from the type and the data length closest to the data length.
【００２８】このような方法によれば、簡単な文字・記
号のみの関数式や論理式で格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別途格納されたトートロジ等と比較
検証できるだけでなく、各アイデンティファイア同士を
グループ化してそれらを近いものから並べて出力するこ
とによって、エンティティ重複の炙り出しや、原子コー
ドレベルでの、多義語、エリアス、シノニム、ホモニム
等の発見にも役立ち、業務分析・検証が容易となる。According to such a method, not only can the data of the T-shaped ER diagram stored by simple function expressions or logical expressions of only characters and symbols be compared and verified with a separately stored totology or the like, but also each By grouping identifiers and arranging them in order from the closest one, it is also useful for finding out entity duplication and discovering polysemy, alias, synonym, homonym, etc. at the atomic code level. Verification becomes easy.
【００２９】また、上述した業務分析検証方法におい
て、対象となる業務のデータをＴ字型ＥＲダイアグラム
で格納する際、そのＴ字型ＥＲダイアグラムのデータ項
の重要度及び矩形データの重要度を格納し、その重要度
に基づいて、対象となる業務のデータと検証対象のシス
テムのデータを比較し、該システムを評価することによ
って、業務に対する適性を導き出すことを特徴とするも
のである。Further, in the above-described business analysis and verification method, when storing the data of the target business in a T-shaped ER diagram, the importance of the data item of the T-shaped ER diagram and the importance of the rectangular data are stored. Then, based on the importance, the data of the target business is compared with the data of the system to be verified, and the system is evaluated to derive suitability for the business.
【００３０】このような方法によれば、簡単な文字・記
号のみの関数式や論理式で格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別途格納されたトートロジ等と比較
検証できるだけでなく、各矩形やリレーションシップに
重み付けをすることで、検査対象のシステムの業務に対
する適性を計算し、その評価結果を示すことができるた
め、導入を検討しているシステム等の検証が容易とな
る。また複数のシステムを検証し、その評価結果を出せ
ば、業務に最適なシステムを選択するためのヒントにも
なる。According to such a method, not only can data of a T-shaped ER diagram stored as a simple function expression or logical expression of characters and symbols be compared and verified with a separately stored totology, etc. By assigning weights to the rectangles and the relationships, the suitability of the system to be inspected for the work can be calculated and the evaluation results can be shown, so that it is easy to verify the system or the like that is being introduced. In addition, examining multiple systems and providing the results of the evaluation can be a hint for selecting the most appropriate system for the job.
【００３１】また、本発明に係るデータベースシステム
は、データをＴ字型ＥＲダイアグラム形式で入力する第
一の入力手段と、前記第一の入力手段で入力したＴ字型
ＥＲダイアグラムの矩形をアイデンティファイアとアト
リビュートの論理記号を用いた関数式に変換する第一の
変換手段と、前記第一の入力手段で入力したＴ字型ＥＲ
ダイアグラムの前記矩形間のリレーションシップを論理
記号及び基数制約記号を用いた論理式に変換する第二の
変換手段と、前記第一の変換手段により関数式に変換さ
れた矩形と、前記第二の変換手段により論理式に変換さ
れたリレーションシップを記憶する第一の記憶手段と、
前記第一の変換手段により関数式に変換された矩形と、
前記第二の変換手段により論理式に変換されたリレーシ
ョンシップを前記第一の記憶手段に格納する第一の格納
手段と、ビジネス上の命題を入力する第二の入力手段
と、前記第二の入力手段により入力された前記ビジネス
上の命題を記憶する第二の記憶手段と、前記第二の入力
手段により入力された前記ビジネス上の命題を前記第二
の記憶手段に格納する第二の格納手段と、前記第一の記
憶手段に記憶された関数式又は論理式のデータと、前記
第二の記憶手段に記憶された前記ビジネス上の命題との
関連付けを入力する第三の入力手段と、前記第三の入力
手段により入力された前記関連付けを記憶する第三の記
憶手段と、前記第三の入力手段により入力された前記関
連付けを前記第三の記憶手段に格納する第三の格納手段
と、恒真式であるトートロジを入力する第四の入力手段
と、前記第四の入力手段により入力された前記トートロ
ジを記憶する第四の記憶手段と、前記第四の入力手段に
より入力された前記トートロジを前記第四の記憶手段に
格納する第四の格納手段と、前記第一の記憶手段に格納
された前記論理式のデータを、前記第三の記憶手段に格
納された前記関連付けに基づき、前記第四の記憶手段に
格納された前記トートロジを用いて比較し、検証する第
一の比較検証手段と、前記第一の比較検証手段が出した
比較検証結果をに出力する第一の出力手段とを備えてな
るものである。Further, the database system according to the present invention comprises a first input means for inputting data in the form of a T-shaped ER diagram, and a rectangle of the T-shaped ER diagram input by the first input means. First conversion means for converting into a function expression using a logical symbol of fire and attribute, and T-shaped ER input by the first input means
A second conversion unit for converting the relationship between the rectangles in the diagram into a logical expression using a logical symbol and a radix constraint symbol; a rectangle converted into a functional expression by the first conversion unit; First storage means for storing the relationship converted to a logical expression by the conversion means,
A rectangle converted into a function expression by the first conversion means,
A first storage unit for storing the relationship converted into a logical expression by the second conversion unit in the first storage unit, a second input unit for inputting a business proposition, Second storage means for storing the business proposition input by the input means, and second storage for storing the business proposition input by the second input means in the second storage means Means, a third input means for inputting an association between the data of the functional expression or the logical expression stored in the first storage means and the business proposition stored in the second storage means, A third storage unit that stores the association input by the third input unit, and a third storage unit that stores the association input by the third input unit in the third storage unit. , Is a true truth A fourth input unit for inputting a topology, a fourth storage unit for storing the torology input by the fourth input unit, and a fourth storage unit for storing the torology input by the fourth input unit. Fourth storage means for storing in the storage means, and data of the logical expression stored in the first storage means, based on the association stored in the third storage means, the fourth storage means A first comparison / verification unit for comparing and verifying using the torology stored in the first storage unit, and a first output unit for outputting a comparison / verification result output from the first comparison / verification unit to the first comparison / verification unit It is.
【００３２】このような構成によれば、Ｔ字型ＥＲダイ
アグラムを簡単な文字・記号のみの関数式や論理式に変
換し、変換されたデータをそのままデータベースに格納
することにより、データベースシステム内で、別途格納
されたトートロジと比較検証でき、さらにその比較検証
結果が出力されるため、業務分析・検証が容易となる。
なお、本実施の形態において、第一の入力手段は入力プ
ログラム（１）２１及び入力プログラム（２）２２であ
り、第一の変換手段は変換プログラム（１）３１であ
り、第二の変換手段は変換プログラム（２）３２であ
り、第一の記憶手段はエンティティテーブル８２及びデ
ータ項テーブル８３及び述語理論式テーブル８４及び命
題論理式テーブル８５からなる管理対象データ集合８１
であり、第二の入力手段は入力プログラム（３）２３で
あり、第二の記憶手段は命題テーブル８６であり、第三
の入力手段は入力プログラム（４）２４であり、第三の
記憶手段は命題設定済テーブル８７であり、第四の入力
手段は入力プログラム（５）２５であり、第四の記憶手
段はトートロジテーブル８８であり、第一から第四の格
納手段は、格納プログラム４０であり、第一の比較検証
手段は検証プログラム（１）５１であり、第一の出力手
段は出力プログラム（１）６１である。さらに、本実施
の形態においては、入力装置から入力プログラム（１）
２１によって入力されたＴ字型ＥＲダイアグラムの矩形
を変換プログラム（１）３１が所定の関数式に変換し、
入力プログラム（２）２２によって入力されたリレーシ
ョンシップを、変換プログラム（２）３２が所定の論理
式に変換し、格納プログラム４０が、変換されたＴ字型
ＥＲダイアグラムをＲＤＢ８０内の管理対象データ集合
８１の所定の領域に格納し、このＴ字型ＥＲダイアグラ
ムと、入力プログラム（３）２３によって別途入力し格
納されたビジネス上の命題との関連付けをさらに入力プ
ログラム（４）２４によって入力し、格納プログラム４
０がその関連付けを命題設定済テーブル８７に格納し、
検証プログラム（１）５１が、命題設定済テーブル８７
に格納された各論理式と、予めＲＤＢ１０内のトートロ
ジテーブル８８に格納された各トートロジと比較・検証
し、出力プログラム（１）６１がその検証結果を出力装
置に出力するシステムとなっている。According to such a configuration, the T-shaped ER diagram is converted into a function expression or a logical expression consisting only of simple characters and symbols, and the converted data is stored in the database as it is. Can be compared and verified with a separately stored totology, and the result of the comparison and verification can be output, which facilitates business analysis and verification.
In this embodiment, the first input means is an input program (1) 21 and an input program (2) 22, the first conversion means is a conversion program (1) 31, and the second conversion means is Is a conversion program (2) 32, and the first storage means is a managed data set 81 composed of an entity table 82, a data item table 83, a predicate theoretical expression table 84, and a propositional logical expression table 85.
The second input means is an input program (3) 23, the second storage means is a propositional table 86, the third input means is an input program (4) 24, and the third storage means Is a proposition setting table 87, the fourth input means is an input program (5) 25, the fourth storage means is a totology table 88, and the first to fourth storage means are storage programs 40 The first comparison and verification means is a verification program (1) 51, and the first output means is an output program (1) 61. Furthermore, in the present embodiment, the input program (1)
The conversion program (1) 31 converts the rectangle of the T-shaped ER diagram input by 21 into a predetermined function expression,
The conversion program (2) 32 converts the relationship input by the input program (2) 22 into a predetermined logical expression, and the storage program 40 converts the converted T-shaped ER diagram into a management target data set in the RDB 80. 81, and the association between the T-shaped ER diagram and the business proposition separately input and stored by the input program (3) 23 is further input and stored by the input program (4) 24. Program 4
0 stores the association in the proposition set table 87,
The verification program (1) 51 executes the proposition setting table 87
Is compared and verified with each logic stored beforehand in the topology table 88 in the RDB 10, and the output program (1) 61 outputs the verification result to the output device. .
【００３３】また、上述したデータベースシステムにお
いて、前記第一の変換手段は、リソース系エンティティ
を、Ｒ（ｉ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、イベント系
エンティティを、Ｅ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ
∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、対照表を、Ｃ（ｒ１∧ｒ２…∧
ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、対応表を、Ｊ（ｒ
１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、エン
ティティ・ロールを、Ｌ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ
∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、ヘッダを、Ｈ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２
…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、ディティール
を、Ｄ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））に、再帰を、Ｓ（ｉ∧ｉ'（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））に、仮想エンティティを、Ｖ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒ
ｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に変換することを特徴と
するものである。（ここで、ｉ：アイデンティファイ
ア、ｒ：参照キー、ａ，ｂ，ｃ，ｄ…ｎ：アトリビュー
ト、大文字：任意の文字であり、関数、∧：連言）In the above-mentioned database system, the first conversion means sets the resource-related entity to R (i (a∧b∧c∧d... ∧n)) and the event-related entity to E (i ∧r1∧r2 ... ∧rm (a∧b
{C∧d... ∧n)) and C (r1∧r2.
rm (a∧b∧c∧d... ∧n)) and the correspondence table to J (r
1∧r2... Rm (a∧b∧c∧d... ∧n), and the entity role is set to L (r1∧r2.
∧c∧d... ∧n)), the header is H (i∧r1∧r2)
... ∧rm (a∧b∧c∧d... N)) and D (r1∧r2... Rm (a∧b∧c∧d...)
n)), the recursion is represented by S (i∧i '(a∧b∧c∧d... ∧)
n)), the virtual entity is represented by V (r1∧r2... ∧r
m (a∧b∧c∧d... ∧n)). (Here, i: identifier, r: reference key, a, b, c, d... N: attribute, uppercase letter: any character, function, ∧: conjunction)
【００３４】このような構成によれば、Ｔ字型ＥＲダイ
アグラムを簡単な文字・記号のみの関数式や論理式に変
換でき、特にＴ字型ＥＲダイアグラムの矩形はＴ字型Ｅ
Ｒ手法に則った形で変換でき、変換されたデータをその
ままデータベースに格納することにより、データベース
システム内で、別途格納されたトートロジと比較検証で
き、さらにその比較検証結果が出力されるため、業務分
析・検証が容易となる。According to such a configuration, the T-shaped ER diagram can be converted into a simple function expression or logical expression using only characters and symbols.
It can be converted in accordance with the R method, and by storing the converted data as it is in the database, it can be compared and verified with a separately stored totology in the database system, and the result of the comparison and verification is output. Analysis / verification becomes easy.
【００３５】また、上述したデータベースシステムにお
いて、前記第二の変換手段は、前記矩形間のリレーショ
ンシップを、前記矩形間の基数関係（カージナリテ
ィ）、又は、基数関係及び集合関係によって表わされる
論理式に変換するものであり、前記基数関係は、量化子
の∀（全量）、∃（存在）、基数制約のφ（対応な
し）、１対１対応、及びｎ対１対応を任意の記号で表わ
し、前記集合関係は、論理記号の¬（否定）、∨（選
言）、∧（連言）、⇒（含意）、≡（同値）を任意の記
号を用いて表わしたものであることを特徴とするもので
ある。Further, in the above-mentioned database system, the second conversion means converts the relationship between the rectangles into a radix relation (cardinality) between the rectangles, or a logical expression expressed by a radix relation and a set relation. The radix relation is represented by an arbitrary symbol representing quantifier ∀ (total), ∃ (existence), radix constraint φ (no correspondence), one-to-one correspondence, and n-to-one correspondence. , Wherein the set relation is represented by using arbitrary symbols for the logical symbols ¬ (negation),） (disjunction), ∧ (conjunction), ⇒ (implication), ≡ (equivalent). It is assumed that.
【００３６】このような構成によれば、Ｔ字型ＥＲダイ
アグラムを簡単な文字・記号のみの関数式や論理式に変
換でき、特にＴ字型ＥＲダイアグラムのリレーションシ
ップをＴ字型ＥＲ手法に則った形で基数関係や集合関係
を用いて変換でき、変換されたデータをそのままデータ
ベースに格納することにより、データベースシステム内
で、別途格納されたトートロジと比較検証でき、さらに
その比較検証結果が出力されるため、業務分析・検証が
容易となる。According to such a configuration, the T-shaped ER diagram can be converted into a simple function expression or logical expression using only characters and symbols. In particular, the relationship of the T-shaped ER diagram is determined according to the T-shaped ER method. By using radix relations and set relations, the converted data is stored in the database as it is, so that it can be compared and verified with a separately stored totology in the database system, and the comparison and verification results are output. Therefore, business analysis / verification becomes easy.
【００３７】また、上述したデータベースシステムにお
いて、さらに、分析者が任意に定義するビジネス上の制
約を入力する第五の入力手段と、前記第五の入力手段に
より入力された前記分析者定義制約を記憶する第五の記
憶手段と、前記第五の入力手段により入力された前記分
析者定義制約を前記第五の記憶手段に入力する第五の格
納手段と、前記第一の記憶手段に格納された前記論理式
のデータを、前記第三の記憶手段に格納された前記関連
付けに基づき、前記第五の記憶手段に格納された前記分
析者定義制約を用いて比較し、検証する第二の比較検証
手段と、前記第二の比較検証手段が出した比較検証結果
を出力する第二の出力手段とを備えてなるものである。Further, in the above-mentioned database system, further, a fifth input means for inputting a business constraint arbitrarily defined by an analyst, and the analyst-defined constraint input by the fifth input means, Fifth storage means for storing, fifth storage means for inputting the analyst-defined constraint input by the fifth input means to the fifth storage means, and fifth storage means for storing the first definition means. The data of the logical expression, based on the association stored in the third storage means, using the analyst-defined constraint stored in the fifth storage means to compare and verify the second comparison Verification means; and second output means for outputting a comparison verification result issued by the second comparison verification means.
【００３８】このような構成によれば、関数式や論理式
に変換しデータベース内に格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別途格納されたトートロジや分析者
が任意に定義したビジネス上の制約と比較検証でき、さ
らにその比較検証結果が出力されるため、業務分析・検
証が容易となる。特に、本構成によれば、トートロジに
よらない、業務の例外規定などを分析者が任意に定義
し、分析者定義制約として格納しておけば、該分析者定
義制約を用いた比較検証が可能となるため、各々の組織
に対応した業務分析を行うことができる。According to such a configuration, the data of the T-shaped ER diagram which is converted into a functional expression or a logical expression and stored in the database is stored in a separately stored totology or in a business defined arbitrarily by an analyst. It is possible to perform comparison and verification with the constraint, and the comparison and verification result is output, thereby facilitating business analysis and verification. In particular, according to this configuration, if the analyst arbitrarily defines business exceptions and the like that do not depend on the topology, and stores them as analyst-defined constraints, comparison verification using the analyst-defined constraints is possible. Therefore, business analysis corresponding to each organization can be performed.
【００３９】なお、本実施の形態において、第五の入力
手段は入力プログラム（５）２５であり、第五の記憶手
段はテンプレートテーブル８９であり、第五の格納手段
は格納プログラム４０であり、第二の比較検証手段は検
証プログラム（２）５２であり、第二の出力手段は、出
力プログラム（２）６２である。さらに、本実施の形態
においては、入力装置から入力プログラム（５）２５に
よって入力された分析者定義制約を、格納プログラム４
０がＲＤＢ８０内のテンプレートテーブル８９に格納
し、検証プログラム（２）５２が、命題設定済テーブル
８７に格納された各論理式と、予めＲＤＢ１０内のテン
プレートテーブル８９に格納された各分析者定義制約と
比較・検証し、出力プログラム（２）６２がその検証結
果を出力装置に出力するシステムとなっている。In the present embodiment, the fifth input means is an input program (5) 25, the fifth storage means is a template table 89, the fifth storage means is a storage program 40, The second comparison verification means is a verification program (2) 52, and the second output means is an output program (2) 62. Further, in the present embodiment, the analyst-defined constraint input from the input device by the input program (5) 25 is stored in the storage program 4.
0 is stored in the template table 89 in the RDB 80, and the verification program (2) 52 checks each logical expression stored in the proposition setting table 87 and each analyst definition constraint stored in the template table 89 in the RDB 10 in advance. And an output program (2) 62 outputs the verification result to an output device.
【００４０】また、上述したデータベースシステムにお
いて、さらに、第一の記憶手段以外に、前記第一の変換
手段及び前記第二の変換手段によって変換されたＴ字型
ＥＲダイアグラム形式のデータを記憶する第六の記憶手
段と、前記第一の変換手段及び前記第二の変換手段によ
って変換されたＴ字型ＥＲダイアグラム形式のデータを
第六の記憶手段に格納する第六の格納手段とを備え、前
記第一の記憶手段に格納された前記論理式のデータを、
前記第三の記憶手段に格納された前記関連付けに基づい
て、前記第六の記憶手段に格納されたデータと比較し、
検証する第三の比較検証手段と、前記第三の比較検証手
段が出した比較検証結果を出力する第三の出力手段とを
備えてなるものである。In the above-described database system, a T-shaped ER diagram format data converted by the first conversion means and the second conversion means may be stored in addition to the first storage means. Sixth storage means, and a sixth storage means for storing the data of the T-shaped ER diagram format converted by the first conversion means and the second conversion means in a sixth storage means, The data of the logical expression stored in the first storage means,
Based on the association stored in the third storage means, compare with the data stored in the sixth storage means,
A third comparison / verification unit for performing verification; and a third output unit for outputting a comparison / verification result issued by the third comparison / verification unit.
【００４１】このような構成によれば、関数式や論理式
に変換しデータベース内に格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別途格納されたトートロジや分析者
が任意に定義したビジネス上の制約と比較検証できるだ
けでなく、対象業務のデータとは別に、別途Ｔ字型ＥＲ
ダイアグラムとして格納したレガシーシステム等の他の
システムのデータと比較検証でき、さらにその比較検証
結果が出力されるため、業務分析・検証が容易となる。
特に、本構成によれば、複数のシステムを比較対照させ
ることが可能となる。According to such a configuration, the data of the T-shaped ER diagram which is converted into a functional expression or a logical expression and stored in the database is stored in a separately stored totology or a business where the analyst arbitrarily defines the data. Not only can it be compared with restrictions, but also separately from the data of the target business, a separate T-shaped ER
The data can be compared and verified with data of another system such as a legacy system stored as a diagram, and the result of the comparison and verification is output, thereby facilitating business analysis and verification.
In particular, according to this configuration, it is possible to compare and contrast a plurality of systems.
【００４２】なお、本実施の形態において、第六の記憶
手段はデータテーブル９０であり、第五の格納手段は格
納プログラム４０であり、第三の比較検証手段は検証プ
ログラム（３）５３であり、第三の出力手段は、出力プ
ログラム（３）６３である。さらに、本実施の形態にお
いては、入力装置から入力プログラム（１）２１及び入
力プログラム（２）２２によって入力されたレガシーシ
ステム等の他システムのＴ字型ＥＲダイアグラムデータ
を、変換プログラム（１）３１及び変換プログラム
（２）３２が、所定の関数式又は論理式に変換し、格納
プログラム４０が、変換されたＴ字型ＥＲダイアグラム
をＲＤＢ８０内のデータテーブル９０に格納し、検証プ
ログラム（３）５３が、命題設定済テーブル８７に格納
された管理対象の各リレーションシップの論理式と、デ
ータテーブル９０に格納された各リレーションシップの
論理式と比較・検証し、出力プログラム（３）６３がそ
の検証結果を出力装置に出力するシステムとなってい
る。もしくは、第六の記憶手段は、データテーブル９０
ではなく、管理対象データ集合８１であってもよく、例
えば、検証の対象が、販売管理システムであるとして、
別途入力しておいた同じく管理対象のマーケティングシ
ステムのデータとを比較・検証するようにしてもよい。In this embodiment, the sixth storage means is the data table 90, the fifth storage means is the storage program 40, and the third comparison and verification means is the verification program (3) 53. The third output means is an output program (3) 63. Further, in the present embodiment, the T-shaped ER diagram data of another system such as a legacy system input from the input device by the input program (1) 21 and the input program (2) 22 is converted into the conversion program (1) 31. And the conversion program (2) 32 converts the data into a predetermined function expression or logical expression, and the storage program 40 stores the converted T-shaped ER diagram in the data table 90 in the RDB 80, and the verification program (3) 53 Compares and verifies the logical expression of each relationship stored in the proposition setting table 87 with the logical expression of each relationship stored in the data table 90, and the output program (3) 63 verifies the logical expression. The system outputs the result to an output device. Alternatively, the sixth storage means stores the data table 90
Instead, the management target data set 81 may be used. For example, assuming that the verification target is the sales management system,
You may make it compare and verify with the data of the marketing system similarly managed similarly input separately.
【００４３】また、上述したデータベースシステムにお
いて、さらに、前記第一の記憶手段に記憶された前記論
理式のデータ及び前記第三の記憶手段に記憶された前記
関連付けに従って、第一の記憶手段に記憶された関数式
のアイデンティファイアを同じ命題を共有するアイデン
ティファイアごとにグループ化し、データタイプ及びデ
ータ長に近いものから順に並べる第四の比較検証手段
と、前記第四の比較検証手段が出した比較検証結果を出
力する第四の出力手段とを備えてなるものである。Further, in the above-mentioned database system, the data is further stored in the first storage means in accordance with the data of the logical expression stored in the first storage means and the association stored in the third storage means. A fourth comparison / verification unit that groups the identifiers of the obtained function formulas for each identifier sharing the same proposition and arranges them in order from the one having the closest data type and data length, and the fourth comparison / verification unit. And a fourth output means for outputting the result of the comparison and verification.
【００４４】このような構成によれば、関数式や論理式
に変換しデータベース内に格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別途格納されたトートロジ等と比較
検証できるだけでなく、原子コードレベルでの検証を行
うことができるため、多義語や、エリアス、シノニム等
を発見しやすくなり、対象業務におけるデータの重複や
無駄を炙り出すことができる。なお、本実施の形態にお
いて、第四の比較検証手段は検証プログラム（４）５４
であり、第四の出力手段は、出力プログラム（４）６４
である。さらに、本実施の形態においては、検証プログ
ラム（４）５４が、管理対象データ集合８１内のデータ
項テーブル８３に格納された同じ命題を共有するアイデ
ンティファイアをグループ化し、該アイデンティファイ
ア同士を比較して、データ長及びデータタイプの近いも
のから順に並べて、出力プログラム（４）６４によって
その比較結果を出力装置に出力するシステムとなってい
る。According to such a configuration, the data of the T-shaped ER diagram which is converted into a functional expression or a logical expression and stored in the database can be compared and verified with a separately stored totology, etc. , It is easy to find polysemous words, aliases, synonyms, etc., and it is possible to uncover data duplication and waste in the target business. In the present embodiment, the fourth comparative verification means is a verification program (4) 54.
And the fourth output means is an output program (4) 64
It is. Further, in the present embodiment, the verification program (4) 54 groups identifiers that share the same proposition stored in the data item table 83 in the management target data set 81 and group the identifiers with each other. In comparison, the system is arranged such that the data length and the data type are arranged in ascending order and the output program (4) 64 outputs the comparison result to the output device.
【００４５】また、上述したデータベースシステムにお
いて、さらに、前記第一の入力手段によって入力された
Ｔ字型ＥＲダイアグラム形式のデータ項及び矩形データ
に対して、重要度をを入力する第六の入力手段と、前記
第六の入力手段によって入力された前記重要度を記憶す
る第七の記憶手段と、前記第六の入力手段によって入力
された前記重要度を第七の記憶手段に格納する第七の格
納手段と、前記第七の記憶手段に記憶された前記重要度
に基づいて、前記第六の記憶手段に格納されたデータと
比較し、検証する第五の比較検証手段とを備えてなるも
のである。Further, in the above-mentioned database system, a sixth input means for inputting a degree of importance to the data item in the T-shaped ER diagram format and the rectangular data input by the first input means. A seventh storage unit that stores the importance input by the sixth input unit, and a seventh storage unit that stores the importance input by the sixth input unit in a seventh storage unit. Storage means, and fifth comparison / verification means for comparing and verifying data stored in the sixth storage means based on the importance stored in the seventh storage means. It is.
【００４６】このような構成によれば、関数式や論理式
に変換しデータベース内に格納されたＴ字型ＥＲダイア
グラムのデータを、別途格納されたトートロジ等と比較
検証した結果を出力する際に、各データ項の重要度及び
各矩形の重要度の順に出力させることも可能となり、業
務分析がよりスムーズに行えるようになるとともに、こ
の重要度を基に、他のシステムのデータ項目と対象業務
のデータ項目を比較して、対象業務における重要度の高
いデータ項目が他のシステムにどの程度存在しているか
（または、存在していないか）を検証し、その結果を出
力することによって、対象業務に対するシステムの適性
を判断することが可能となる。例えば、導入を考えてい
るパッケージを本システムで検証した結果、管理対象に
おける必須のエンティティ（重要度の高いエンティテ
ィ）がそのパッケージに存在しない場合は、不適切であ
ると判断したりすることが可能となる。According to such a configuration, when the data of the T-shaped ER diagram converted into a function expression or a logical expression and stored in the database is compared and verified with a separately stored totology or the like, a result is output. , The importance of each data item and the importance of each rectangle can be output in this order, so that business analysis can be performed more smoothly, and based on this importance, data items of other systems and target business By comparing the data items in (1) and (2), and verifying the extent to which the data items with high importance in the target business exist (or not exist) in other systems, and outputting the results, the target It is possible to determine the suitability of the system for business. For example, as a result of verifying a package to be introduced with this system, if a required entity (high-priority entity) in the management target does not exist in that package, it can be determined to be inappropriate. Becomes
【００４７】なお、本実施の形態において、第六の入力
手段は、入力プログラム（１）２１及び入力プログラム
（２）２２であり、第七の記憶手段はデータ項テーブル
８３及び述語理論論理式テーブル８４であり、第七の格
納手段は格納プログラム４０であり、第五の比較検証手
段は検証プログラム（５）５５であり、第五の出力手段
は、出力プログラム（５）６５である。さらに、本実施
の形態においては、入力プログラム（１）２１及び入力
プログラム（２）２２からＴ字型ＥＲダイアグラムの各
データ項及び矩形の重要度が入力されると、格納プログ
ラム４０が、述語理論式テーブル８４、命題論理式テー
ブル８５内のそれぞれに格納し、検証プログラム（５）
５５が、述語理論式テーブル８４及び命題論理式テーブ
ル８５に格納された各データ項及び矩形が予めデータテ
ーブル９０に格納された比較検証の対象システムのデー
タに存在するか否かを判断し、さらに各重要度に基づい
て対象システムの適性結果を出し、出力プログラム
（５）６５によってその比較結果を出力装置に出力する
システムとなっている。In this embodiment, the sixth input means is an input program (1) 21 and an input program (2) 22, and the seventh storage means is a data item table 83 and a predicate theory logical expression table. 84, the seventh storage means is the storage program 40, the fifth comparison / verification means is the verification program (5) 55, and the fifth output means is the output program (5) 65. Further, in the present embodiment, when the data items of the T-shaped ER diagram and the importance of the rectangle are input from the input program (1) 21 and the input program (2) 22, the storage program 40 Stored in the expression table 84 and the propositional logical expression table 85, respectively, and the verification program (5)
55 determines whether or not each data item and rectangle stored in the predicate theoretical expression table 84 and the propositional logical expression table 85 are present in the data of the comparison target system stored in the data table 90 in advance, The system outputs the suitability result of the target system based on each importance, and outputs the comparison result to the output device by the output program (5) 65.
【００４８】また、上述したデータベースシステムにお
いて、さらに、前記第一の比較検証手段が出した比較検
証結果及び前記第二の比較検証手段が出した比較検証結
果及び前記第三の比較検証手段が出した比較検証結果及
び前記第四の比較検証手段が出した比較検証結果及び前
記第五の比較検証手段が出した比較検証結果を記憶する
第八の記憶手段と、前記第一の比較検証手段が出した比
較検証結果及び前記第二の比較検証手段が出した比較検
証結果及び前記第三の比較検証手段が出した比較検証結
果及び前記第四の比較検証手段が出した比較検証結果及
び前記第五の比較検証手段が出した比較検証結果を第八
の記憶手段に格納する第八の格納手段とを備えてなるも
のである。Further, in the above-mentioned database system, the comparison and verification result issued by the first comparison and verification means, the comparison and verification result issued by the second comparison and verification means, and the third comparison and verification means are further output. Eighth storage means for storing the compared verification result, the comparison verification result issued by the fourth comparison verification means, and the comparison verification result issued by the fifth comparison verification means, and the first comparison verification means The comparison verification result issued, the comparison verification result issued by the second comparison verification means, the comparison verification result issued by the third comparison verification means, the comparison verification result issued by the fourth comparison verification means, and the And an eighth storage means for storing the result of the comparison and verification issued by the fifth comparison and verification means in the eighth storage means.
【００４９】このような構成によれば、各比較検証結果
を、データベース等に格納することができるため、分析
者は該比較検証結果をいつでも参照できる。なお、本実
施の形態において、第八の記憶手段は比較検証結果テー
ブル８７であり、第八の格納手段は、格納プログラム４
０である。According to such a configuration, each comparison verification result can be stored in a database or the like, so that the analyst can always refer to the comparison verification result. In the present embodiment, the eighth storage means is the comparison verification result table 87, and the eighth storage means is the storage program 4
0.
【００５０】[0050]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図を
用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態における
データベースシステムのソフトウェア構成を概念的に示
すブロック図である。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram conceptually showing a software configuration of the database system according to the embodiment of the present invention.
【００５１】まず、図１から図１３を参照しながら、ソ
フトウェア的側面からの本発明のデータベースシステム
の構成及び動作の流れを説明する。図１に示されるよう
に、このデータベースシステムは、業務分析を実行する
業務分析ツール１０、各種アプリケーション・ツール１
１、管理対象等の各種データやトートロジ等を格納する
リレーショナルデータベース（ＲＤＢ）８０、ＲＤＢ８
０を管理するデータベース管理７０から構成されてい
る。First, the configuration and operation flow of the database system of the present invention from a software aspect will be described with reference to FIGS. 1 to 13. As shown in FIG. 1, the database system includes a business analysis tool 10 for executing business analysis, various application tools 1
1. Relational database (RDB) 80, RDB8 for storing various data such as management objects and totoologies
The database management 70 manages 0.
【００５２】また、ＲＤＢ８０は、Ｔ字型ＥＲダイアグ
ラムで抽出された管理対象等の各種データが格納された
管理対象データ集合８１と、ビジネス上の命題が格納さ
れた命題テーブル８６と、リレーションシップと命題が
関連付けられ格納されている命題設定済テーブル８７
と、トートロジが格納されたトートロジテーブル８８
と、分析者が任意に定義したビジネス上の制約（以下、
分析者定義テンプレート）が格納されたテンプレートテ
ーブル８９と、レガシーシステムや他のパッケージシス
テムのデータ項目等を格納しておくためのデータテーブ
ル９０と、業務分析ツール１０による比較検証結果が格
納された比較検証結果テーブル９１から構成されてい
る。さらに管理対象データ集合８１は、エンティティテ
ーブル８２と、データ項テーブル８３と、述語理論式テ
ーブル８４と、命題論理式テーブル８５から構成されて
いる。The RDB 80 includes a management target data set 81 storing various data such as management targets extracted in the T-shaped ER diagram, a proposition table 86 storing business propositions, and a relationship table. Proposition set table 87 in which propositions are associated and stored
And a totology table 88 storing the totologies
And business constraints arbitrarily defined by the analyst,
A template table 89 storing an analyst-defined template), a data table 90 storing data items of a legacy system or another package system, and a comparison table storing comparison and verification results by the business analysis tool 10. It comprises a verification result table 91. Further, the management target data set 81 includes an entity table 82, a data item table 83, a predicate theoretical expression table 84, and a propositional logical expression table 85.
【００５３】また、業務分析ツール１０は、各種データ
を入力するための分析者インタフェースを提供する入力
プログラム群２０と、Ｔ字型ＥＲダイアグラムの矩形を
関数式に、リレーションシップを論理式に変換する変換
プログラム群３０と、入力されたデータや業務分析ツー
ル内で発生したデータをＲＤＢ８０に格納する格納プロ
グラム４０と、検証プログラム群５０と、検証プログラ
ム群５０による比較検証結果を出力するための出力プロ
グラム群６０から構成されている。The business analysis tool 10 converts an input program group 20 that provides an analyst interface for inputting various data, a rectangle of a T-shaped ER diagram into a functional expression, and a relationship into a logical expression. A conversion program group 30, a storage program 40 for storing input data and data generated in the business analysis tool in the RDB 80, a verification program group 50, and an output program for outputting a comparison verification result by the verification program group 50 It is composed of a group 60.
【００５４】さらに、入力プログラム群２０は、Ｔ字型
ＥＲダイアグラムの矩形及びその矩形の重要度（レーテ
ィング）を入力する入力プログラム（１）２１と、リレ
ーションシップ及びそのリレーションシップのレーティ
ングを入力する入力プログラム（２）２２と、ビジネス
上の命題を入力する入力プログラム（３）２３、ビジネ
ス上の命題とリレーションシップとの関連付けを入力す
る入力プログラム（４）２４、トートロジ及び分析者が
任意に定義するビジネス上の制約である分析者定義テン
プレートを入力する入力プログラム（５）２５から構成
されている。Further, an input program group 20 includes an input program (1) 21 for inputting a rectangle of a T-shaped ER diagram and the importance (rating) of the rectangle, and an input for inputting a relationship and a rating of the relationship. A program (2) 22, an input program (3) 23 for inputting a business proposition, an input program (4) 24 for inputting an association between a business proposition and a relationship, and a totology and an analyst arbitrarily define It comprises an input program (5) 25 for inputting an analyst definition template which is a business constraint.
【００５５】また、変換プログラム群３０は、入力プロ
グラム（１）２１より入力されたＴ字型ＥＲダイアグラ
ムの矩形を所定の関数式に変換する変換プログラム
（１）３１と、入力プログラム（２）２２より入力され
たＴ字型ＥＲダイアグラムのリレーションシップを所定
の論理式に変換する変換プログラム（２）３２から構成
されている。The conversion program group 30 includes a conversion program (1) 31 for converting the rectangle of the T-shaped ER diagram input from the input program (1) 21 into a predetermined function expression, and an input program (2) 22 The conversion program (2) 32 converts the input relationship of the T-shaped ER diagram into a predetermined logical expression.
【００５６】また、検証プログラム群５０は、命題設定
済テーブル８７に格納された論理式（リレーションシッ
プ）とトートロジテーブル８８に格納されたトートロジ
とを比較検証する検証プログラム（１）５１と、命題設
定済テーブル８７に格納された論理式（リレーションシ
ップ）とテンプレートテーブル８９に格納された分析者
定義テンプレートとを比較検証する検証プログラム
（２）５２と、命題設定済テーブル８７に格納された論
理式（リレーションシップ）と他のＴ字型ＥＲダイアグ
ラムデータとを比較検証する検証プログラム（３）５３
と、データ項テーブル８３に格納された同じ命題を共有
するアイデンティファイア同士を比較検証する検証プロ
グラム（４）５４と、述語理論式テーブル８４及び命題
論理式テーブル８５に格納された各矩形及びリレーショ
ンシップのそれぞれのレーティングに基づいて対象とな
るシステムを比較検証する検証プログラム（５）５５か
ら構成されている。The verification program group 50 includes a verification program (1) 51 for comparing and verifying a logical expression (relationship) stored in the table 87 with the proposition set with the topology stored in the topology table 88, and a proposition 51. A verification program (2) 52 for comparing and verifying the logical expression (relationship) stored in the set table 87 and the analyst-defined template stored in the template table 89, and the logical expression stored in the proposition set table 87 Verification program (3) 53 for comparing and verifying (relationship) with other T-shaped ER diagram data
And a verification program (4) 54 for comparing and verifying the identifiers sharing the same proposition stored in the data term table 83, and the rectangles and relations stored in the predicate theoretical expression table 84 and the propositional logical expression table 85. A verification program (5) 55 for comparing and verifying the target system based on each rating of the ship.
【００５７】また、さらに、出力プログラム群６０は、
検証プログラム（１）５１の比較検証結果を出力装置に
出力する出力プログラム（１）６１と、検証プログラム
（２）５２の比較検証結果を出力装置に出力する出力プ
ログラム（２）６２と、検証プログラム（３）５３の比
較検証結果を出力装置に出力する出力プログラム（３）
６３と、検証プログラム（４）５４の比較検証結果を出
力装置に出力する出力プログラム（４）６４と、検証プ
ログラム（５）５５の比較検証結果を出力装置に出力す
る出力プログラム（５）６５から構成されている。Further, the output program group 60 includes:
An output program (1) 61 for outputting the comparison verification result of the verification program (1) 51 to the output device, an output program (2) 62 for outputting the comparison verification result of the verification program (2) 52 to the output device, and a verification program (3) An output program for outputting the comparison and verification result of 53 to an output device (3)
63, an output program (4) 64 for outputting the result of the comparison verification of the verification program (4) 54 to the output device, and an output program (5) 65 for outputting the result of the comparison verification of the verification program (5) 55 to the output device. It is configured.
【００５８】ここで、図２を用いて、本実施の形態で用
いるＴ字型ＥＲダイアグラムについて説明する。図２
は、Ｔ字型ＥＲダイアグラムの基本的な表現の一例を示
したものであり、１（矩形全体）は広義のエンティテ
ィ、２はエンティティ名、３は、エンティティ類別記
号、４はアイデンティファイア、５はアトリビュート、
６（エンティティを結ぶ線）はリレーションシップ、７
（リレーションシップ上に表現された記号）はカージナ
リティ、８の（Ｒ）は参照キーを示している。Here, a T-shaped ER diagram used in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG.
Shows an example of a basic expression of a T-shaped ER diagram, where 1 (entire rectangle) is a broadly defined entity, 2 is an entity name, 3 is an entity classifier, 4 is an identifier, 5 Is an attribute,
6 (line connecting entities) is a relationship, 7
(Symbol expressed on the relationship) indicates cardinality, and (R) of 8 indicates a reference key.
【００５９】エンティティを構成するアイデンティファ
イア４は、データ項の１つであり、コード体系、つまり
番号をふるために人工的に作られた項目であり、単称コ
ード（simple code）で示される。またエンティティを
構成するもうひとつの項目、アトリビュート５は、単称
コード以外のデータ項目であり、その類別として、複合
コード（compound code）、コントロールブレイクキー
（control break key）、time stamp以外の時間に関す
るデータ項（date time）、イベントの発生日付（time
stamp）、イベントの監査照査（audit trail）、区分コ
ード（indicator）、フラグ（on/off）、計算値（deriv
ation）、audit trail以外の一般的な数値データ（ingr
edient）、記述形式のデータ（description）がある。The identifier 4 constituting the entity is one of the data items, is a code system, that is, an item artificially created for adding a number, and is indicated by a simple code. . Attribute 5, another item constituting the entity, is a data item other than a simple code, and is classified into a compound code, a control break key, and a time other than a time stamp. Data term (date time), event occurrence date (time
stamp), event audit check (audit trail), classification code (indicator), flag (on / off), calculated value (deriv
ation), general numerical data other than audit trail (ingr
edient), and description data.
【００６０】また、エンティティ類別記号３は、各エン
ティティの種別を表現するためにエンティティの矩形内
に便宜上アルファベットを挿入したもので、ここではｒ
はリソース系エンティティ、eはイベント系エンティテ
ィ、tは対照表、toは対応表、erはエンティティロー
ル、hdrはヘッダ、dtrはディティール、reは再帰、veは
仮想エンティティとしている。The entity classification symbol 3 is obtained by inserting an alphabet into the rectangle of the entity for convenience to represent the type of each entity.
Is a resource entity, e is an event entity, t is a comparison table, to is a correspondence table, er is an entity role, hdr is a header, dtr is detail, re is recursive, and ve is a virtual entity.
【００６１】カージナリティ７の記号は、「｜の側のエ
ンティティ」：「＜側のエンティティ」が１：ｎの関係
にあることを示している。また図２には示していない
が、○の場合は対応がない関係、φの関係を示してい
る。本実施の形態では、このような形式でＴ字型ＥＲダ
イアグラムを作成し、管理対象を表現する。なお、Ｔ字
型ＥＲダイアグラムについての詳細は、前述の参考文献
を参照されたい。The symbol of the cardinality 7 indicates that “| entity on the side of |”: “<entity on the side” has a relationship of 1: n. Also, although not shown in FIG. 2, the case of ○ indicates a relationship with no correspondence and the relationship of φ. In the present embodiment, a T-shaped ER diagram is created in such a format to represent a management target. For details on the T-shaped ER diagram, refer to the above-mentioned reference.
【００６２】図３は、本発明の実施の形態における各入
力データ及び該入力データを格納するファイル及び入力
・格納手順及び各ファイル同士の関連を概念的に示す図
である。また、図４から図１１は、図１及び図３に示さ
れたＲＤＢ８０を構成する各ファイルのレイアウトを示
している。図３に示されるように、分析者は、まず、入
力プログラム（１）２１から対象業務のＴ字型ＥＲダイ
アグラムにおける各エンティティを入力する（Ｓ１０
１）。Ｓ１０１ではエンティティ名２、エンティティを
説明する記述が入力され、格納プログラム４０によって
エンティティテーブル８２に格納される。FIG. 3 is a diagram conceptually showing each input data, a file for storing the input data, an input / storage procedure, and an association between the files according to the embodiment of the present invention. FIGS. 4 to 11 show the layout of each file constituting the RDB 80 shown in FIGS. As shown in FIG. 3, the analyst first inputs each entity in the T-shaped ER diagram of the target business from the input program (1) 21 (S10).
1). In S101, the entity name 2 and the description describing the entity are input, and are stored in the entity table 82 by the storage program 40.
【００６３】エンティティ名２は、アイデンティファイ
ア４から「番号」や「コード」等のコードを表現する字
句を除外し、かつ「書」「伝票」「リスト」等の原帳票
を表現する字句があればそれを除外した名称とする。エ
ンティティテーブル８２のファイルレイアウトの一例を
図４に示す。レイアウト上にある項目の登録日は入力プ
ログラム（１）２１により、分析者がエンティティ名を
入力した日付が格納される。なお、図４のアンダーライ
ンは、分析者によって入力される項目を示し、それ以外
はプログラムにより自動的に入力され格納される項目と
する。これは、図４から図１１の全ての図において同様
とする。The entity name 2 excludes words and phrases expressing codes such as “number” and “code” from the identifier 4 and words and words expressing original documents such as “book”, “slip” and “list”. If there are any, exclude them. FIG. 4 shows an example of a file layout of the entity table 82. As the registration date of the item on the layout, the date when the analyst inputs the entity name by the input program (1) 21 is stored. Note that the underline in FIG. 4 indicates items that are input by the analyst, and the other items are items that are automatically input and stored by the program. This is the same in all of FIGS. 4 to 11.
【００６４】また、さらに入力プログラム（１）２１に
よって、各エンティティを構成するデータ項に関する事
項を入力する（Ｓ１０２）。入力する項目は、データ項
名、データ項記述、データ長、小数点桁数、データタイ
プ、初期値、ｎｕｌｌ区分、データ項区分、物理名、実
装区分、データ項レーティングである。なお、データタ
イプは上述したデータ項の類別を入力する。また、デー
タ項レーティングの項目であるが、データ項の中には重
要なものと、重要でない補助的なものとがあり、それら
を数値にして入力する。本実施の例では１から１０の数
値で表現し、数値が大きくなるに従って、重要度は増
し、さらに約束事として、time stamp、audit trail に
ついては、レーティングを10としている。こうしてＳ１
０２で入力された各データ項（アイデンティファイア４
及びアトリビュート５）のデータは、格納プログラム４
０によってデータ項テーブル８３に格納される。データ
項テーブル８３のファイルレイアウトの一例を図５に示
す。Further, items related to data items constituting each entity are input by the input program (1) 21 (S102). The input items are a data item name, a data item description, a data length, the number of decimal places, a data type, an initial value, a null section, a data section section, a physical name, an implementation section, and a data section rating. As the data type, the type of the data item described above is input. Data item ratings are classified into important items and non-important auxiliary items. These items are entered as numerical values. In this embodiment, the number is represented by a numerical value from 1 to 10, and the importance increases as the numerical value increases. As a rule, the rating is set to 10 for time stamp and audit trail. Thus S1
02 data items (identifier 4
And attribute 5) are stored in storage program 4
0 is stored in the data term table 83. An example of a file layout of the data item table 83 is shown in FIG.
【００６５】次に、エンティティテーブル８２とデータ
項テーブル８３を関連付ける（Ｓ１０３）。この関連付
けによって、Ｔ字型ＥＲダイアグラムのエンティティが
表現でき、そのエンティティを関数式化できる。この関
連付け作業は分析者が行う。まず、入力プログラム
（１）２１によって、各エンティティを構成するデータ
項をデータ項テーブル８３に格納されたデータ項から選
び、そのデータ項Ｎｏ．を入力する。また他に、入力す
る項目として、エンティティ類別コード、エンティティ
・レーティング、スーパーセット・サブセット区分があ
る。エンティティ類別コードには、図２におけるエンテ
ィティ類別記号３を入力する。Next, the entity table 82 is associated with the data item table 83 (S103). By this association, an entity of the T-shaped ER diagram can be represented, and the entity can be functionalized. This association is performed by the analyst. First, a data item constituting each entity is selected from the data items stored in the data item table 83 by the input program (1) 21, and the data item No. Enter Other input items include an entity classification code, an entity rating, and a superset / subset classification. The entity classification code 3 in FIG. 2 is input to the entity classification code.
【００６６】但し、その記号はエンティティを類別でき
ればよく、上述した記号に限らない。また、レーティン
グの項目であるが、これは、エンティティの重要度を示
す数値を入力する項目である。まず、分析者はエンティ
ティを頻度や利用目的を考えずに、ビジネス上の使命を
果たす上で絶対に必要であるものを必須エンティティ
に、それ以外のエンティティを一般エンティティとして
仕分けを行い、レーティングに数値を入力する。本実施
の形態では、必須エンティティには０を入力し、それ以
外を一般エンティティとしている。However, the symbols need only be able to classify the entities, and are not limited to the symbols described above. The item of rating is an item for inputting a numerical value indicating the importance of the entity. First, the analyst sorts entities that are absolutely necessary to fulfill their business mission into mandatory entities without considering the frequency and purpose of use, and classifies other entities as general entities, and assigns numerical values to the rating. Enter In the present embodiment, 0 is entered for the required entity, and the rest are set as general entities.
【００６７】さらに一般エンティティの場合は、その存
在の揺るがしがたいものから、さほど重要でない補助的
なものまで、「重み（重要度）」というものを数値で表
現してレーティングに入力する。分析者はその利用目的
や利用者の幅広さ、ビジネスへの影響度合いを考えなが
ら相対的に10段階で評価し入力する。なお本実施の形態
では、１から１０にいくに従って重要度が小さくなる。
また、スーパーセット・サブセット区分には、その階層
を数値で入れる。スーパーセットは０、１階層目サブセ
ットは１、２階層目サブセットは２、３階層目サブセッ
トは３、４階層目サブセットは４、５階層目サブセット
は５、６階層目サブセットは６、７階層目サブセットは
７、８階層目サブセットは８、９階層目サブセットは９
を入力する。スーパーセット・サブセットの関係がなく
ても、０を入力しておく。Further, in the case of a general entity, "weight (importance)" is represented by a numerical value from the one whose existence is hard to shake and the one which is not so important, and is input to the rating. The analyst evaluates and inputs the information in 10 steps, considering the purpose of use, the breadth of the user, and the degree of impact on the business. In the present embodiment, the degree of importance decreases from 1 to 10.
In the superset / subset division, the hierarchy is numerically entered. The superset is 0, the first layer subset is 1, the second layer subset is 2, the third layer subset is 3, the fourth layer subset is 4, the fifth layer subset is 5, the sixth layer subset is 6, the seventh layer The subset is 7, the 8th layer subset is 8, and the 9th layer subset is 9
Enter Even if there is no superset / subset relationship, 0 is input.
【００６８】こうして、１つのエンティティに対し、各
データ項ごとにレコードが入力される。こうしてＳ１０
３で入力されたデータは、格納プログラム４０によって
述語理論式テーブル８４に格納される。述語理論式テー
ブル８４のファイルレイアウトの一例を図６に示す。な
お、格納する際、業務分析ツール１０の変換プログラム
（１）３１が、Ｓ１０３で入力したデータから、エンテ
ィティを関数式化し、述語理論式の項目に格納する。本
発明において、エンティティは、述語理論を基に関数化
しているため、変換された関数式を述語理論式と呼んで
いる。In this way, a record is input for each data item for one entity. Thus S10
The data input in 3 is stored in the predicate theoretical expression table 84 by the storage program 40. FIG. 6 shows an example of a file layout of the predicate theoretical expression table 84. At the time of storage, the conversion program (1) 31 of the task analysis tool 10 converts the entity into a functional expression from the data input in S103 and stores the function in the item of the predicate theoretical expression. In the present invention, the entity is functioned on the basis of the predicate theory, so the converted functional expression is called a predicate theoretical expression.
【００６９】変換プログラム（１）３１は、例えば図１
２に示されるようなフローでエンティティを述語理論式
（関数式）に変換する。まず、エンティティ類別コード
からエンティティの種類を判別する（Ｓ５０１）。エン
ティティの種類によって関数式の形式が異なるためであ
る。該関数式は、リソース系エンティティは、Ｒ（ｉ
（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、イベント系エンティティ
は、Ｅ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））、対照表は、Ｃ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧
ｃ∧ｄ…∧ｎ））、対応表は、Ｊ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ
（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、エンティティ・ロール
は、Ｌ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））、ヘッダは、Ｈ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧
ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、ディティールは、Ｄ（ｒ１∧ｒ
２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、再帰は、Ｓ
（ｉ∧ｉ'（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、仮想エンティ
ティは、Ｖ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））の形式で表現される。The conversion program (1) 31 is, for example, as shown in FIG.
The entity is converted into a predicate theoretical expression (functional expression) by a flow as shown in FIG. First, the type of the entity is determined from the entity type code (S501). This is because the form of the function expression differs depending on the type of the entity. The function formula is such that the resource-related entity is R (i
(A∧b∧c∧d... N)), and the event-based entity is E (i∧r1∧r2... Rm (a∧b∧c∧d... ∧).
n)) and the comparison table is C (r1∧r2... ∧rm (a∧b∧).
c∧d ... ∧n)) and the correspondence table is J (r1∧r2 ... ∧rm)
(A∧b∧c∧d ... ∧n)) and the entity role is L (r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧)
n)), the header is H (i∧r1∧r2... ∧rm (a∧)
b∧c∧d ... ∧n)) and the detail is D (r1∧r
2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧n)), the recursion is S
(I∧i ′ (a∧b∧c∧d... N)) and the virtual entity is V (r1∧r2... Rm (a∧b∧c∧d.
n)).
【００７０】ここで、ｉはアイデンティファイア４、ｒ
は参照キー８、ａ，ｂ，ｃ，ｄ…ｎはアトリビュート
５、大文字は任意の文字で、関数を示し、∧は論理記号
における「連言」を示す。Here, i is the identifier 4, r
.. N are attributes 5, and uppercase letters are arbitrary characters, indicating a function, and 示 す indicates “junction” in a logical symbol.
【００７１】次に、該エンティティのデータ項からアイ
デンティファイア４を取り出す（Ｓ５０２）。この実施
の形態の場合は、エンティティ名２を、アイデンティフ
ァイア４から「番号」や「コード」等のコードを表現す
る字句を除外し、かつ「書」「伝票」「リスト」等の原
帳票を表現する字句があればそれを除外した名称として
いるため、エンティティ名２から容易にどのデータ項が
アイデンティファイア４であるかを判別できる。また、
先に入力された単称コードのデータ項をアイデンティフ
ァイア４として取り出すようなシステムにしてもよい。
さらにデータ項の中で、データタイプが単称コードであ
り、アイデンティファイア４以外ものは、参照キー８と
して取り出す（Ｓ５０３）。残りのデータ項はアトリビ
ュート５とする（Ｓ５０４）。エンティティの種別に対
応した上述の関数式に各データ項を当てはめて、述語理
論の関数式に変換する（Ｓ５０５）。Next, the identifier 4 is extracted from the data item of the entity (S502). In the case of this embodiment, the entity name 2 is excluded from the identifier 4 from words and phrases expressing codes such as “number” and “code”, and original forms such as “book”, “slip”, “list”, etc. If there is a lexical expression expressing, the name is excluded, so that it is possible to easily determine which data item is the identifier 4 from the entity name 2. Also,
The system may be such that the data item of the previously input single name code is extracted as the identifier 4.
Further, in the data item, the data type is a simple code, and the data items other than the identifier 4 are extracted as the reference key 8 (S503). The remaining data items are attribute 5 (S504). Each data term is applied to the above-described function expression corresponding to the type of the entity, and is converted into a function expression of predicate theory (S505).
【００７２】なお、関数式を、各データ項をレーティン
グの高い順に並べて生成するようにしてもよい。アトリ
ビュートを重要度の高いものから順に並べることで、生
成された関数式がより実際のビジネスに近いものとな
る。The function formula may be generated by arranging the data items in descending order of rating. By arranging the attributes in descending order of importance, the generated function formula becomes closer to the actual business.
【００７３】次に、述語理論式テーブル８４に格納され
たエンティティ同士を関連付ける（Ｓ１０４）。つま
り、リレーションシップを入力する。この関連付けによ
って、Ｔ字型ＥＲダイアグラムのリレーションシップが
表現でき、そのリレーションシップを論理式化できる。
この関連付け作業は分析者が行う。まず、入力プログラ
ム（２）２２によって、関連のある２つのエンティティ
を選び、エンティティテーブル８２に格納されたエンテ
ィティＮｏ．を入力する。また他に、入力する項目とし
て、カージナリティＮｏ．、リレーションシップ名、リ
レーションシップ記述、元先区分がある。Next, the entities stored in the predicate theoretical expression table 84 are associated with each other (S104). That is, enter the relationship. By this association, the relationship of the T-shaped ER diagram can be expressed, and the relationship can be logically expressed.
This association is performed by the analyst. First, two related entities are selected by the input program (2) 22, and the entity No. stored in the entity table 82 is selected. Enter In addition, as items to be input, cardinality No. , A relationship name, a relationship description, and a source and destination category.
【００７４】カージナリティＮｏ．は、本実施の形態に
おいては、下記に示したようなカージナリティテーブル
を別途システムに格納しておき、そのカージナリティＮ
ｏ．を入力する。なお、下記に示したカージナリティテ
ーブルは、左辺がリレーションシップの起点（元）であ
り、右辺がリレーションシップの行き手（先）である。
従って、例えば、カージナリティＮｏ．が５の場合は、
元：先＝１orφ：１というカージナリティを示してい
る。Cardinality No. In this embodiment, a cardinality table as shown below is separately stored in the system, and the cardinality N
o. Enter In the cardinality table shown below, the left side is the starting point (source) of the relationship, and the right side is the destination (destination) of the relationship.
Therefore, for example, the cardinality No. If is 5,
It shows a cardinality of source: destination = 1 or φ: 1.
【００７５】カージナリティテーブルCardinality table
【表１】 [Table 1]
【００７６】さらに、元先区分には、本実施の形態にお
いては、リレーションシップの元となるエンティティに
０を、リレーションシップの先となるエンティティに１
を入力する。こうして、１つのリレーションシップに対
し、元先の各エンティティごとにレコードが入力され
る。そして、Ｓ１０４で入力されたデータは、格納プロ
グラム４０によって命題論理式テーブル８５に格納され
る。命題論理式テーブル８５のファイルレイアウトの一
例を図７に示す。レイアウト上にある項目の作成日は入
力プログラム（２）２２により、分析者がリレーション
シップ名を入力した日付が格納される。なお、格納する
際、業務分析ツール１０の変換プログラム（２）３２
が、入力したデータから、リレーションシップを論理式
化し、命題論理式の項目に格納する。本発明において、
リレーションシップは、命題理論を基に論理式化してい
るため、変換された論理式を命題論理式と呼んでいる。In the present embodiment, 0 is assigned to the entity that is the source of the relationship, and 1 is assigned to the entity that is the destination of the relationship.
Enter In this way, a record is input for each of the original entities for one relationship. Then, the data input in S104 is stored in the propositional logical expression table 85 by the storage program 40. FIG. 7 shows an example of a file layout of the propositional logical expression table 85. As the creation date of the item on the layout, the date when the analyst inputs the relationship name by the input program (2) 22 is stored. When storing, the conversion program (2) 32 of the business analysis tool 10
Transforms the relationship from the input data and stores it in the item of the propositional formula. In the present invention,
Since the relationship is formed into a logical formula based on the propositional theory, the converted logical formula is called a propositional logical formula.
【００７７】変換プログラム（２）３２は、例えば図１
３に示されるようなフローでリレーションシップを命題
論理式に変換する。まず、リレーションシップを引かれ
た各エンティティのスーパーセット・サブセット区分項
目の数値から、そのリレーションシップが、スーパーセ
ット・サブセットの関係にあるかをチェックする（Ｓ６
０１）。片方または両方の数値が０以外の場合（Ｓ６０
１、０以外）、スーパーセット・サブセットの関係にあ
ると判断し、Ｓ６０５の処理に進む。Ｓ６０５では、両
方の数値が同じなら、サブセットのエンティティと判断
し、互いに補集合の関係であるため、∨（選言）の関係
で結ぶ。The conversion program (2) 32 is, for example, as shown in FIG.
The relationship is converted into a propositional logical expression by the flow shown in FIG. First, it is checked whether or not the relationship has a superset / subset relationship from the numerical value of the superset / subset category item of each entity to which the relationship has been drawn (S6).
01). When one or both numerical values are other than 0 (S60
(Except for 1 and 0), it is determined that there is a superset / subset relationship, and the process proceeds to S605. In step S605, if both values are the same, it is determined that the entities are subsets, and since they are complementary to each other, they are connected by a ∨ (disjunction) relationship.
【００７８】両方の数値が階層関係にある場合は、数値
の低い方をスーパーセットとし、数値の高い方をサブセ
ットとして、⇒（含意）の記号で結ぶ。例えば、ｘがス
ーパーセット、ｙ、ｚがそのサブセットである場合、ｘ
⇒ｙ、ｘ⇒ｚ、ｙ∨ｚの論理式で表現することができ
る。以上の処理は、スーパーセット・サブセットの関係
のみ、論理式での表現方法が特異なため、他のリレーシ
ョンシップとは別処理としたものである。Ｓ６０１にお
いて、双方の数値が０なら（Ｓ６０１、両方＝０）、ス
ーパーセット・サブセット関係にないと判断し、Ｓ６０
２の処理に進む。Ｓ６０２では、元先区分からリレーシ
ョンシップの元となるエンティティとリレーションシッ
プの先となるエンティティを判別する。次に、カージナ
リティＮｏ．に基づいて上述のカージナリティテーブル
から該当のカージナリティを取り出す（Ｓ６０３）。When both numerical values are in a hierarchical relationship, the lower numerical value is used as a superset, and the higher numerical value is used as a subset, and is connected by the symbol ⇒ (impliment). For example, if x is a superset and y and z are subsets, then x
⇒ y, x ⇒ z, and y 論理 z. The above processing is different from the other relationships because only the superset / subset relation has a peculiar expression method using a logical expression. If both numerical values are 0 in S601 (S601, both = 0), it is determined that there is no superset / subset relationship, and S60
Proceed to step 2. In step S602, the entity that is the source of the relationship and the entity that is the destination of the relationship are determined from the source and destination categories. Next, cardinality number. Then, the corresponding cardinality is extracted from the cardinality table described above (S603).
【００７９】こうしてリレーションシップの元先とカー
ジナリティから命題論理式に変換する（Ｓ６０４）。本
実施の形態においては、論理記号の∀（全量）、∃（存
在）、及びアルファベットのＲ、Ｑ、φという記号を便
宜的用いてカージナリティを表現している。Ｒはｎ：１
対応、Ｑは１：１対応、φは対応なしを示す。なお、上
述した関係を、別途下記に示したようなシステム内の命
題関数テーブルに格納しおき、変換プログラム（２）３
２が、リレーションシップの元先とカージナリティから
命題論理式に変換する際、該命題関数テーブルを参照し
て、命題論理式を生成してもよい。In this way, the original expression and the cardinality of the relationship are converted into a propositional logical expression (S604). In the present embodiment, the cardinality is expressed using the logical symbols 全 (total), ∃ (existence), and the letters R, Q, and φ in the alphabet for convenience. R is n: 1
Correspondence, Q indicates 1: 1 correspondence, φ indicates no correspondence. The above relation is separately stored in a propositional function table in the system as shown below, and the conversion program (2) 3
2 converts the origin and cardinality of the relationship into a propositional formula, and may generate a propositional formula by referring to the propositional function table.
【００８０】命題関数テーブルPropositional function table
【表２】 [Table 2]
【００８１】例えば、ｘが元、ｙが先である場合、上記
のカージナリティテーブルに示されたカージナリティを
表現すると、本実施の形態においては以下のようにな
る。 １ ｘ：ｙ＝１：１ ∀ｘ∃ｙＱ（ｘ、ｙ） ２ ｘ：ｙ＝１：ｎ ∃ｘ∀ｙＲ（ｘ、ｙ） ３ ｘ：ｙ＝ｎ：１ ∀ｘ∃ｙＲ（ｘ、ｙ） ４ ｘ：ｙ＝ｎ：ｎ ｛∀ｘ∃ｙＲ（ｘ、ｙ）｝∧｛∃ｘ∀ｙＲ（ｘ、ｙ）｝ ５ ｘ：ｙ＝１orφ：１ ∀ｘ∃ｙＱ（ｘ、ｙ）∨φ（ｘ、ｙ） ６ ｘ：ｙ＝１：１orφ ∀ｘ∃ｙＱ（ｘ、ｙ）∨φ（ｘ、ｙ） ７ ｘ：ｙ＝１orφ：ｎ ∃ｘ∀ｙＲ（ｘ、ｙ）∨φ（ｘ、ｙ） ８ ｘ：ｙ＝ｎ：１orφ ∀ｘ∃ｙＲ（ｘ、ｙ）∨φ（ｘ、ｙ） ９ ｘ：ｙ＝ｎorφ：１ ∀ｘ∃ｙＲ（ｘ、ｙ）∨φ（ｘ、ｙ） １０ ｘ：ｙ＝１：ｎorφ ∃ｘ∀ｙＲ（ｘ、ｙ）∨φ（ｘ、ｙ） １１ ｘ：ｙ＝ｎorφ：ｎ ｛∀ｘ∃ｙＲ（ｘ、ｙ）∧∃ｘ∀ｙＲ（ｘ、ｙ）｝∨φ（ｘ、ｙ） １２ ｘ：ｙ＝ｎ：ｎorφ ｛∀ｘ∃ｙＲ（ｘ、ｙ）∧∃ｘ∀ｙＲ（ｘ、ｙ）｝∨φ（ｘ、ｙ）For example, when x is a source and y is a destination, the cardinality shown in the above cardinality table is represented in the present embodiment as follows. 1 x: y = 1: 1 ∀x∃yQ (x, y) 2 x: y = 1: n ∃x∀yR (x, y) 3 x: y = n: 1 ∀x∃yR (x, y ) 4 x: y = n: n {x∃yR (x, y)｝ ∧ ｛∃x∀yR (x, y)} 5 x: y = 1 or φ: 1 {x∃yQ (x, y)} φ (x, y) 6 x: y = 1: 1orφ ∀x∃yQ (x, y) ∨φ (x, y) 7 x: y = 1orφ: n∃x∀yR (x, y) ∨φ ( x, y) 8 x: y = n: 1orφφx∃yR (x, y) ∨φ (x, y) 9 x: y = norφ: 1 ： １x∃yR (x, y) ∨φ (x, y) 10 x: y = 1: norφ∃x∃yR (x, y) ∨φ (x, y) 11 x: y = norφ: n ｛∀x∃yR (x, y) ∧∃x∀yR ( x, y)｝ ∨φ (x, y) 12 x: y = n: norφ ｛∀x∃yR (x, y) ∧∃x∀yR (x, y)｝ ∨φ (x y)
【００８２】上記論理式の解釈としては、∀ｘ∃ｙＱ
（ｘ，ｙ）は、「すべてのｘは、あるｙについて、ｘ１
個に対してｙ１個が対応するという関係をもつ。」のよ
うに読めばよい。同様に、∀ｘ∃ｙＲ（ｘ，ｙ）は「す
べてのｘは、あるｙについて、ｘ１個以上に対してｙ１
個が対応するという関係をもつ。」と読めばよい。ま
た、本実施の形態では、ＲやＱを、カージナリティを表
現する記号として用いたが、ＲやＱに限らず他の記号を
用いてもよいし、また表現方法も限定しない。The interpretation of the above logical expression is as follows.
(X, y) is "all x is x1 for some y
There is a relationship that y1 corresponds to the individual. ". Similarly, ∀x∃yR (x, y) states that “all x are, for a given y,
There is a relationship that individuals correspond. ". Further, in the present embodiment, R and Q are used as symbols for expressing cardinality, but not limited to R and Q, other symbols may be used, and the expression method is not limited.
【００８３】なお、以上説明したような各入力項目を入
力するための入力プログラム（１）２１や入力プログラ
ム（２）２２が、例えばＴ字型ＥＲダイアグラムを分析
者が実際に画面上で描けるようなユーザインタフェース
を提供するものであり、格納プログラム４０が、画面上
に描かれたダイアグラムのデータを、ＲＤＢ８０の各フ
ァイル中の該当する各入力項目に落とすようにしてもよ
い。The input program (1) 21 and the input program (2) 22 for inputting each of the input items as described above are used, for example, so that the analyst can actually draw a T-shaped ER diagram on the screen. The storage program 40 may provide a simple user interface, and the storage program 40 may drop the data of the diagram drawn on the screen into corresponding input items in each file of the RDB 80.
【００８４】以上で管理対象のＴ字型ＥＲダイアグラム
データを格納する流れを説明したが、別途、コード体系
によらない方法で分析したビジネス上の命題をエンティ
ティに与えることによって、より実際のビジネスに近似
したデータベースを作ることができ、コード体系とビジ
ネスの関係を意識しながら比較検証していくことが可能
となる。そこで、本実施の形態においては、「ビジネス
・モデル」という分析手法を用いて、命題を抽出する。
以下、図１４を用いて、ビジネス・モデルに関する簡単
な説明と、命題の入力に関して説明する。The flow of storing the T-shaped ER diagram data to be managed has been described above. However, by giving a business proposition analyzed separately by a method independent of a code system to an entity, a more real business can be realized. An approximate database can be created, and comparisons can be made while conscious of the relationship between the code system and business. Therefore, in the present embodiment, propositions are extracted using an analysis method called “business model”.
Hereinafter, a brief description of the business model and input of a proposition will be described with reference to FIG.
【００８５】図１４は、販売業務におけるビジネス・モ
デルの例を示している。ビジネス・モデルは第１階層を
ファンクション・エリア、第２階層をファンクション、
第３階層をプロセス、第４階層をアクティビティとして
いる。親和図法のように、言語データを上位階層に名寄
せしていく手法であり、ビジネスの管理命題を単語では
なく具体性を持った箇条書きの形で表現する。この箇条
書きがアクティビティになり、このアクティビティを名
寄せした箇条書きがプロセス、さらに名寄せしたもの
が、ファンクション、最終的には、ファンクション・エ
リアとして、ビジネスの経営領域にある活動の範囲を表
現する。具体的には、販売業務をファンクション・エリ
アとすると、そのファンクション・エリアにおいてビジ
ネスを実現、達成するために柱となる活動エリア（販売
管理や商品管理等）を表わすファンクションがあり、こ
のファンクションにアクティビティから名寄せした箇条
書きのプロセス（顧客管理や受注管理等）を複数結びつ
けてビジネス・モデルを作るのが一般的な手順である。
こうしたビジネス・モデルを予め分析者は用意してお
く。最終的には、これを上述したＴ字型ＥＲダイアグラ
ムから展開した論理式あるいは記号に結び付けていくの
である（後述）。FIG. 14 shows an example of a business model in the sales business. In the business model, the first level is a function area, the second level is a function,
The third layer is a process, and the fourth layer is an activity. Like the Affinity Diagram method, it is a method of naming linguistic data at a higher level, and expresses business management propositions not in words but in specific bullet points. The itemized list becomes an activity, the itemized name of the activity represents a process, and the itemized name represents a function, and finally, a function area, which represents a range of activities in a business management area. Specifically, if the sales business is a function area, there is a function that represents an activity area (sales management, product management, etc.) that is a pillar for realizing and achieving business in that function area. It is a common procedure to create a business model by linking multiple bulleted processes (customer management, order management, etc.) that have been merged.
The analyst prepares such a business model in advance. Ultimately, this is linked to a logical expression or symbol developed from the above-mentioned T-shaped ER diagram (described later).
【００８６】ここでアクティビティは、通常複数の命題
を表しているとすると、一つのアクティビティは、単称
命題または複合命題を指し示すことになる。また、アク
ティビティはビジネスの中でしか理解し得ないような専
門的な用語を表している場合もあり、これも単称命題ま
たは複合命題を指し示すことになる。通常、単称命題と
目されるものはリソース系エンティティにほぼ絞られ、
対照表やイベント系エンティティなどは複合命題と考え
ることができるため、通常のアクティビティあるいは専
門用語を単称命題と複合命題に分類して、入力してい
く。具体的には、入力プログラム（３）２３によって、
ビジネス・モデルから得られた命題を、データとして入
力していく（Ｓ２０１）。入力する項目は、命題名、命
題記述、命題区分、用語区分である。ここで、命題区分
には、単称命題の場合には０、複合命題の場合には１を
入力する。用語区分には、アクティビティの場合は０、
専門用語の場合は１を入力する。こうしてＳ２０１で入
力されたデータは、格納プログラム４０によって命題テ
ーブル８６に格納される。命題テーブル８６のファイル
レイアウトの一例を図８に示す。Here, assuming that an activity usually represents a plurality of propositions, one activity indicates a simple proposition or a compound proposition. An activity may also represent a technical term that can only be understood in a business, and this also indicates a simple or compound proposition. Usually, what is regarded as a simple proposition is almost exclusively focused on resource-related entities,
Since a contrast table or an event-based entity can be considered as a compound proposition, ordinary activities or technical terms are classified into a simple name proposition and a compound proposition and input. Specifically, the input program (3) 23
The proposition obtained from the business model is input as data (S201). Items to be input are a proposition name, a proposition description, a proposition category, and a term category. Here, 0 is input to the proposition classification in the case of a simple proposition, and 1 is input in the case of a compound proposition. The term category is 0 for activities,
Enter 1 for technical terms. The data thus input in S201 is stored in the proposition table 86 by the storage program 40. FIG. 8 shows an example of the file layout of the proposition table 86.
【００８７】次に、命題テーブル８６に格納された命題
を、述語理論式テーブル８４及び命題論理式テーブル８
５に格納された論理式に結び付けていく。この関連付け
は分析者が行う。入力プログラム（４）２４によって、
各リレーションシップＮｏ．とそれに対応する命題Ｎ
ｏ．を入力していく（Ｓ２０２）。ここで入力されたデ
ータは、格納プログラム４０によって命題設定済テーブ
ル８７に格納される。命題設定済テーブル８７のファイ
ルレイアウトの一例を図９に示す。レイアウト上にある
項目のカージナリティＮｏ．、エンティティＮｏ．、リ
レーションシップ名、作成日、リレーションシップ記
述、元先区分、命題論理式はリレーションシップＮｏ．
を入力すると命題論理式テーブル８５を参照して自動的
に挿入される。Next, the proposition stored in the proposition table 86 is stored in the predicate theoretical expression table 84 and the propositional logical expression table 8.
5 is linked to the logical expression stored in This association is performed by the analyst. By the input program (4) 24,
Each relationship No. And the corresponding proposition N
o. Is input (S202). The data input here is stored in the proposition set table 87 by the storage program 40. FIG. 9 shows an example of a file layout of the proposition setting table 87. Cardinality No. of the item on the layout , Entity No. , Relationship name, creation date, relationship description, source / destination classification, and propositional formula are relationship No.
Is automatically inserted with reference to the propositional formula table 85.
【００８８】ここで、論理式化され命題と関連付けられ
たエンティティ、リレーションシップを比較検証するた
め、被比較物を別途用意しておく。これが命題理論にお
ける恒真式であるトートロジである。命題論理において
トートロジは常に真となる論理式であり、ビジネス上の
観察結果（管理対象データ）の適用例を該トートロジを
用いて示すことが可能となる。トートロジはＴ字型ＥＲ
ダイアグラムとは別にデータベースに格納しておく。Here, an object to be compared is separately prepared in order to compare and verify the entity and the relationship that have been logically formulated and associated with the proposition. This is a tautology, which is a constant formula in propositional theory. In propositional logic, a topology is a logical expression that is always true, and it is possible to show an application example of a business observation result (managed data) using the topology. Topology is T-shaped ER
Store it in a database separately from the diagram.
【００８９】以下、３０のトートロジを示す。 １．Ａ∨Ｂ≡〜（〜Ａ∧〜Ｂ） ２．Ａ⇒Ｂ≡〜（Ａ∧〜Ｂ） ３．Ａ∧Ｂ≡〜（〜Ａ∨〜Ｂ） ４．Ａ∧Ｂ≡〜（Ａ⇒〜Ｂ） ５．Ａ∨Ｂ≡〜Ａ⇒Ｂ ６．（Ａ≡Ｂ）≡（（Ａ⇒Ｂ）∧（Ｂ⇒Ａ）） ７．Ａ≡Ａ 同一律 ８．Ａ∨〜Ａ 排中律 ９．〜（Ａ∧〜Ａ） 矛盾律 １０．Ａ≡〜〜Ａ 二重否定の法則 １１．Ａ∧Ａ≡Ａ べき等律 １２．Ａ∨Ａ≡Ａ １３．Ａ∧Ｂ≡Ｂ∧Ａ 交換律 １４．Ａ∨Ｂ≡Ｂ∨Ａ １５．Ａ∧（Ｂ∧Ｃ）≡（Ａ∧Ｂ）∧Ｃ 結合律 １６．Ａ∨（Ｂ∨Ｃ）≡（Ａ∨Ｂ）∨Ｃ １７．Ａ∨（Ｂ∧Ｃ）≡（Ａ∨Ｂ）∧（Ａ∨Ｃ） 分配律 １８．〜（Ａ∨Ｂ）≡〜Ａ∧〜Ｂ １９．〜（Ａ∧Ｂ）≡〜Ａ∨〜Ｂ ド・モルガンの法則 ２０．Ａ∨（Ａ∧Ｂ）≡Ａ 吸収律 ２１．Ａ∧（Ａ∨Ｂ）≡Ａ ２２・（Ａ⇒Ｂ）≡（〜Ｂ⇒〜Ａ） 対偶の法則 ２３．Ａ⇒（Ｂ⇒Ｃ）≡（Ａ∧Ｂ）⇒Ｃ 移出律 ２４．（Ａ∧Ｂ）⇒Ａ ２５．Ａ⇒（Ａ∨Ｂ） ２６．Ａ⇒（Ｂ⇒（Ａ∧Ｂ）） ２７．（（Ａ⇒Ｂ）∧Ａ）⇒Ｂ 前件肯定律 ２８．（（Ａ⇒Ｂ）∧〜Ｂ）⇒〜Ａ 後件否定式 ２９．（（Ａ⇒Ｂ）∧（Ｂ⇒Ｃ））⇒（Ａ⇒Ｃ） 推移律 ３０．（Ａ⇒Ｂ）⇒（（Ｃ∨Ａ）⇒（Ｃ∨Ｂ）） ここで、Ａ、Ｂ、Ｃの大文字は１つのリレーションシッ
プ又はエンティティを示す。Hereinafter, 30 totologies will be described. 1. A {B} ~ (~ A ^ ~ B) A⇒B≡- (A∧-B) A {B} ~ (~ A ^ ~ B) 4. A {B}-(A-> B) A {B} ~ A⇒B6. (A≡B) ≡ ((A⇒B) ∧ (B⇒A)) A≡A Same rule8. A∨-A Exclusion rule9. ~ (A∧ ~ A) Contradiction rule10. A≡-A Double negation law 11. A∧A≡A Power equality A∨A≡A 13. A∧B≡B∧A Exchange law 14. A∨B≡B∨A 15. A∧ (B∧C) ≡ (A∧B) ∧C Binding law A∨ (B∨C) ≡ (A∨B) ∨C 17. A∨ (B∧C) ≡ (A∨B) ∧ (A∨C) Distribution law ~ (A∨B) ≡ ~ A∧ ~ B 19. ~ (A∧B) ≡ ~ A∨ ~ B de Morgan's law A∨ (A∧B) ≡A absorption law 21. A∧ (A∨B) ≡A22 · (A⇒B) ≡ (~ B⇒ ~ A) A ⇒ (B ⇒ C) ≡ (A ∧ B) ⇒ C (A∧B) ⇒A 25. A⇒ (A∨B) 26. A⇒ (B⇒ (A∧B)) 27. ((A⇒B) ∧A) ⇒B ((A⇒B) ∧-B) ⇒-A Consequence negative expression 29. ((A⇒B) ∧ (B⇒C)) ⇒ (A⇒C) Transition law 30. (A⇒B)） ((C∨A) ⇒ (C∨B)) Here, the capital letters A, B, and C indicate one relationship or entity.
【００９０】入力プログラム（５）２５によって、トー
トロジを入力する（Ｓ３０１）。入力する項目は、トー
トロジ（左辺）、トートロジ（右辺）、トートロジ（中
部）である。上述した３０個の式を左辺、右辺中部に分
けて入力し、格納プログラム４０によってトートロジテ
ーブル８８に格納する。トートロジは既に確定された論
理式であるため、データベースシステム構築の際、予め
格納しておいてもよい。トートロジテーブル８８のファ
イルレイアウトの一例を図１０に示す。The torology is input by the input program (5) 25 (S301). The items to be input are a totology (left side), a totology (right side), and a totology (middle part). The above-mentioned 30 equations are input separately for the left side and the right side, and are stored in the totology table 88 by the storage program 40. Since the topology is a logical formula that has already been determined, it may be stored in advance when constructing the database system. FIG. 10 shows an example of the file layout of the topology table 88.
【００９１】さらに、トートロジ以外の分析者が定義し
たビジネス上の制約（分析者定義テンプレート）を、被
比較物としてデータベースに格納してもよい。該分析者
定義テンプレートを用いた比較検証によって、各々の組
織に対応した業務分析を行うことが可能となる。これは
分析者が予め用意しておく。入力プログラム（５）２５
によって、分析者定義テンプレートを入力する（Ｓ３０
１）。入力する項目は、論理式で表現された分析者定義
テンプレートのみである。入力した分析者定義テンプレ
ートは、格納プログラム４０によってテンプレートテー
ブル８９に格納する。テンプレートテーブル８９のファ
イルレイアウトはトートロジテーブル８8とほぼ同様で
あるため省略する。Further, a business constraint (analyst definition template) defined by an analyst other than the totology may be stored in the database as a comparator. By comparing and verifying using the analyst-defined template, it becomes possible to perform business analysis corresponding to each organization. This is prepared in advance by the analyst. Input program (5) 25
Input an analyst-defined template (S30)
1). The items to be input are only the analyst-defined templates expressed by logical expressions. The input analyst definition template is stored in the template table 89 by the storage program 40. The file layout of the template table 89 is substantially the same as that of the totology table 88, and therefore will not be described.
【００９２】さらに、レガシーシステム等の他のシステ
ムのＴ字型ＥＲダイアグラムを被比較物として、格納し
てもよい。この場合、複数のシステムを比較対照させる
ことが可能となる。入力プログラム（１）２１や入力プ
ログラム（２）２２を用いて、他のシステムのＴ字型Ｅ
Ｒダイアグラムを入力し、格納プログラム４０によっ
て、データテーブル９０に格納する。そのファイルレイ
アウトは、上述の管理対象のデータを格納した各ファイ
ルレイアウトと同様である。また、Ｔ字型ＥＲダイアグ
ラムはないが、すでに定義したデータベーススキーマ文
（テキスト形式ファイル）がある場合は、他システムの
ファイルをシステム側で取り込む際、自動的に、アイデ
ンティファイアやアトリビュートのデータタイプをデー
タ名称から判別して、入力支援するような機能を有する
プログラムを搭載してもよい。Further, a T-shaped ER diagram of another system such as a legacy system may be stored as an object to be compared. In this case, it is possible to compare and contrast a plurality of systems. Using the input program (1) 21 and the input program (2) 22, a T-shaped E of another system is used.
The R diagram is input and stored in the data table 90 by the storage program 40. The file layout is the same as each file layout storing the data to be managed. Also, if there is no T-shaped ER diagram, but there is a database schema statement (text format file) already defined, when importing files from other systems on the system side, the data types of identifiers and attributes are automatically set. May be installed from a data name, and a program having a function of supporting inputting may be installed.
【００９３】以上のように作成された各ファイルに基づ
いて、比較検証を行う。まず、第一の検証として、トー
トロジとの比較を行う。これは、命題設定済テーブル８
７に格納された同じ命題を共有する（同じ命題Ｎｏ．を
持つ）リレーションシップの命題理論式をトートロジと
比較して、論理式の近いものから順に並べるという処理
を行い、さらに、例えば、トートロジにおける、≡（同
値）の左辺に観察結果（論理式化された管理対象デー
タ）があれば、右辺にその適用例を表示する、又はその
逆（右辺に観察結果、左辺にその適用例）を表示するの
である。あるいは、左辺、右辺共に観察結果が表示され
た場合は、それをそのまま表示し、業務における重複が
存在することを分析者に教示したりする。つまり、トー
トロジに基づいて示された適用例及び重複結果が、ビジ
ネスにおけるヒントとなり、分析者の１つの判断材料と
なり得るのである。The comparison verification is performed based on each file created as described above. First, as a first verification, comparison with a totology is performed. This is the proposition set table 8
7, the propositional theoretical formulas of the relationship sharing the same proposition (having the same proposition No.) are compared with the topology, and arranged in order from the closest logical formula. , ≡ (equivalent), if there is an observation result (logically managed data) on the left side, display the application example on the right side or vice versa (observation result on the right side, application example on the left side) You do it. Alternatively, when the observation result is displayed on both the left side and the right side, the observation result is displayed as it is, and the analyst is informed that the duplication in the business exists. In other words, the application example and the overlapping result indicated based on the topology can be a hint in the business and can be one of the judgment materials of the analyst.
【００９４】この比較検証動作は、検証プログラム
（１）５１によって成される（Ｓ４０１）。検証すべき
観察結果（リレーションシップの論理式）を、１つ１つ
のトートロジの式と比較していき、その論理式に近い順
に並べられ、左辺にあてはまる式があれば、その右辺の
論理式が比較検証結果（適用例）となる。右辺に観察結
果がくれば、その左辺の論理式が比較検証結果（適用
例）となる。この比較検証結果は、出力プログラム
（１）６１によって出力装置に出力される。このとき、
各矩形の重要度及び各リレーションシップの重要度の順
に出力させることも可能となり、業務分析がよりスムー
ズに行えるようになるとともにこのように、論理式化さ
れた管理対象データ（リレーションシップ）を、システ
ムによって自動的にトートロジと比較し、その結果を出
力することで、容易に分析者はビジネスのヒントを得ら
れ、又、類似した業務の発見にも役立つのである。具体
的な事例は、後述する。This comparison verification operation is performed by the verification program (1) 51 (S401). The observations to be verified (the logical expressions of the relationships) are compared with the expressions of each topology, and they are arranged in the order close to the logical expressions. If there is an expression that applies to the left side, the logical expression on the right side The result is a comparative verification (application example). If the observation result comes to the right side, the logical expression on the left side becomes the comparison verification result (application example). The comparison and verification result is output to the output device by the output program (1) 61. At this time,
It is also possible to output in the order of importance of each rectangle and importance of each relationship, so that business analysis can be performed more smoothly, and in this way, the logically managed data to be managed (relationship) By automatically comparing with the topology and outputting the result, the analyst can easily get business hints and find similar tasks. A specific case will be described later.
【００９５】また、第二の検証として、分析者定義テン
プレートとの比較を行う。これは、命題設定済テーブル
８７に格納された命題理論式を分析者定義テンプレート
の式にあてはめて、比較を行うものである。例えば、ト
ートロジとの比較において、類似した業務を発見したと
しても、それを重複としてとらえたくない必須の業務と
いうものが存在する場合がある。それを分析者が定義し
てテンプレートテーブル８９に格納しておけば、検証の
際、トートロジだけでなく、分析者定義テンプレートと
も比較をすることができ、比較検証結果が各組識に応じ
たものとなるため、業務分析の効率化が計れる。この比
較検証動作は、検証プログラム（２）５２によって成さ
れる（Ｓ４０１）。検証すべき観察結果を、１つ１つの
分析者定義テンプレートの式と比較していき、類似する
ものがあれば、それを出力プログラム（２）６２によっ
て出力装置に出力する。又、トートロジと比較した後に
この検証を行った場合には、トートロジとの比較によっ
て重複とみなされた観察結果のうち分析者定義テンプレ
ートに当てはまるものがあればそれを除外するようにし
てもよい。As a second verification, comparison with an analyst definition template is performed. This is to compare the propositional theoretical formula stored in the proposition setting table 87 with the formula of the analyst definition template. For example, even when a similar task is found in comparison with a totologi, there may be an essential task that the user does not want to regard as a duplicate. If the analysis is defined by the analyst and stored in the template table 89, at the time of verification, it is possible to compare not only the topology but also the analysis template defined by the analyst, and the comparison and verification result corresponds to each organization. Therefore, the efficiency of business analysis can be improved. This comparison verification operation is performed by the verification program (2) 52 (S401). The observation results to be verified are compared with the expressions of the analyst-defined templates one by one, and if there is a similar one, it is output to the output device by the output program (2) 62. Further, when this verification is performed after comparison with the totology, if there is an observation result which is regarded as a duplicate by the comparison with the totology and which applies to the analyst-defined template, it may be excluded.
【００９６】このように、論理式化された管理対象デー
タ（リレーションシップ）を、システムによって分析者
定義テンプレートと比較し、その結果を出力すること
で、分析者は容易に業務分析、改善のヒントを得ること
ができるのである。具体的な事例は、後述する。The system compares the logically managed data to be managed (relationship) with the analyst-defined template and outputs the result, so that the analyst can easily analyze the business and provide tips for improvement. Can be obtained. A specific case will be described later.
【００９７】また、第三の検証として、他システムとの
比較を行う。これは、命題設定済テーブル８７に格納さ
れた命題理論式を別システムのデータ（論理式化したも
の）と比較するものである。この比較検証動作は、検証
プログラム（３）５３によって成される（Ｓ４０１）。
対象業務のデータとは別に、Ｔ字型ＥＲダイアグラムと
してレガシーシステム等の他のシステムのデータを論理
式化したものと１つ１つ比較していき、類似したものが
あれば、それらをその比較検証結果として、出力プログ
ラム（３）６３によって出力装置に出力するため、旧来
のシステム等との重複データが発見できる。これによ
り、システム構築の効率化につながるとともに、複数の
システムを比較対照させることが可能となり、システム
導入の目安として使える。具体的な事例は、後述する。As a third verification, comparison with another system is performed. This is to compare the propositional theoretical formula stored in the propositional setting completed table 87 with data (logical formula) of another system. This comparison verification operation is performed by the verification program (3) 53 (S401).
Separately from the data of the target business, the data of other systems such as legacy systems are logically compared as a T-shaped ER diagram and compared one by one, and if there are similar ones, they are compared. As a result of the verification, the data is output to the output device by the output program (3) 63, so that duplicate data with an old system or the like can be found. This leads to more efficient system construction, and makes it possible to compare and contrast a plurality of systems, which can be used as a guide for system introduction. A specific case will be described later.
【００９８】また、第四の検証として、アイデンティフ
ァイアの比較を行う。これは、上述した３つの検証方法
とは異なり、論理式ではなく、原子コードであるアイデ
ンティファイア同士を比較するものである。この比較検
証は、図３には示されていないが、検証プログラム
（４）５４によって成される。検証プログラム（４）５
４は、命題設定済テーブル８７に格納されたデータを基
に、同じ命題を共有するエンティティ内のアイデンティ
ファイアをデータ項テーブル８３を参照して取り出し、
グループ化する。次に、同じグループのアイデンティフ
ァイア同士を比較して、データ長及びデータタイプの近
いものから順に並べたものを、エンティティ名ととも
に、出力プログラム（４）６４によって出力装置に出力
する。これにより、分析者は原子コードレベルでの検証
を行うことができるため、多義語や、エリアス、シノニ
ム等を発見しやすくなり、対象業務におけるデータの重
複や無駄を炙り出すことができる。具体的な事例は、後
述する。As a fourth verification, the identifiers are compared. Unlike the three verification methods described above, this is not a logical expression but a comparison between identifiers that are atomic codes. This comparison verification is performed by a verification program (4) 54, not shown in FIG. Verification program (4) 5
4 retrieves an identifier in an entity sharing the same proposition based on the data stored in the proposition set table 87 with reference to the data term table 83,
Group. Next, the identifiers of the same group are compared with each other, and those arranged in order from the one with the closest data length and data type are output to the output device together with the entity name by the output program (4) 64. This allows the analyst to perform verification at the atomic code level, so that it becomes easier to find polysemous words, aliases, synonyms, and the like, and to reveal duplication and waste of data in the target business. A specific case will be described later.
【００９９】また、第五の検証として、レーティングの
検証を行う。これは、上述した第一から第三の３つの検
証方法とは異なり、論理式ではなく、データベースにデ
ータ項及びエンティティを格納する際に入力したレーテ
ィングに基づいて、対象となるシステムを検証するもの
である。この比較検証は、図３には示されていないが、
検証プログラム（５）５５によって成される。予め評価
したい対象のシステム（レガシーシステム等）をデータ
テーブル９０に格納しておき、検証プログラム（４）５
４は、管理対象のＴ字型ＥＲダイアグラムに示されたデ
ータ項及びエンティティのうち必須のものが、該システ
ムのデータ中に存在するか否かを判断する。存在しなけ
れば、それだけで、該システムの適合性を「不適」と評
価する。また、必須エンティティが存在しても、一般エ
ンティティのレーティングの重要度の高いものに対応す
るものがどの程度存在しているか、また存在しなけれ
ば、そのレーティングに応じて、その評価点が悪くなる
ようにする。このように各重要度に基づいて対象システ
ムの適性結果を出し、出力プログラム（５）６５によっ
てその比較結果を出力装置に出力される。分析者は、出
力された結果から、対象業務に対するシステムの適性を
判断することができる。例えば、導入を考えているパッ
ケージを本システムで検証することも可能である。As a fifth verification, the rating is verified. Unlike the first to third verification methods described above, this method verifies the target system based on the rating entered when storing the data item and the entity in the database, not a logical expression. It is. This comparative verification is not shown in FIG.
This is performed by the verification program (5) 55. The system to be evaluated (legacy system or the like) to be evaluated is stored in the data table 90 in advance, and the verification program (4) 5
4 determines whether or not the essential data items and entities shown in the T-shaped ER diagram to be managed exist in the data of the system. If not, it alone assesses the suitability of the system as "unsuitable." In addition, even if there are required entities, how many of them correspond to those with high importance of the rating of general entities, and if they do not exist, their evaluation points will worsen according to their ratings To do. As described above, the suitability result of the target system is output based on each importance, and the comparison result is output to the output device by the output program (5) 65. The analyst can determine the suitability of the system for the target task from the output result. For example, it is possible to verify a package that is being introduced with this system.
【０１００】以上、５つの検証方法を説明したが、各検
証結果を、データベースに格納することも可能である。
各検証プログラムによって出された結果を、格納プログ
ラム４０が比較検証結果テーブル９１に格納する。比較
検証結果テーブル９１のファイルレイアウトの一例を図
１１に示す。Although the five verification methods have been described above, it is also possible to store each verification result in a database.
The storage program 40 stores the results issued by each verification program in the comparison verification result table 91. FIG. 11 shows an example of the file layout of the comparison verification result table 91.
【０１０１】以下、架空の組織の販売業務の一部を表現
したＴ字型ＥＲダイアグラムの例を用いて、本実施の形
態における業務分析の方法を説明する。図１５は、該販
売業務のＴ字型ＥＲダイアグラムの一例であり、矩形を
簡素化して全体の繋がりを示したものである。さらに、
図１６、図１７、図１８、図１９は、図１５のＴ字型Ｅ
Ｒダイアグラムを４分割してそれぞれ詳細に示したもの
である。また、前述の図１４は、図１５に対応するビジ
ネスモデルであるとする。Hereinafter, a business analysis method according to the present embodiment will be described using an example of a T-shaped ER diagram representing a part of the sales business of a fictional organization. FIG. 15 is an example of a T-shaped ER diagram of the sales business, which shows the entire connection by simplifying the rectangle. further,
16, 17, 18, and 19 show the T-shaped E of FIG.
The R diagram is divided into four parts and shown in detail. It is assumed that FIG. 14 described above is a business model corresponding to FIG.
【０１０２】さらにまた、図２０から図２５は、図１６
から図１９に示されたＴ字型ＥＲダイアグラムのデータ
を、図３のＳ１０１からＳ３０１の入力に従ってデータ
ベースに格納した結果を示す一例である。図２０はエン
ティティテーブル８２、図２１はデータ項テーブル８
３、図２２は述語理論式テーブル８４、図２３は、命題
論理式テーブル８５、図２４は命題テーブル８６、図２
５は命題設定済テーブル８７を示す。また、図２６はト
ートロジテーブル８８を示す。さらにまた、図２２を便
宜上簡略化し、述語理論式（関数式）全ての一覧を示し
たのが図２７であり、図２５を便宜上簡略化し、主なリ
レーションシップの命題論理式の一覧を示したのが図２
８である。さらに図２８には、命題論理式を補足する命
題文を示した。なお、図２８における命題No.は、図１
３で示されたビジネスモデルのアクティビティに対応し
ている。各テーブルの入力手順は既に上述したとおりで
あるため、説明は省略する。但し、エンティティの関数
式化及びリレーションシップの論理式化については、以
下、具体的に説明する。Further, FIGS. 20 to 25 show FIGS.
20 is an example showing the result of storing the data of the T-shaped ER diagram shown in FIG. 19 to the database in accordance with the inputs from S101 to S301 in FIG. 20 shows the entity table 82, and FIG. 21 shows the data item table 8.
2, FIG. 22 is a predicate theoretical expression table 84, FIG. 23 is a propositional logical expression table 85, FIG. 24 is a propositional table 86, FIG.
5 shows a proposition setting table 87. FIG. 26 shows a totology table 88. Further, FIG. 22 is simplified for convenience and FIG. 27 shows a list of all the predicate theoretical expressions (functional expressions). FIG. 25 is simplified for convenience and shows a list of propositional logical expressions of main relationships. Figure 2
8 Further, FIG. 28 shows a proposition sentence that supplements a propositional logical expression. In addition, the proposition No. in FIG.
It corresponds to the activity of the business model indicated by 3. Since the input procedure of each table is as described above, the description is omitted. However, the functionalization of entities and the logicalization of relationships will be specifically described below.
【０１０３】図２２及び図２７に示された述語理論式テ
ーブル８４における述語理論式は、図１６から図１９に
表わされたＴ字型ＥＲダイアグラムのエンティティを、
前述した関数式によって定義したものである。まず、リ
ソース系エンティティ「商品」の場合、アイデンティフ
ァイア（ｉ）は、”商品番号”であり、アトリビュート
（ａ，ｂ，ｃ，ｄ…ｎ）は、”品名”、”上代”、”原
価”、”リードタイム”の４項目であることから、以下
のように定義する。 商品＝Ｒ（商品番号（品名∧上代∧原価∧リードタイ
ム）） 同様に関数式化した他のリソース系エンティティは、図
２７に示された通りである。The predicate theoretical expressions in the predicate theoretical expression table 84 shown in FIGS. 22 and 27 correspond to the entities of the T-shaped ER diagram shown in FIGS.
This is defined by the above-described function expression. First, in the case of the resource entity “product”, the identifier (i) is “product number” and the attributes (a, b, c, d... N) are “product name”, “upper price”, “cost” Since there are four items of "" and "lead time", they are defined as follows. Commodity = R (commodity number (product name / cost / cost / lead time)) Other resource-related entities that have been similarly functionalized are as shown in FIG.
【０１０４】次に、イベント系エンティティ「出荷」を
関数式で示す。「出荷」のアイデンティファイア（ｉ）
は、”出荷番号”であり、参照キー（ｒ）は、”顧客番
号”の１項目であり、アトリビュート（ａ，ｂ，ｃ，ｄ
…ｎ）は、”重量”の１項目であることから、以下のよ
うに定義する。 出荷＝Ｅ（出荷番号∧顧客番号（重量）） さらに、ヘッダは、イベント系エンティティと同様のデ
ータ構造として定義できる。従って、イベント系エンテ
ィティ（ヘッダ）「受注ヘッダ」は、上述の「出荷」と
同様に定義する。 受注ヘッダ＝Ｈ（受注番号∧顧客番号（受注日∧予定納
期∧受注金額∧受注合計数量）） 同様に他のヘッダも図２７に示された通りに定義され
る。Next, the event-based entity “shipping” is shown by a functional expression. "Shipment" Identifier (i)
Is the “shipping number”, the reference key (r) is one item of the “customer number”, and the attributes (a, b, c, d)
.. N) is defined as follows because it is one item of “weight”. Shipment = E (shipment number∧customer number (weight)) Further, the header can be defined as a data structure similar to the event-based entity. Therefore, the event-based entity (header) “order received header” is defined in the same manner as “shipping” described above. Order header = H (order number∧customer number (order date∧planned delivery date∧order amount∧total order quantity)) Similarly, other headers are defined as shown in FIG.
【０１０５】次に、対照表、対応表、エンティティ・ロ
ール、デイティールであるが、これらのエンティティ
は、参照キー、また外部キーを根拠とする参照キーによ
り形成され、その構成は同一のものである。従って、同
様のデータ構造となる。対照表「商品・顧客・対照表」
の場合、参照キー（ｒ）は、”商品番号”、”顧客番
号”であり、アトリビュートは無いことから、以下のよ
うに定義する。 商品・顧客・対照表＝Ｃ（商品番号∧顧客番号） 同様に、図１６から図１９における他の対照表は、図２
７に示された通りに定義される。さらに対応表は、イベ
ント系エンティティ同士がｍ：１またはｍ：ｍの基数関
係の場合に、それらを結んだ際に生成され、対照表と同
様、両方のイベント系エンティティのアイデンティファ
イアが参照キーとして、組み込まれため、対応表も対照
表と同様の構造で定義される。 出荷指示ヘッダ・請求ヘッダ・対応表＝Ｊ（出荷指示コ
ード∧請求書番号） さらにエンティティ・ロールも、同様に定義する。 運賃・算定＝Ｌ（運賃番号∧出荷番号（料金）） さらにまた、受注デイティールも、同様に定義する。 受注デイティール＝Ｄ（受注番号∧商品番号（受注数量
∧受注金額））Next, there are a reference table, a correspondence table, an entity role, and a detail. These entities are formed by reference keys and reference keys based on foreign keys, and have the same structure. is there. Therefore, a similar data structure is obtained. Comparison table "Product / Customer / Comparison table"
In the case of, the reference keys (r) are “product number” and “customer number”, and there are no attributes, so they are defined as follows. Product / Customer / Comparison Table = C (Product Number / Customer Number) Similarly, the other comparison tables in FIGS.
7 as defined. Further, the correspondence table is generated when the event-based entities have a m: 1 or m: m radix relationship and are connected to each other, and the identifiers of both the event-based entities are referred to by the reference key similarly to the reference table. Therefore, the correspondence table is also defined by the same structure as the comparison table. Shipping instruction header / billing header / correspondence table = J (shipping instruction code / invoice number) Further, entity roles are defined in the same manner. Fare / Calculation = L (Fare number / shipping number (fee)) Further, the order details are defined in the same manner. Order details = D (order number ∧ product number (order quantity ∧ order amount))
【０１０６】また、再帰「顧客−請求グループ」の場
合、参照キー（ｒ）は、”顧客番号”であることから、
以下のように定義する。 顧客−請求グループ=Ｓ(顧客番号∧顧客番号)In the case of the recursive “customer-billing group”, since the reference key (r) is “customer number”,
It is defined as follows. Customer-billing group = S (customer number ∧ customer number)
【０１０７】また、仮想エンティティ「顧客取引累計」
の場合、参照キー（ｒ）は、”顧客番号”であり、アト
リビュート（ａ，ｂ，ｃ，ｄ…ｎ）は、”顧客金額累
計”の１項目であることから、以下のように定義する。 顧客取引累計=Ｖ(顧客番号(取引金額累計)) 以上のような関数式化を、分析者が予め入力したエンテ
ィティ類別及びデータ項に基づいて、本実施の形態にお
けるデータベースシステムの変換プログラム（１）３１
が行う。The virtual entity “cumulative customer transaction”
In the case of, the reference key (r) is “customer number” and the attribute (a, b, c, d... N) is one item of “cumulative amount of customer”. . Cumulative customer transaction = V (customer number (cumulative transaction amount)) Based on the entity type and the data item input by the analyst in advance, the above functionalization is converted by the conversion program (1) of the database system according to the present embodiment. ) 31
Do.
【０１０８】また、図２３及び図２８に示された命題論
理式テーブル８５における命題理論式は、図１６から図
１９に表わされたＴ字型ＥＲダイアグラムのリレーショ
ンシップを、前述した論理式によって定義したものであ
る。前述したように、本実施の形態では、カージナリテ
ィは、量化子の∀（全量）、∃（存在）、φ（対応な
し）、Ｑ（１対１対応）、及びＲ（ｎ対１対応）で表現
し、集合関係は、論理記号の¬（否定）、∨（選言）、
∧（連言）、⇒（含意）、≡（同値）を用いて表わす。
まず、スーパーセット・サブセット関係の「製品検査」
「機能検査」「外形検査」「動作検査」「消耗検査」に
おいては、他のリレーションシップと異なる処理（前述
図１３、Ｓ６０５）によって、以下のように表現でき
る。The propositional formula in the propositional formula table 85 shown in FIG. 23 and FIG. 28 is obtained by converting the relationship of the T-shaped ER diagram shown in FIG. 16 to FIG. It is defined. As described above, in this embodiment, the cardinality is the quantifier 量 (total), ∃ (existence), φ (no correspondence), Q (one-to-one correspondence), and R (n-one correspondence) The set relation is expressed by the logical symbols ¬ (negation), ∨ (disjunction),
∧ (conjunction), ⇒ (entailment), ≡ (equivalent).
First, "product inspection" of superset / subset relationship
The “function inspection”, “outer shape inspection”, “operation inspection”, and “wearing inspection” can be expressed as follows by processing different from other relationships (S605 in FIG. 13 described above).
【０１０９】製品検査⇒機能検査∨外形検査 機能検査⇒動作検査∨消耗検査Product inspection ⇒ Function inspection ∨ External inspection Function inspection ⇒ Operation inspection ∨ Consumption inspection
【０１１０】ここで、スーパーセットが製品検査、サブ
セットが機能検査、外形検査である。また、次の階層で
は、機能検査がスーパーセットとなり、動作検査、消耗
検査がサブセットとなる。Here, the superset is the product inspection, and the subset is the function inspection and the outer shape inspection. In the next layer, the function test is a superset, and the operation test and the wear test are subsets.
【０１１１】また、スーパーセット・サブセット関係以
外のリレーションシップ、例えば「商品」と「顧客」の
ように２つのリソース系エンティティにリレーションシ
ップが引かれた場合の論理式の定義方法を説明する。こ
の場合は、ｍ：ｍ（カージナリティＮｏ．４）のリレー
ションシップであるため、エンティティをｘ、ｙとする
と、 （∀ｘ∃ｙＲ（ｘ，ｙ）） ∧ （∃ｘ∀ｙＲ（ｘ，
ｙ）） のように表現すればよい。従って、商品をｘ、顧客をｙ
とするとそのリレーションシップは、 （∀商品∃顧客Ｒ（商品，顧客）） ∧ （∃商品∀顧
客Ｒ（商品，顧客）） のように定義される。上記のリレーションシップは、
「全ての商品を特定の顧客に売ることができる。また、
全ての顧客は特定の商品を買うことができる。」と読む
ことができる。つまり、ｍ：ｍのカージナリティが引か
れていることを示す。なお、Ｔ字形ＥＲ手法のルールで
は、リソース系エンティティ間に引かれたリレーション
シップにより、対照表が生成されるが、該対照表の述語
理論による関数式化は前述した通りである。A method of defining a logical expression when a relationship other than a superset / subset relationship, for example, a relationship is drawn between two resource-related entities such as “product” and “customer” will be described. In this case, since the relationship is m: m (cardinality No. 4), if the entities are x and y, (∀x∃yR (x, y)) ∧ (∧x∀yR (x,
y)). Therefore, the product is x and the customer is y
Then, the relationship is defined as (∀product∃customer R (product, customer)) ∧ (∃product∀customer R (product, customer)). The above relationship is
"All products can be sold to specific customers,
Every customer can buy a particular product. "Can be read. That is, it indicates that the cardinality of m: m is drawn. According to the rules of the T-shaped ER method, a reference table is generated by a relationship drawn between resource-related entities, and the function expression of the reference table by the predicate theory is as described above.
【０１１２】また、「商品・顧客・対照表」と「販売
員」のように、対照表とリソース系エンティティにｍ：
１（カージナリティＮｏ．３）のリレーションシップが
引かれた場合には、エンティティをｘ、ｙとすると、 ∀ｘ∃ｙＲ（ｘ，ｙ） のように表現される。従って、ｘを「商品・顧客・対照
表」、ｙを「販売員」とすると、 ∀商品・顧客・対照表∃販売員Ｒ（商品・顧客・対照
表，販売員） のように定義される。上記のリレーションシップは、商
品・顧客・対照表と販売員との間にビジネス・ルールが
あるような関係を表現している。つまり、「ある顧客に
どの商品を売るかが決まれば、商売の仕方を特定の販売
員に委ねているというビジネス・ルールがある。」とい
うことである。もちろんこの場合も、さらに対照表が
（商品・顧客・販売員・対照表）生成される。[0112] In addition, m:
When the relationship of 1 (cardinality No. 3) is drawn, if the entities are x and y, they are expressed as {x} yR (x, y). Therefore, if x is “product / customer / contrast table” and y is “salesperson”, it is defined as {product / customer / contrast table} salesperson R (commodity / customer / contrast table, salesperson). . The above relationship expresses a relationship where there is a business rule between the product / customer / reference table and the salesperson. In other words, "there is a business rule that, when it is decided which product to sell to a certain customer, the way of doing business is left to a specific salesperson." Of course, also in this case, a comparison table (product / customer / salesperson / contrast table) is generated.
【０１１３】また、「出荷指示ヘッダ」と「請求ヘッ
ダ」のように、イベントとイベントにｍ：１（カージナ
リティＮｏ．３）のリレーションシップが引かれた場合
には、エンティティをｘ、ｙとすると、 ∀ｘ∃ｙＲ（ｘ，ｙ） のように表現される。従って、ｘを「出荷指示ヘッ
ダ」、ｙを「請求ヘッダ」とすると、 （∀出荷指示ヘッダ∃請求ヘッダＲ（出荷指示ヘッダ，
請求ヘッダ）） のように定義される。上記のリレーションシップは、
「全ての出荷指示は、特定の請求処理が決まってから行
われる。」と読む。なお、Ｔ字形ＥＲ手法のルールで
は、イベント系エンティティ間に引かれたｍ：１又は
ｍ：ｍのリレーションシップにより、対応表が生成され
るが、該対応表の述語理論による関数式化は前述した通
りである。When an event has a relationship of m: 1 (cardinality No. 3), such as a “shipping instruction header” and a “billing header”, the entities are defined as x and y. Then, it is expressed as ∀x∃yR (x, y). Therefore, assuming that x is a “shipping instruction header” and y is a “billing header”, (∀shipping instruction header∃billing header R (shipping instruction header,
Billing header)). The above relationship is
It reads, "All shipping instructions are issued after a specific billing process is determined." According to the rules of the T-shaped ER method, a correspondence table is generated by an m: 1 or m: m relationship drawn between event-related entities. As you did.
【０１１４】また、「顧客」と「顧客取引累計」のよう
なリソース系エンティティとその仮想エンティティのリ
レーションシップは、１：１orφ（カージナリティＮ
ｏ．６）であるため、 ∀ｘ∃ｙＱ（ｘ，ｙ） ∨ φ（ｘ，ｙ） のように表現される。従って、ｘを顧客、ｙを顧客取引
累計とすると、 ∀顧客∃顧客取引累計Ｑ（顧客，顧客取引累計） ∨
φ（顧客，顧客取引累計） 顧客取引累計は、顧客の他のデータ項とデータ更新のタ
イミングが異なる（取引の成立時に更新される）ため、
取引が無ければ、ｎｕｌｌ値になることがある。従っ
て、仮想エンティティとして生成したものであり、対応
なしのカージナリティを付与している。The relationship between a resource entity such as “customer” and “cumulative customer transaction” and its virtual entity is 1: 1 or φ (cardinality N
o. 6), it is expressed as {x∀yQ (x, y) ∨φ (x, y). Therefore, if x is a customer and y is a customer transaction total, {customer} customer transaction cumulative Q (customer, customer transaction cumulative)}
φ (Customer, Cumulative customer transaction) The cumulative customer transaction is different from other customer data items in the timing of data update (updated when the transaction is completed)
If there is no transaction, it may be null value. Therefore, it is generated as a virtual entity, and is given cardinality without correspondence.
【０１１５】また、「顧客」が自分自身とリレーション
シップを引いているような再帰の場合も、同様に、カー
ジナリティを示した論理式で、 ∀顧客∃顧客Ｒ（顧客，顧客） と表現できる。このリレーションシップは、“顧客”の
中に請求先が含まれていて、幾つかの顧客はある顧客を
請求先に指定しているという事象を示すものである。さ
らに、「運賃・算定」のようなエンティティ・ロールの
場合も、同様に、 ∀運賃∃運賃・算定Ｒ（運賃，運賃・算定） ∀出荷∃運賃・算定Ｑ（出荷，運賃・算定） と表現できる。なお、この例は、出荷が確定した時点
で、その重量を運賃表にあたって運賃を算定するという
ものである。他のリレーションシップも、上述した方法
で表現する。本実施の形態におけるデータベースシステ
ムの変換プログラム（２）３２は、このような論理式化
を、分析者が予め入力したエンティティ及びスーパーセ
ット・サブセット区分及びカージナリティ及び元先区分
に基づいて行う。Also, in the case of recursion in which the “customer” has a relationship with itself, similarly, a logical expression indicating cardinality can be expressed as {customer} customer R (customer, customer). . This relationship indicates an event that the billing party is included in the "customer" and that some customers designate a certain customer as the billing party. Similarly, in the case of an entity role such as “Fare / Calculation”, the expression “∀Fare∃Fare / Calculation R (Fare, Fare / Calculation) ∀Shipping∃Fare / Calculation Q (Shipping, Fare / Calculation)” it can. In this example, when the shipment is confirmed, the fare is calculated based on the weight of the shipment. Other relationships are also represented in the manner described above. The conversion program (2) 32 of the database system according to the present embodiment performs such a logical formula based on the entity and the superset / subset category, the cardinality, and the source / destination category which are input in advance by the analyst.
【０１１６】こうして論理化したリレーションシップに
ビジネスモデルの命題を関連付けたのが図２５及び図２
８である。このテーブルに基づいて同じ命題を共有して
いるリレーションシップを、トートロジや分析者定義テ
ンプレートと比較していく。まず、トートロジとの比較
から説明する。本実施の形態では、検証プログラム
（１）５１が、同じ命題Ｎｏ．をもつエンティティのリ
レーションシップを比較の対象とする。例えば、図２８
において、命題Ｎｏ．５である（共有する）リレーショ
ンシップ（命題論理式）は、及び、∀受注ヘッダ∃顧客
Ｒ（受注、顧客）、∀受注明細∃商品Ｒ（受注明細、商
品）、∀受注明細∃受注ヘッダＲ（受注明細、受注ヘッ
ダ）である。以下、∀受注明細∃商品Ｒ（受注明細、商
品）を一例に挙げ、比較検証結果の例を示す。検証プロ
グラム（１）５１は、∀受注明細∃商品Ｒ（受注明細、
商品）を上述のトートロジの式全てと１つ１つ比較して
いき、類似するトートロジの式があれば、それを近い順
に並べて、その右辺または左辺の適用例を表示する。こ
の場合、式に近い順から並べて、その適用例を示したも
のは、以下のようになる。FIG. 25 and FIG. 2 relate the business model proposition to the relationship thus logicalized.
8 Based on this table, relationships that share the same proposition will be compared with the topology and analyst-defined templates. First, a comparison with a totologi will be described. In the present embodiment, the verification program (1) 51 has the same proposition No. The relationship of the entity with is targeted for comparison. For example, FIG.
In Proposition No. The relationship (propositional formula) that is (shared) 5 is: {order header} customer R (order, customer), {order detail} product R (order detail, product), {order detail} order header R (Order details, order header). Hereinafter, {order details} goods R (order details, goods) will be described as an example, and an example of a comparison verification result will be shown. The verification program (1) 51 is composed of {order details} product R (order details,
The products) are compared one by one with all of the above-described torology formulas, and if there are similar torology formulas, they are arranged in ascending order, and an application example of the right side or the left side thereof is displayed. In this case, the application examples are shown below arranged in the order close to the expression.
【０１１７】[0117]
【表３】 [Table 3]
【０１１８】上記の表において、からはトートロジ
式の７〜１２に対応しており、下線部分が適用例となっ
ている。分析者はこれらの式から分析する。は、適用
例が対象のリレーションシップと同じ式であり、同値は
当然であるが、本検証例ではなく、例えばレガシーシス
テム等との検証を行う場合等は、このトートロジ式に意
味が出てくる。また、同じ命題を共有するリレーション
シップが２つ以上あって、そのリレーションシップ同士
が類似している場合には、その類似性がこのトートロジ
式によって示されることになる。この点は、後述の検証
方法において説明する。は、集合論における補集合の
関係を示している。この適用例は、商品の返品や、受注
取り消し等のイベントが、対象のリレーションシップと
補集合の関係にあり、観察対象とは同時には発生しない
イベントであることを示している。は、と同様の意
味を示しており、式の形が異なるだけである。は、受
注を一旦受けた後に受注取り消しが発生（赤伝）、その
後再度受注が発生したことを表わしている。、共
に、と同様である。ここで、それぞれが意味のある比
較結果かどうかは、分析者の判断に委ねられることとな
るが、上記の例においては、例えば、の式から、受注
処理と受注取り消し後の再受注処理に同一性があること
を見出すことができ、業務改善とヒントとなりうる。ま
た、別の観点から、システムを開発する場合において、
受注取り消し後の再受注処理システムに受注処理システ
ムを流用できる等のヒントを分析者に与えることもでき
る。In the above table, kara corresponds to the totological formulas 7 to 12, and the underlined portion is an application example. Analysts analyze from these equations. Is the same expression as the relationship in which the application example is the target, and the equivalent is natural. . Further, when there are two or more relationships sharing the same proposition, and the relationships are similar, the similarity is represented by the totology formula. This will be described in a verification method described later. Shows the complement relation in set theory. This application example indicates that events such as merchandise returns and order cancellations are events that have a complementary relationship with the target relationship and do not occur simultaneously with the observation target. Has the same meaning as, except that the form of the expression is different. Indicates that the order has been canceled once after receiving the order (redden), and then the order has been generated again. , Both are the same as. Here, whether or not each is a significant comparison result is left to the judgment of the analyst. In the above example, for example, from the formula, the order processing and the re-order processing after cancellation of the order are the same. Can be found, and it can be a hint to improve business. Also, from another perspective, when developing a system,
It is also possible to give the analyst a hint that the order processing system can be used for the re-order processing system after the cancellation of the order.
【０１１９】なお、上記の表は、出力プログラム（１）
６１によって、出力装置に出力するが、ディスプレイに
表示するようにしても、印刷するようにしてもよい。ま
た、この結果を、格納プログラム４０によって、比較検
証結果テーブル９１に格納するようにしてもよい。本実
施の形態においては、リレーションシップＮｏ．とトー
トロジＮｏ．をそれぞれ、比較検証結果テーブル９１に
格納する。この時、分析者側で、この結果に対する評価
を数値として入力すれば、後の確認に役立つ。比較検証
結果テーブル９１のファイルレイアウト（図１１）を参
照されたい。The above table shows the output program (1)
The data is output to the output device by 61, but may be displayed on a display or printed. The result may be stored in the comparison verification result table 91 by the storage program 40. In the present embodiment, the relationship No. And Totology No. Are respectively stored in the comparison verification result table 91. At this time, if the analyst inputs the evaluation of this result as a numerical value, it is useful for later confirmation. See the file layout (FIG. 11) of the comparison verification result table 91.
【０１２０】さらにまた、命題Ｎｏ．１４のリレーショ
ンシップの命題論理式の場合の比較検証例を示す。同じ
命題Ｎｏ．１４を持つ論理式は、以下の３つである。Furthermore, Proposition No. 14 shows a comparative verification example in the case of a propositional logical expression of 14 relationships. The same proposition No. The following three logical expressions have 14:
【０１２１】 １、∀出荷∃製品検査Ｑ（出荷、製品検査） ２、∀入荷∃製品検査Ｑ（入荷、製品検査） ３、製品検査⇒機能検査 ４、製品検査⇒外形検査 ５、機能検査⇒動作検査 ６、機能検査⇒消耗検査 ７、機能検査∨外形検査 ８、動作検査∨消耗検査1, {shipment} product inspection Q (shipment, product inspection) 2, {arrival} product inspection Q (arrival, product inspection) 3, product inspection ⇒ function inspection 4, product inspection ⇒ outer shape inspection 5, function inspection ⇒ Operation inspection 6, Function inspection ⇒ Consumption inspection 7, Function inspection ∨ Outer inspection 8, Operation inspection ∨ Consumption inspection
【０１２２】以上の７式をトートロジと比較してその結
果を前述のように出力するがさらに、検証プログラム
（１）５１では、結合できるものは結合し、以下の論理
式The above seven equations are compared with the totology, and the result is output as described above. In the verification program (1) 51, those which can be combined are combined, and
【０１２３】 ９、製品検査⇒（機能検査∨外形検査） １０、機能検査⇒（動作検査∨消耗検査） １１、製品検査⇒（機能検査⇒動作検査） １２、製品検査⇒（機能検査⇒消耗検査） を導出し、トートロジとの比較検証の対象とする。9. Product inspection ⇒ (Function inspection ∨ Outer inspection) 10, Function inspection ⇒ (Operation inspection ∨ Consumption inspection) 11, Product inspection ⇒ (Function inspection 動作 Operation inspection) 12, Product inspection ⇒ (Function inspection 消耗 Consumption inspection) ) Is derived and compared with the totology.
【０１２４】検証プログラム（１）５１は、以上の式全
てを順にトートロジと比較していくが、ここでは例とし
て、１１式のみ比較検証結果を示す。この場合、トート
ロジの２３式により以下のような適用例が得られる。The verification program (1) 51 sequentially compares all of the above expressions with the totologi. Here, as an example, only the eleven expressions are shown as comparison and verification results. In this case, the following application example is obtained by the Totology equation 23.
【０１２５】 トートロジ式２３： Ａ⇒（Ｂ⇒Ｃ）≡（Ａ∧Ｂ）⇒Ｃ 論理式： 製品検査⇒（機能検査⇒動作検査） ≡
（製品検査∧機能検査）⇒動作検査 Totology formula 23: A⇒ (B⇒C) ≡ (A∧B) ⇒C Logical formula: product inspection → (functional inspection → operation inspection) ≡
(Product inspection∧Function inspection) ⇒Operation inspection
【０１２６】ここで、下線部が適用例である。トートロ
ジによって明示された適用例から、分析者は、「製品検
査」と「機能検査」の双方に「動作検査」が包含される
ことを発見することができ、例えば、システム構築にお
いて、動作検査処理を製品検査処理の直下に置くこと
で、機能検査処理部分を省く等のシステムの簡素化が可
能であり、実際の業務の面でも同様の簡素化が計れると
いうようなヒントを見出すことができる。Here, the underlined portion is an application example. From the application examples specified by the topology, the analyst can discover that both “product inspection” and “functional inspection” include “operation inspection”. By locating immediately below the product inspection processing, it is possible to simplify the system such as omitting the function inspection processing part, and to find a hint that the same simplification can be achieved in actual work.
【０１２７】次に、分析者定義テンプレートとの比較に
ついて説明する。本実施の形態では、トートロジとは別
に、分析者が自己の組織に対応したビジネス上の制約
を、予め本システムに入力してある場合は、検証プログ
ラム（２）５２が、該分析者定義テンプレートを用い
て、対象となるリレーションシップを比較検証する。例
として、上述の受注と顧客のリレーションシップを検証
することとする。前述の例では、において、受注処理
と受注取り消し後の再受注処理の同一性を示唆している
が、ここで、分析者が受注処理と再受注処理とを販売戦
略上、区別しておきたいと考えている場合、以下の分析
者定義テンプレートを用意する。Next, the comparison with the analyst definition template will be described. In the present embodiment, if the analyst has input business constraints corresponding to his or her organization into this system in advance, separately from the topology, the verification program (2) 52 executes the analysis by the analyst definition template. Is used to compare and verify the relationships. As an example, the relationship between the order and the customer described above will be verified. The above example suggests that the order processing and re-order processing after order cancellation are the same, but here the analyst wants to distinguish order processing from re-order processing in terms of sales strategy. If so, prepare the following analyst definition template.
【０１２８】∀受注明細∃商品Ｒ（受注明細、商品）
∨ ¬¬∀受注明細∃商品Ｒ（受注明細、商品）{Order Details} Product R (Order Details, Product)
∨ ¬¬∀Order Details∃Product R (Order Details, Product)
【０１２９】つまり、受注処理と受注取り消し後の再受
注処理をサブセットの関係としてとらえることを分析者
が予め定義しておき、トートロジとの比較の際には、そ
の分析者定義テンプレートを表示するのである。もしく
は、トートロジとの比較結果を表示する際、その結果が
分析者定義テンプレートに該当する場合は、表示しない
ようにする等の処理を行うようにしてもよい。That is, the analyst defines in advance that the order processing and the re-order processing after the cancellation of the order are regarded as a subset relationship, and the analyst definition template is displayed when comparing with the totology. is there. Alternatively, when the result of comparison with the totology is displayed, if the result corresponds to the analyst-defined template, a process of not displaying the result may be performed.
【０１３０】なお、上記の結果は、出力プログラム
（２）６２によって、出力装置に出力するが、ディスプ
レイに表示するようにしても、印刷するようにしてもよ
い。また、本実施の形態では、トートロジとの比較結果
を格納する領域（比較検証結果テーブル９１）のみ示さ
れているが、別途格納する領域を設け、この結果を、格
納プログラム４０によって、データベース内に格納する
ようにしてもよい。The above result is output to the output device by the output program (2) 62, but may be displayed on a display or printed. Further, in the present embodiment, only the area for storing the result of comparison with the totology (comparison / verification result table 91) is shown. It may be stored.
【０１３１】次に、他システムのデータとの比較につい
て説明する。検証プログラム（３）５３は、比較対象す
べき管理データ（論理式）と、既にＴ字型ＥＲダイアグ
ラムとして別途格納されているデータ（被比較物として
の論理式）との比較を行い、類似した論理式があれば、
それを表示する。レガシーシステムとしてデータテーブ
ル９０に格納されている論理式や、既に管理対象として
管理対象データ集合８１に格納されている論理式等を被
比較物とする。Next, comparison with data of another system will be described. The verification program (3) 53 compares the management data (logical expression) to be compared with the data (logical expression as the object to be compared) which is already stored separately as a T-shaped ER diagram, and is similar. If there is a logical expression,
Show it. A logical expression stored in the data table 90 as a legacy system, a logical expression already stored as a management target in the management target data set 81, or the like is set as a comparison target.
【０１３２】本実施の形態においては、既にＴ字型ＥＲ
ダイアグラムのデータとして別途データベースに格納さ
れ、既にシステム化されているレガシーシステムのデー
タ（図示せず）を被比較物として、対象の販売業務のデ
ータを検証する。In the present embodiment, the T-shaped ER
The data of the target sales operation is verified by using the data (not shown) of the legacy system already stored in the database as the data of the diagram and already systematized as the comparison object.
【０１３３】例として、販売業務中の以下の論理式を挙
げる。 ∀運賃∃運賃・算定Ｒ（運賃、運賃・算定） ∀出荷∃運賃・算定Ｑ（出荷、運賃・算定） 上記の論理式は、商品の出荷の時点で、その重量に基づ
いて運賃を算定する処理（出荷時の運賃算定）を示して
いる。検証プログラム（３）５３による比較の結果、レ
ガシーシステム中から以下の類似の論理式が示されたと
する。 ∀運賃・算定∃運賃Ｒ（運賃・算定、運賃） ∀入荷∃運賃・算定Ｑ（入荷、運賃・算定）As an example, the following logical expression during sales operation is given. ∀Fare∃Fare / Calculation R (Fare, Fare / Calculation) ∀Shipping∃Fare / Calculation Q (Shipping, Fare / Calculation) The above logical formula calculates the fare based on the weight of the product at the time of shipment. Processing (calculation of shipping fare). It is assumed that as a result of the comparison by the verification program (3) 53, the following similar logical expression is shown from the legacy system. ∀Fare / Calculation∃Fare R (Fare / Calculation, Fare) ∀Incoming∃Fare / Calculation Q (Income, Fare / Calculation)
【０１３４】上記の論理式は、レガシーシステム中の、
入荷の際に、その重量に基づいてその運賃を算定する処
理を示している。上記の結果から、「出荷時の運賃算
定」処理に類似したシステムがあることが明示されたこ
とになる。分析者は、明示された結果から、「出荷時の
運賃算定」と「入荷時の運賃算定」の計算を同一システ
ムとすることが可能であるというヒントを得ることがで
き、システムの処理効率の向上と、リソースの低減を計
ることが可能となる。The above logical expression is used in the legacy system.
The figure shows a process of calculating the fare based on the weight at the time of arrival. From the above results, it is clear that there is a system similar to the “shipping fare calculation” process. Analysts can get hints from the stated results that it is possible to use the same system for calculating “ship fare calculation” and “arrival freight calculation”, and to reduce the processing efficiency of the system. It is possible to improve and reduce resources.
【０１３５】なお、上記の結果は、出力プログラム
（３）６３によって、出力装置に出力するが、ディスプ
レイに表示するようにしても、印刷するようにしてもよ
い。また、本実施の形態では、トートロジとの比較結果
を格納する領域（比較検証結果テーブル９１）のみ示さ
れているが、別途格納する領域を設け、この結果を、格
納プログラム４０によって、データベース内に格納する
ようにしてもよい。The above result is output to the output device by the output program (3) 63, but may be displayed on a display or printed. Further, in the present embodiment, only the area for storing the result of comparison with the totology (comparison / verification result table 91) is shown. It may be stored.
【０１３６】次に、アイデンティファイアの比較検証に
ついて説明する。本実施の形態における検証プログラム
（４）５４は、既に命題と関連付けされた対象業務のデ
ータにおいて、同じ命題を共有するエンティティのアイ
デンティファイアをグループ化し、そのアイデンティフ
ァイアのデータタイプ及びデータ長に近いものから順に
並べたものを出力する。例えば、命題「仕入れ管理」を
共有するエンティティは以下の通りである。Next, comparison verification of the identifier will be described. The verification program (4) 54 according to the present embodiment groups identifiers of entities sharing the same proposition in the data of the target business already associated with the proposition, and sets the data type and data length of the identifier to Outputs those arranged in order from the closest one. For example, the entities that share the proposition "purchase management" are:
【０１３７】[0137]
【表４】 [Table 4]
【０１３８】これらのアイデンティファイアを検証プロ
グラム（４）５４が比較し、データタイプ、データ長の
近いものから順に並べたものが以下である。The verification program (4) 54 compares these identifiers and arranges them in the order of data type and data length as follows.
【０１３９】[0139]
【表５】 [Table 5]
【０１４０】上記の比較結果から、分析者は「仕入れ番
号」と「入荷番号」の類似性を発見することができ、同
じ管理対象でありながら、異なるコードをつけているエ
リアスの炙り出しの効果が得られる。また、このような
検証方法によれば、エリアスだけでなく、同じ名前であ
りながらデータタイプが異なるシノニムや、データ長が
異なるホモニムの発見にも役立つ。また、本例とは異な
るが、仕入先や受注先などといった多義語の炙り出しの
効果も得られる。従って、分析者が、コード体系の再検
討ひいては業務体制の見直し、改善を容易に行えるよう
になる。From the above comparison result, the analyst can find the similarity between the “purchase number” and the “arrival number”, and the effect of the broiling of the alias having different codes even though they are the same management target. Is obtained. Further, such a verification method is useful not only for finding aliases but also for finding synonyms having the same name but different data types and homonyms having different data lengths. Further, although different from the present example, an effect of browing polysemy words such as a supplier and a supplier can be obtained. Therefore, the analyst can easily review the code system and, consequently, review and improve the business system.
【０１４１】次に、レーティングの検証について説明す
る。本実施の形態における検証プログラム（５）５５
は、データ項テーブル８３に格納されたデータ項のレー
ティング及び述語理論式テーブル８４に格納されたエン
ティティのレーティングの数値を利用して、導入予定ま
たは導入を検討中のシステム等を評価し、適性を計算す
る。まず、データ項テーブル８３に格納されたデータ項
のレーティングから、必須データ項を抽出し、該必須デ
ータ項が導入予定のシステムに存在するかどうか検証す
る。この場合、レーティングの数値が０であるデータ項
を必須データ項とする。必須データ項が全て存在しなけ
れば、該システムは対象業務のシステムとして不適であ
ると評価する。エンティティも同様で、必須エンティテ
ィが存在しなければ不適と評価する。また、必須データ
項や必須エンティティが存在しても、重要度の高いデー
タ項やエンティティが存在する確立が低ければ、そのシ
ステムの評価は低くなるよう計算処理する。Next, the verification of the rating will be described. Verification program (5) 55 in the present embodiment
Utilizes the rating of the data term stored in the data term table 83 and the numerical value of the rating of the entity stored in the predicate theoretical formula table 84 to evaluate the system to be introduced or the system under consideration for introduction, and determine suitability. calculate. First, an essential data item is extracted from the rating of the data item stored in the data item table 83, and it is verified whether the essential data item exists in the system to be introduced. In this case, a data item having a rating value of 0 is defined as an essential data item. If all the essential data items do not exist, the system is evaluated as inappropriate as the system of the target business. The same applies to the entity. If the required entity does not exist, it is evaluated as inappropriate. In addition, even if an essential data item or an essential entity exists, if the probability of the existence of a data item or entity with a high degree of importance is low, a calculation process is performed so that the evaluation of the system is low.
【０１４２】例えば、まず、評価点の初期値を０とし、
レーティングが１である重要度が高いデータ項やエンテ
ィティの場合、検証するシステムに対応するデータ項や
エンティティが存在すれば、１０という数値を加算す
る。なければ、何も加算処理しない。レーティングが２
のデータ項やエンティティの場合、システムに存在すれ
ば、９を加算し、なければ、加算処理しない。逆に重要
度の低い、レーティングが１０のデータ項やエンティテ
ィは存在しても、加算する数値は１とする。こうして全
てのレーティングを検証し、最終的に得られた評価点
を、評価結果として出力する。以上のような評価計算を
検証プログラム（５）５５が行う。結果の出力は出力プ
ログラム（５）６５が行う。この検証を、導入予定の、
または導入したい複数のシステムに対して行えば、その
評価結果を比較して、対象業務にもっとも最適なシステ
ムを明確な数値で示すことが可能となる。また、評価点
を、全てのデータ項・エンティティが存在するとした場
合を１００％として、表現してもよい。評価点の計算方
法は限定しない。For example, first, the initial value of the evaluation point is set to 0,
In the case of a data item or entity having a rating of 1 and high importance, if a data item or entity corresponding to the system to be verified exists, a numerical value of 10 is added. If not, nothing is added. Rating 2
In the case of the data item or the entity of, if it exists in the system, add 9; otherwise, do not add. Conversely, even if there is a data item or entity with a low importance and a rating of 10, the numerical value to be added is 1. In this way, all the ratings are verified, and the finally obtained evaluation points are output as the evaluation results. The evaluation program (5) 55 performs the above evaluation calculation. The output of the result is performed by the output program (5) 65. This verification will be introduced,
Alternatively, if the evaluation is performed for a plurality of systems to be introduced, the evaluation results can be compared, and the most optimal system for the target business can be indicated by clear numerical values. Further, the evaluation points may be expressed assuming that all data items and entities are present as 100%. The method of calculating the evaluation points is not limited.
【０１４３】[0143]
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、Ｔ字型
ＥＲダイアグラムの矩形のデータ構造を関数式で定義
し、リレーションシップのデータ構造を命題論理式で定
義するようにしたので、トートロジとの比較検証や分析
者が定義したビジネス上の制約等との比較検証が容易に
行えるようになり、その検証結果を出力することで、多
義語や重複、冗長といった業務上の非効率や瑕疵を見つ
け出し、業務分析、業務改善のヒントを得ることができ
るという効果を奏する。さらに、そうしたデータ構造の
定義及びその定義方法を用いたシステムを提供すること
で、誰が行っても見落としの無い検証が可能となり、業
務監査を円滑かつ精緻に実施することができる。つま
り、本発明は、データ構造を述語論理、命題論理に基づ
いて定義することで、ビジネス上の命題と関連付けるこ
とができ、データとビジネスとの関係を意識しながら、
多義語や重複、冗長といった業務上の非効率や信頼性の
欠如、瑕疵、組織の管理体制といった諸問題に焦点を当
て、改善の方向性を与えることが可能となるのである。
また、システム面においても同様に、データの無駄、矛
盾等の発見により、システム開発に要する所要時間の短
期化につながり、さらに、開発したシステムを運用する
段階での業務効率化の効果が得られるようになる。As described above, according to the present invention, the rectangular data structure of the T-shaped ER diagram is defined by a functional expression, and the data structure of a relationship is defined by a propositional logical expression. Can be easily verified and compared with business constraints defined by the analyst, and by outputting the verification results, operational inefficiencies and defects such as polysemous words, duplication, and redundancy are output. This has the effect of being able to find out and obtain hints for business analysis and business improvement. Further, by providing such a data structure definition and a system using the definition method, it is possible to perform verification without overlooking anyone, and to perform a business audit smoothly and precisely. In other words, according to the present invention, by defining a data structure based on predicate logic and propositional logic, it can be associated with a business proposition, and while being aware of the relationship between data and business,
Focusing on issues such as business inefficiencies such as polysemous words, duplication, and redundancy, lack of reliability, defects, and organizational management systems, it is possible to give directions for improvement.
Similarly, in the system aspect, the discovery of waste of data, inconsistency, and the like leads to a reduction in the time required for system development, and furthermore, an effect of increasing the operational efficiency at the stage of operating the developed system can be obtained. Become like
【図１】本発明の実施の形態におけるデータベースシス
テムのソフトウェア構成のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of a software configuration of a database system according to an embodiment of the present invention.
【図２】Ｔ字型ＥＲダイアグラムの基本的な表現の一例
を示した図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a basic expression of a T-shaped ER diagram.
【図３】本発明の実施の形態における各入力データ及び
該入力データを格納するファイル及び入力・格納手順及
び各ファイル同士の関連を概念的に示したものであるFIG. 3 conceptually shows input data, a file for storing the input data, an input / storage procedure, and an association between the files in the embodiment of the present invention.
【図４】図１及び図３に示されたエンティティテーブル
のファイルレイアウトを示している。FIG. 4 shows a file layout of the entity table shown in FIGS. 1 and 3;
【図５】図１及び図３に示されたデータ項テーブルのフ
ァイルレイアウトを示している。FIG. 5 shows a file layout of the data item table shown in FIGS. 1 and 3;
【図６】図１及び図３に示された述語論理式テーブルの
ファイルレイアウトを示している。FIG. 6 shows a file layout of the predicate logical expression table shown in FIGS. 1 and 3;
【図７】図１及び図３に示された命題論理式テーブルの
ファイルレイアウトを示している。FIG. 7 shows a file layout of the propositional logical expression table shown in FIGS. 1 and 3;
【図８】図１及び図３に示された命題テーブルのファイ
ルレイアウトを示している。FIG. 8 shows a file layout of the propositional table shown in FIGS. 1 and 3;
【図９】図１及び図３に示された命題設定済テーブルの
ファイルレイアウトを示している。FIG. 9 shows a file layout of the proposition setting table shown in FIGS. 1 and 3;
【図１０】図１及び図３に示されたトートロジテーブル
のファイルレイアウトを示している。FIG. 10 shows a file layout of the totology table shown in FIGS. 1 and 3;
【図１１】図１及び図３に示された比較検証結果テーブ
ルのファイルレイアウトを示している。FIG. 11 shows a file layout of a comparison verification result table shown in FIGS. 1 and 3;
【図１２】変換プログラム（１）の処理フローの一例で
ある。FIG. 12 is an example of a processing flow of a conversion program (1).
【図１３】変換プログラム（２）の処理フローの一例で
ある。FIG. 13 is an example of a processing flow of a conversion program (2).
【図１４】ビジネス・モデルの一例を示したものであ
る。FIG. 14 shows an example of a business model.
【図１５】架空の組織の販売業務の一部を表現したＴ字
型ＥＲダイアグラムの一例であり、矩形を簡素化して全
体の繋がりを示したものである。FIG. 15 is an example of a T-shaped ER diagram that represents a part of a sales operation of a fictitious organization, and illustrates a whole connection by simplifying a rectangle.
【図１６】図１５を、４分割し、詳細に示したＴ字型Ｅ
Ｒダイアグラムである。FIG. 16 is a T-shaped E shown in FIG.
It is an R diagram.
【図１７】図１５を、４分割し、詳細に示したＴ字型Ｅ
Ｒダイアグラムである。FIG. 17 is a T-shaped E shown in FIG.
It is an R diagram.
【図１８】図１５を、４分割し、詳細に示したＴ字型Ｅ
Ｒダイアグラムである。FIG. 18 is a T-shaped E shown in FIG.
It is an R diagram.
【図１９】図１５を、４分割し、詳細に示したＴ字型Ｅ
Ｒダイアグラムである。FIG. 19 is a T-shape E shown in FIG.
It is an R diagram.
【図２０】図１６から図１９のＴ字型ＥＲダイアグラム
のエンティティを図４のエンティティテーブル８２のフ
ァイルレイアウトに従って格納した一例である。FIG. 20 is an example in which the entities of the T-shaped ER diagrams of FIGS. 16 to 19 are stored according to the file layout of the entity table 82 of FIG. 4;
【図２１】図１６から図１９のＴ字型ＥＲダイアグラム
のデータ項を図５のデータ項テーブル８３のファイルレ
イアウトに従って格納した一例である。21 is an example in which data items of the T-shaped ER diagrams of FIGS. 16 to 19 are stored according to a file layout of a data item table 83 of FIG.
【図２２】図１６から図１９のＴ字型ＥＲダイアグラム
の述語理論の関数式を図６の述語理論式テーブル８４の
ファイルレイアウトに従って格納した一例である。FIG. 22 is an example in which the functional expressions of the predicate theory of the T-shaped ER diagrams of FIGS. 16 to 19 are stored according to the file layout of the predicate theoretical expression table 84 of FIG.
【図２３】図１６から図１９のＴ字型ＥＲダイアグラム
のリレーションシップの論理式を図７の命題論理式テー
ブル８５のファイルレイアウトに従って格納した一例で
ある。FIG. 23 is an example in which the logical expression of the relationship of the T-shaped ER diagram of FIGS. 16 to 19 is stored according to the file layout of the propositional logical expression table 85 of FIG.
【図２４】図１４のビジネス・モデルの命題を図８の命
題テーブル８６のファイルレイアウトに従って格納した
一例である。24 is an example in which the proposition of the business model in FIG. 14 is stored according to the file layout of the proposition table 86 in FIG.
【図２５】図１４のビジネス・モデル及び図１６から図
１９のＴ字型ＥＲダイアグラムのリレーションシップを
関連付けて図９の命題設定済テーブル８７のファイルレ
イアウトに従って格納した一例である。25 is an example in which the business model of FIG. 14 and the relationships of the T-shaped ER diagrams of FIGS. 16 to 19 are associated and stored according to the file layout of the proposition set table 87 of FIG.
【図２６】トートロジを図１０のトートロジテーブル８
８のファイルレイアウトに従って格納した一例である。FIG. 26 is a diagram showing a storage unit of the storage unit of FIG. 10;
8 is an example stored according to the file layout of FIG.
【図２７】図２３を、便宜上簡略化し、図１６から図１
９に示されたエンティティの述語理論式の一覧を示した
ものである。27 is a simplified version of FIG. 23 for convenience, and FIG.
9 shows a list of predicate theoretical expressions of the entity shown in FIG.
【図２８】図２５を、便宜上簡略化し、図１６から図１
９に示された主なリレーションシップの命題論理式の一
覧を示したものである。FIG. 28 is a simplified version of FIG. 25, and FIGS.
9 is a list of propositional logical expressions of main relationships shown in FIG.
１０ 業務分析ツール ２１ 入力プログラム（１） ２２ 入力プログラム（２） ２３ 入力プログラム（３） ２４ 入力プログラム（４） ２５ 入力プログラム（５） ３１ 変換プログラム（１） ３２ 変換プログラム（２） ４０ 格納プログラム ５１ 検証プログラム（１） ５２ 検証プログラム（２） ５３ 検証プログラム（３） ５４ 検証プログラム（４） ５５ 検証プログラム（５） ６１ 出力プログラム（１） ６２ 出力プログラム（２） ６３ 出力プログラム（３） ６４ 出力プログラム（４） ６５ 出力プログラム（５） ８０ ＲＤＢ ８１ 管理対象データ集合 ８２ エンティティテーブル ８３ データ項テーブル ８４ 述語理論式テーブル ８５ 命題論理式テーブル ８６ 命題テーブル ８７ 命題設定済テーブル ８８ トートロジテーブル ８９ テンプレートテーブル ９０ データテーブル ９１ 比較検証結果テーブル Reference Signs List 10 business analysis tool 21 input program (1) 22 input program (2) 23 input program (3) 24 input program (4) 25 input program (5) 31 conversion program (1) 32 conversion program (2) 40 storage program 51 Verification program (1) 52 Verification program (2) 53 Verification program (3) 54 Verification program (4) 55 Verification program (5) 61 Output program (1) 62 Output program (2) 63 Output program (3) 64 Output program (4) 65 Output program (5) 80 RDB 81 Managed data set 82 Entity table 83 Data term table 84 Predicate theoretical formula table 85 Propositional logical formula table 86 Propositional table 87 Propositional setting table 88 Topology table 89 Plates Table 90 Data Table 91 compares the verification result table
Claims (18)
ータをデータベースに格納するためのデータ構造定義方
法において、 Ｔ字型ＥＲダイアグラムの矩形をアイデンティファイア
とアトリビュートの論理記号を用いた関数式で表現し、 前記矩形間のリレーションシップを論理記号及び基数制
約記号を用いた論理式で表現することを特徴とするデー
タ構造定義方法。1. A data structure defining method for storing data represented by a T-shaped ER diagram in a database, wherein a rectangle of the T-shaped ER diagram is represented by a function expression using a logical symbol of an identifier and an attribute. A data structure definition method, wherein the relationship between the rectangles is represented by a logical expression using a logical symbol and a radix constraint symbol.
おいて、 前記矩形を表現する関数式は、ｉをアイデンティファイ
ア、ｒを参照キー、ａ，ｂ，ｃ，ｄ…ｎをアトリビュー
ト、アルファベット大文字を関数、∧を連言とすると、 リソース系エンティティは、Ｒ（ｉ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…
∧ｎ））、イベント系エンティティは、Ｅ（ｉ∧ｒ１∧
ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、対照表は、
Ｃ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、
対応表は、Ｊ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…
∧ｎ））、エンティティ・ロールは、Ｌ（ｒ１∧ｒ２…
∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、ヘッダは、Ｈ（ｉ
∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、デ
ィティールは、Ｄ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧
ｄ…∧ｎ））、再帰は、Ｓ（ｉ∧ｉ'（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ
…∧ｎ））、仮想エンティティは、Ｖ（ｒ１∧ｒ２…∧
ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））であることすることを
特徴とするデータ構造定義方法。2. The data structure definition method according to claim 1, wherein in the function expression representing the rectangle, i is an identifier, r is a reference key, a, b, c, d. If capital letters are functions and ∧ is a conjunction, the resource entity is R (i (a （b∧c∧d...)
{N)), the event-based entity is E (i {r1}
r2 ... ∧rm (a （b∧c∧d ... ∧n)), and the comparison table is
C (r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧n)),
The correspondence table is J (r1∧r2... Rm (a∧b∧c∧d...)
{N)), the entity role is L (r1∧r2 ...
∧rm (a∧b∧c∧d... ∧n)) and the header is H (i
∧r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧n)), and the detail is D (r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧)
d ... ∧n)) and recursion is S (i 、 i ′ (a∧b∧c∧d)
... {N)), the virtual entity is V (r1∧r2.
rm (a∧b∧c∧d... ∧n)).
義方法において、 前記矩形間のリレーションシップを表わす論理式は、前
記矩形間の基数関係（カージナリティ）、又は、基数関
係及び集合関係によって表わし、 前記基数関係は、量化子の∀（全量）、∃（存在）、基
数制約のφ（対応なし）、１対１対応、及びｎ対１対応
を任意の記号で表わし、 前記集合関係は、論理記号の¬（否定）、∨（選言）、
∧（連言）、⇒（含意）、≡（同値）を任意の記号を用
いて表わしたものであることを特徴とするデータ構造定
義方法。3. The data structure defining method according to claim 1, wherein the logical expression representing the relationship between the rectangles is based on a radix relationship (cardinality) or a radix relationship and a set relationship between the rectangles. In the radix relation, the quantifier ∀ (total), ∃ (existence), the radix constraint φ (no correspondence), the one-to-one correspondence, and the n-to-1 correspondence are represented by arbitrary symbols. , The logical symbols ¬ (negation), ∨ (disjunction),
A data structure definition method characterized in that ∧ (conjunction), ⇒ (entailment), and ≡ (equivalent) are represented using arbitrary symbols.
を、矩形は関数式化、リレーションシップは論理式化し
て格納し、 別途、対象となる業務の命題を格納し、 次いで、関数式化、論理式化したＴ字型ＥＲダイアグラ
ムのデータと対象となる業務の命題との関連付けを格納
し、 別途、恒真式としてのトートロジを格納し、 格納され命題に関連付けされたＴ字型ＥＲダイアグラム
のデータと、格納されたトートロジを比較・検証し、 その比較検証結果を出力することによって、業務分析や
改善のヒントを与えることを特徴とする業務分析検証方
法。4. In verifying the target business, the T-shaped ER diagram format data of the target business is stored as a functional expression in a rectangle and a logical expression in a relationship, and stored separately. Stores the proposition of the business, then stores the association between the data of the T-shaped ER diagram that has been functionalized and formulated and the proposition of the target business, and separately stores the totology as a constant expression, A task characterized by comparing and verifying T-shaped ER diagram data stored and associated with a proposition and a stored torology, and outputting a result of the comparison and verification, thereby providing a task analysis and a hint for improvement. Analytical verification method.
いて、 関数式は、 リソース系エンティティは、Ｒ（ｉ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…
∧ｎ））、イベント系エンティティは、Ｅ（ｉ∧ｒ１∧
ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、対照表は、
Ｃ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、
対応表は、Ｊ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…
∧ｎ））、エンティティ・ロールは、Ｌ（ｒ１∧ｒ２…
∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、ヘッダは、Ｈ（ｉ
∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））、デ
ィティールは、Ｄ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧
ｄ…∧ｎ））、再帰は、Ｓ（ｉ∧ｉ'（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ
…∧ｎ））、仮想エンティティは、Ｖ（ｒ１∧ｒ２…∧
ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））であることすることを
特徴とする業務分析検証方法。5. The business analysis / verification method according to claim 4, wherein the function formula is such that the resource entity is R (i (a （b∧c∧d...)
{N)), the event-based entity is E (i {r1}
r2 ... ∧rm (a （b∧c∧d ... ∧n)), and the comparison table is
C (r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧n)),
The correspondence table is J (r1∧r2... Rm (a∧b∧c∧d...)
{N)), the entity role is L (r1∧r2 ...
∧rm (a∧b∧c∧d... ∧n)) and the header is H (i
∧r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧n)), and the detail is D (r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧)
d ... ∧n)) and recursion is S (i 、 i ′ (a∧b∧c∧d)
... {N)), the virtual entity is V (r1∧r2.
rm (a∧b∧c∧d... ∧n)).
法において、 論理式は、前記矩形間の基数関係（カージナリティ）、
又は、基数関係及び集合関係によって表わし、 前記基数関係は、量化子の∀（全量）、∃（存在）、基
数制約のφ（対応なし）、１対１対応、及びｎ対１対応
を任意の記号で表わし、 前記集合関係は、論理記号の¬（否定）、∨（選言）、
∧（連言）、⇒（含意）、≡（同値）を任意の記号を用
いて表わしたものであることを特徴とする業務分析検証
方法。6. The business comparison verification method according to claim 4, wherein a logical expression is a radix relation (cardinality) between the rectangles.
Alternatively, the radix relation is represented by a radix relation and a set relation, and the radix relation is any one of the quantifier ∀ (full amount), ∃ (existence), the radix constraint φ (no correspondence), one-to-one correspondence, and n-to-one correspondence. The set relation is represented by logical symbols ¬ (negation), ∨ (disjunction),
A business analysis verification method characterized in that ∧ (conjunction), ⇒ (entailment), and ≡ (equivalent) are represented using arbitrary symbols.
比較検証方法において、 トートロジとは別に、分析者が任意に定義した業務上の
制約を格納し、 命題と関連付けされたＴ字型ＥＲダイアグラムのデータ
と分析者定義制約を比較し、 その比較結果を出力することによって、業務分析や改善
のヒントを与えることを特徴とする業務分析検証方法。7. The business comparison verification method according to claim 4, wherein, apart from the topology, a business constraint arbitrarily defined by an analyst is stored, and a T-shape associated with a proposition is stored. A business analysis and verification method characterized by comparing data of an ER diagram with an analyst-defined constraint and outputting a result of the comparison to give a hint for business analysis and improvement.
分析検証方法において、 対象となる業務とは別のシステムのデータをＴ字型ＥＲ
ダイアグラムで格納し、 そのＴ字型ＥＲダイアグラムの矩形データを関数式化、
リレーションシップデータを論理式化し、 命題と関連付けされた対象業務のＴ字型ＥＲダイアグラ
ムのデータと、別のシステムのデータを比較検証し、 その比較検証結果を出力することによって、業務分析や
改善のヒントを与えることを特徴とする業務分析検証方
法。8. The business analysis and verification method according to claim 4, wherein data of a system different from a target business is converted into a T-shaped ER.
Store as a diagram, convert the rectangular data of the T-shaped ER diagram into a functional formula,
By formulating the relationship data into a logical expression, comparing and verifying the T-shaped ER diagram data of the target business associated with the proposition with data from another system, and outputting the comparison and verification results, business analysis and improvement can be achieved. A business analysis verification method characterized by giving hints.
分析検証方法において、 命題と関連付けされた対象業務のＴ字型ＥＲダイアグラ
ムの矩形データを、同じ命題を共有するアイデンティフ
ァイアごとにグループ化し、 そのアイデンティファイアのデータタイプ及びデータ長
に近いものから順に並べたものを出力することによっ
て、業務分析や改善のヒントを与えることを特徴とする
業務分析検証方法。9. The business analysis and verification method according to claim 4, wherein the rectangular data of the T-shaped ER diagram of the target business associated with the proposition is divided for each identifier sharing the same proposition. A business analysis and verification method characterized by providing business analysis and hints for improvement by grouping and outputting data arranged in order from the data type and the data length of the identifiers in order from the closest one.
務分析検証方法において、 対象となる業務のデータをＴ字型ＥＲダイアグラムで格
納する際、 そのＴ字型ＥＲダイアグラムのデータ項の重要度及び矩
形データの重要度を格納し、 その重要度に基づいて、対象となる業務のデータと検証
対象のシステムのデータを比較し、該システムを評価す
ることによって、業務に対する適性を導き出すことを特
徴とする業務分析検証方法。10. The business analysis and verification method according to claim 4, wherein when storing data of a target business in a T-shaped ER diagram, the importance of data items in the T-shaped ER diagram is important. And the importance of the rectangular data are stored. Based on the importance, the data of the target business is compared with the data of the system to be verified, and the system is evaluated to derive suitability for the business. Characteristic business analysis verification method.
で入力する第一の入力手段と、 前記第一の入力手段で入力したＴ字型ＥＲダイアグラム
の矩形をアイデンティファイアとアトリビュートの論理
記号を用いた関数式に変換する第一の変換手段と、 前記第一の入力手段で入力したＴ字型ＥＲダイアグラム
の前記矩形間のリレーションシップを論理記号及び基数
制約記号を用いた論理式に変換する第二の変換手段と、 前記第一の変換手段により関数式に変換された矩形と、
前記第二の変換手段により論理式に変換されたリレーシ
ョンシップを記憶する第一の記憶手段と、 前記第一の変換手段により関数式に変換された矩形と、
前記第二の変換手段により論理式に変換されたリレーシ
ョンシップを前記第一の記憶手段に格納する第一の格納
手段と、 ビジネス上の命題を入力する第二の入力手段と、 前記第二の入力手段により入力された前記ビジネス上の
命題を記憶する第二の記憶手段と、 前記第二の入力手段により入力された前記ビジネス上の
命題を前記第二の記憶手段に格納する第二の格納手段
と、 前記第一の記憶手段に記憶された関数式又は論理式のデ
ータと、前記第二の記憶手段に記憶された前記ビジネス
上の命題との関連付けを入力する第三の入力手段と、 前記第三の入力手段により入力された前記関連付けを記
憶する第三の記憶手段と、 前記第三の入力手段により入力された前記関連付けを前
記第三の記憶手段に格納する第三の格納手段と、 恒真式であるトートロジを入力する第四の入力手段と、 前記第四の入力手段により入力された前記トートロジを
記憶する第四の記憶手段と、 前記第五の入力手段により入力された前記トートロジを
前記第四の記憶手段に格納する第五の格納手段と、 前記第一の記憶手段に格納された前記論理式のデータ
を、前記第三の記憶手段に格納された前記関連付けに基
づき、前記第四の記憶手段に格納された前記トートロジ
を用いて比較し、検証する第一の比較検証手段と、 前記第一の比較検証手段が出した比較検証結果をに出力
する第一の出力手段とを備えてなるデータベースシステ
ム。11. A first input means for inputting data in the form of a T-shaped ER diagram, and a rectangle of the T-shaped ER diagram input by the first input means is used for identifiers and logical symbols of attributes. A first converting means for converting the relationship between the rectangles of the T-shaped ER diagram input by the first input means into a logical expression using a logical symbol and a radix constraint symbol. A second conversion unit, a rectangle converted into a functional expression by the first conversion unit,
First storage means for storing the relationship converted to a logical expression by the second conversion means, and a rectangle converted to a functional expression by the first conversion means,
A first storage unit for storing the relationship converted into the logical expression by the second conversion unit in the first storage unit; a second input unit for inputting a business proposition; Second storage means for storing the business proposition input by the input means; and second storage for storing the business proposition input by the second input means in the second storage means. Means, data of a functional expression or a logical expression stored in the first storage means, and third input means for inputting an association between the business proposition stored in the second storage means, A third storage unit that stores the association input by the third input unit; and a third storage unit that stores the association input by the third input unit in the third storage unit. , A fourth input means for inputting a torology to be stored, a fourth storage means for storing the torology input by the fourth input means, and a fourth storage means for storing the torology input by the fifth input means to the fourth input means. A fifth storage unit that stores the logical expression data stored in the first storage unit, the fourth storage unit based on the association stored in the third storage unit. A first comparison / verification unit for comparing and verifying using the totology stored in the unit; and a first output unit for outputting a comparison / verification result issued by the first comparison / verification unit to the first comparison / verification unit. Database system.
テムにおいて、 前記第一の変換手段は、 リソース系エンティティを、Ｒ（ｉ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…
∧ｎ））に、 イベント系エンティティを、Ｅ（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒ
ｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、対照表を、Ｃ（ｒ１
∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、対応表
を、Ｊ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧
ｎ））に、エンティティ・ロールを、Ｌ（ｒ１∧ｒ２…
∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、ヘッダを、Ｈ
（ｉ∧ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））
に、ディティールを、Ｄ（ｒ１∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ
∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、再帰を、Ｓ（ｉ∧ｉ'（ａ∧ｂ
∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に、仮想エンティティを、Ｖ（ｒ１
∧ｒ２…∧ｒｍ（ａ∧ｂ∧ｃ∧ｄ…∧ｎ））に変換する
ことを特徴とするデータベースシステム。（ここで、
ｉ：アイデンティファイア、ｒ：参照キー、ａ，ｂ，
ｃ，ｄ…ｎ：アトリビュート、大文字：任意の文字であ
り、関数、∧：連言）12. The database system according to claim 11, wherein said first conversion means converts a resource-related entity into R (i (a∧b∧c∧d...)
{N)), an event-based entity is represented by E (i∧r1∧r2... ∧r
m (a∧b∧c∧d...） n)) and C (r1
対 応 r2... Rm (a∧b∧c∧d... N)) and the correspondence table by J (r1∧r2... Rm (a∧b∧c∧d...)
n)), the entity role is represented by L (r1∧r2...)
ヘ ッ ダ rm (a∧b∧c∧d ... ∧n)) and the header
(I∧r1∧r2 ... ∧rm (a∧b∧c∧d ... ∧n))
And D (r1ｒr2... ∧rm (a∧b
∧c∧d ... ∧n)) and the recursion to S (i∧i '(a∧b
∧c∧d... ∧n)), the virtual entity is represented by V (r1
デ ー タ ベ ー ス r2 (に b デ ー タ ベ ー ス c∧d... ∧n)). (here,
i: identifier, r: reference key, a, b,
c, d ... n: attribute, uppercase letter: any character, function, ∧: conjunction)
ースシステムにおいて、 前記第二の変換手段は、 前記矩形間のリレーションシップを、前記矩形間の基数
関係（カージナリティ）、又は、基数関係及び集合関係
によって表わされる論理式に変換するものであり、 前記基数関係は、量化子の∀（全量）、∃（存在）、基
数制約のφ（対応なし）、１対１対応、及びｎ対１対応
を任意の記号で表わし、 前記集合関係は、論理記号の¬（否定）、∨（選言）、
∧（連言）、⇒（含意）、≡（同値）を任意の記号を用
いて表わしたものであることを特徴とするデータベース
システム。13. The database system according to claim 11, wherein the second conversion unit converts the relationship between the rectangles into a radix relationship (cardinality) between the rectangles, or a radix relationship and a set. The radix relation is represented by a radix relation: ∀ (full quantity), ∃ (existence), radix constraint φ (no correspondence), one-to-one correspondence, and n-to-one correspondence Is represented by an arbitrary symbol, and the set relation is expressed by logical symbols ¬ (negation), ∨ (disjunction),
A database system characterized in that ∧ (conjunction), ⇒ (entailment), and ≡ (equivalent) are represented using arbitrary symbols.
のデータベースシステムにおいて、さらに、 分析者が任意に定義するビジネス上の制約を入力する第
五の入力手段と、 前記第五の入力手段により入力された前記分析者定義制
約を記憶する第五の記憶手段と、 前記第五の入力手段により入力された前記分析者定義制
約を前記第五の記憶手段に入力する第五の格納手段と、 前記第一の記憶手段に格納された前記論理式のデータ
を、前記第三の記憶手段に格納された前記関連付けに基
づき、前記第五の記憶手段に格納された前記分析者定義
制約を用いて比較し、検証する第二の比較検証手段と、 前記第二の比較検証手段が出した比較検証結果を出力す
る第二の出力手段とを備えてなるデータベースシステ
ム。14. The database system according to claim 11, further comprising: a fifth input unit for inputting a business constraint arbitrarily defined by an analyst; and the fifth input unit. Fifth storage means for storing the input analyst definition constraint, and fifth storage means for inputting the analyst definition constraint input by the fifth input means to the fifth storage means, The data of the logical expression stored in the first storage means, based on the association stored in the third storage means, using the analyst-defined constraints stored in the fifth storage means A database system comprising: a second comparison / verification unit for comparing and verifying; and a second output unit for outputting a comparison / verification result issued by the second comparison / verification unit.
のデータベースシステムにおいて、さらに、 第一の記憶手段以外に、前記第一の変換手段及び前記第
二の変換手段によって変換されたＴ字型ＥＲダイアグラ
ム形式のデータを記憶する第六の記憶手段と、 前記第一の変換手段及び前記第二の変換手段によって変
換されたＴ字型ＥＲダイアグラム形式のデータを第六の
記憶手段に格納する第六の格納手段とを備え、 前記第一の記憶手段に格納された前記論理式のデータ
を、前記第三の記憶手段に格納された前記関連付けに基
づいて、前記第六の記憶手段に格納されたデータと比較
し、検証する第三の比較検証手段と、 前記第三の比較検証手段が出した比較検証結果を出力す
る第三の出力手段とを備えてなるデータベースシステ
ム。15. The database system according to claim 11, further comprising: a T-shape converted by the first conversion unit and the second conversion unit in addition to the first storage unit. A sixth storage unit for storing data in the ER diagram format; and a sixth storage unit for storing the data in the T-shaped ER diagram format converted by the first conversion unit and the second conversion unit in the sixth storage unit. And sixth storage means, wherein the data of the logical expression stored in the first storage means is stored in the sixth storage means based on the association stored in the third storage means. A database system comprising: a third comparison / verification unit that compares and verifies the comparison result with data obtained by the third comparison / verification unit; and a third output unit that outputs a comparison / verification result issued by the third comparison / verification unit.
のデータベースシステムにおいて、さらに、 前記第一の記憶手段に記憶された前記論理式のデータ及
び前記第三の記憶手段に記憶された前記関連付けに従っ
て、第一の記憶手段に記憶された関数式のアイデンティ
ファイアを同じ命題を共有するアイデンティファイアご
とにグループ化し、データタイプ及びデータ長に近いも
のから順に並べる第四の比較検証手段と、 前記第四の比較検証手段が出した比較検証結果を出力す
る第四の出力手段とを備えてなるデータベースシステ
ム。16. The database system according to claim 11, further comprising: the data of the logical expression stored in the first storage unit and the association stored in the third storage unit. According to the fourth comparison verification means, grouping the identifiers of the function formulas stored in the first storage means for each of the identifiers sharing the same proposition, and arranging them in order from a data type and a data length closest to the data length. A database system comprising: a fourth output unit that outputs a comparison verification result output by the fourth comparison verification unit.
のデータベースシステムにおいて、さらに、 前記第一の入力手段によって入力されたＴ字型ＥＲダイ
アグラム形式のデータ項及び矩形データに対して、重要
度を入力する第六の入力手段と、 前記第六の入力手段によって入力された前記重要度を記
憶する第七の記憶手段と、 前記第六の入力手段によって入力された前記重要度を第
七の記憶手段に格納する第七の格納手段と、 前記第七の記憶手段に記憶された前記重要度に基づい
て、前記第六の記憶手段に格納されたデータと比較し、
検証する第五の比較検証手段と、 前記第五の比較検証手段が出した比較検証結果を出力す
る第五の出力手段とを備えてなるデータベースシステ
ム。17. The database system according to claim 11, further comprising: a T-shaped ER diagram format data item and rectangular data input by the first input unit. A sixth input unit for inputting the importance, a seventh storage unit for storing the importance input by the sixth input unit, and a seventh storage unit for storing the importance input by the sixth input unit. Seventh storage means to be stored in the storage means, based on the importance stored in the seventh storage means, compared with data stored in the sixth storage means,
A database system comprising: a fifth comparison / verification unit for performing verification; and a fifth output unit configured to output a comparison / verification result output by the fifth comparison / verification unit.
のデータベースシステムにおいて、さらに、 前記第一の比較検証手段が出した比較検証結果及び前記
第二の比較検証手段が出した比較検証結果及び前記第三
の比較検証手段が出した比較検証結果及び前記第四の比
較検証手段が出した比較検証結果及び前記第五の比較検
証手段が出した比較検証結果を記憶する第八の記憶手段
と、 前記第一の比較検証手段が出した比較検証結果及び前記
第二の比較検証手段が出した比較検証結果及び前記第三
の比較検証手段が出した比較検証結果及び前記第四の比
較検証手段が出した比較検証結果及び前記第五の比較検
証手段が出した比較検証結果を第八の記憶手段に格納す
る第八の格納手段とを備えてなるデータベースシステ
ム。18. The database system according to claim 11, further comprising: a comparison verification result issued by said first comparison verification means, a comparison verification result issued by said second comparison verification means, Eighth storage means for storing the comparison verification result issued by the third comparison verification means, the comparison verification result issued by the fourth comparison verification means, and the comparison verification result issued by the fifth comparison verification means; The comparison verification result issued by the first comparison verification means, the comparison verification result issued by the second comparison verification means, the comparison verification result issued by the third comparison verification means, and the fourth comparison verification means And an eighth storage unit for storing the comparison verification result issued by the third unit and the comparison verification result issued by the fifth comparison verification unit in an eighth storage unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11216474A JP2001043116A (en) | 1999-07-30 | 1999-07-30 | Data structure defining method, job analyzing and verifying method utilizing the data structure defining method and data base system for providing the job analyzing and verifying method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11216474A JP2001043116A (en) | 1999-07-30 | 1999-07-30 | Data structure defining method, job analyzing and verifying method utilizing the data structure defining method and data base system for providing the job analyzing and verifying method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001043116A true JP2001043116A (en) | 2001-02-16 |
Family
ID=16689022
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11216474A Withdrawn JP2001043116A (en) | 1999-07-30 | 1999-07-30 | Data structure defining method, job analyzing and verifying method utilizing the data structure defining method and data base system for providing the job analyzing and verifying method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001043116A (en) |
-
1999
- 1999-07-30 JP JP11216474A patent/JP2001043116A/en not_active Withdrawn
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