【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、データベース・システム等で管理している複数データ項目からなるデータの集まりからなるデータ群のデータ不良を含むはデータ不一致に関して、そのデータの検索あるいは更新を行うデータ処理方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】データベース・システム等で管理しているデータ群には、あってはならないことであるが、実際にはデータ不良が存在する（参考文献としては、Ｈuh
Ｙ Ｕet al.：Ｄata quality，Ｉnformation and softw
are technology，Ｖol.３２，Ｎo.８，pp． ５５９−５
６５（１９９０）など）。 ここで、データ不良とは、あるデータ項目の値（ｖａｌｕｅ）が、例えば、血液型が正しくは、“Ａ型”であるのに、データ群中では、“Ｂ
型”となっているなど、値の誤りを示すものである。

【０００３】以下に、従来におけるデータ・チェック、
即ち、データ不良の検出方法について説明する。

【０００４】データ不良の検出では、データベースシステム中のデータ群と実体（現実の世界の情報を言う）との比較を行うわけであるが、この実体との比較は、通常の場合、多大な時間と人手を要する。 そのため、従来は簡易な手段として、対象とするデータベースシステムとは別のデータベースで、共通しているデータ項目（かならずしも同値ではない）に関し、値を突き合わせることで、データ不良の存在を検出する方法が採られる場合が多かった。

【０００５】図５に、従来のかかるデータ不良検出方法の構成図を示す。 図において、１０はデータ不良検出を行う対象データベース（ＤＢ−ａ）、２０は比較するための別のデータベース（ＤＢ−ｂ）、３０は両者のデータベースの等価のデータ項目間の値の突き合わせを行うデータ不良検出プログラム、４０はデータ不良検出プログラム３０の実行結果を示す出力リストである。

【０００６】定期的に実行するデータ不良検出処理は、
必ず対象データベース１０と比較する別のデータベース２０とで行うものとする。

【０００７】まず、データ不良検出プログラム３０は、
対象データベース１０と別データベース２０のそれぞれのデータ群から、キー値の一致するデータ同士を選択する。 次に、１対のデータの対応するデータ項目同士の突き合わせを行い、“同一の意味を持つ値であるか否か”
を判定する。 同一の意味を持つ値で無い場合は、データ不一致として、出力リスト４０に出力する。 なお、データ項目によっては、両者のコード体系が違う場合も有り、その場合は、データ変換後、突き合わせを行うことになる。 以上の処理を、対象データベース１０の全データについて行う。 その後、出力リスト４０をもとに、データ不良を検証し、データ不良については修正することになる。

【０００８】なお、出力リスト４０には、データ不一致の情報を出力するといった意味は、データ不良検出プログラム３０が通常完全ではないため、データ不良では無いが、“データ不一致”として、リストに出力されるから、結局のところ、出力リスト４０は、データ不一致の情報群ということである。 これは、同一の意味を持つ値であるか否かという判定のケース分けが複雑なため、完全プログラム化することが効率的でないという理由からである。

【０００９】上述したように、データベースシステムには、データ不良が存在するために、業務処理としては、 本来業務としてのデータ検索／更新処理業務（本来処理） データ修正処理業務：運用中におけるデータ不良発見あるいはお客様申告によるデータ修正 の２つがある。

【００１０】ここで、データ不良に関して、以下の特徴がある。 データ不良検出／データ不良の判断 〜 正解値の把握 〜 データ修正に至るまでに、多大な時間と人手を要している。 データ不良の可能性があるが、未だ該当データ項目が特定できていないものがある。 （例１）どちらかが誤っているのであるが、該当データベースの方かは検証できていない場合 （例２）複数データ項目の組合せに関するデータ不良で、データ不良が、複数の内、どこのデータ項目かが不明の場合 上述したように、結局ところ、データベース中のデータには、 データ不良であるもの データ不良と判断できなく、データ不良の可能性があるもの の両方が存在していることになる。

【００１１】従来、データベースシステムの中には、データ不一致に関する情報が管理されていないため、以下の問題点があった。

【００１２】（問題点１）既にデータ更新処理業務で、
データ不良であったデータ項目が更新されていたが、その後、データ修正業務でさらに更新をした結果、新たにデータ不良となる場合がある。 〈例〉顧客系のデータベースシステムの場合 時刻Ｔ１：データ不良検出時 該当データ項目の値が、正しくは、“ＡＡＡ”であるのに、“ＢＢＢ”となっていた。 時刻Ｔ２：本来業務としてのデータ更新処理時 お客様注文により、“ＢＢＢ”に更新した。 （この更新値は、時刻Ｔ１のデータ不良とたまたま同じ） 時刻Ｔ３：データ修正処理時 データ修正処理業務で、“ＡＡＡ”に修正した（更新）。

【００１３】（問題点２）データ不良を検出していながら、データ不良が修正されていなかったため、不良データをもとに、その後の処理（例えば、工事など）を実施してしまう危険性があるが、そのガードができない。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来のデータ不良の検出方法においては、出力リストしかなく、データベースシステム中に、データ不一致に関する情報が一切管理されていないことにより、新たなデータ不良が発生したり、あるいは不良データに基づいて作業を行う危険性を避けられないという問題点があった。

【００１５】本発明の目的は、上記のごとき問題点を解決するにあり、新たなデータ不良の発生、及び不良データをもとに作業をするという危険性を自動的に避けることを可能とするデータ処理方法を提供することにある。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために、請求項１の発明では、データベース・システムなどで管理している複数データの集まりからなるデータ群におけるデータ不良等のあるものに関して、そのデータの検索あるいは更新を行う場合、予めデータ不一致を検出した時のデータ群中のデータ不一致の情報群（データ不一致情報群）を登録しておき、データ検索時、該当データがデータ不一致情報群にあれば、該当データにはデータ不一致が既に検出済みであることを出力するようにしたことである。

【００１７】また、請求項２の発明では、データ更新時、該当データがデータ不一致情報群にあれば、該当データに関するデータ不一致情報を削除するようにしたことである。 なお、請求項２の発明は、請求項１のデータ処理方法において、データ更新がデータ不良に係わるものであった場合、更新された後も、データ不一致情報群にデータ不一致情報が残ってしまうという問題に対処するものである。

【００１８】

【作用】本発明では、登録済みのデータ不一致情報群をもとに、データ検索時は、該当データがデータ不一致情報群にあれば、該当データにはデータ不一致が既に検出済みであることを出力することができ、また、データ更新時には、該当データがデータ不一致情報群にあれば、
該当データに関するデータ不一致情報を削除することができるから、新たなデータ不良の発生、及び不良データをもとに作業するという危険性を避けることが自動的に可能になる。

【００１９】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。

【００２０】図１は、本発明の一実施例の構成図であり、１０はデータ不良検出を行う対象データベース（Ｄ
Ｂ−ａ）、２０は比較するための別のデータベース（Ｄ
Ｂ−ｂ）、３５は両者のデータベースの等価なデータ項目間の値の突き合わせを行うデータ不良検出プログラム、４５はデータ不良検出プログラム３５の実行結果としての出力リスト、５０はデータ不良検出プログラム３
５の実行結果として登録する対象データベース１０のデータ不一致の情報群である。

【００２１】初めに、対象データベース１０のデータ不一致情報群５０の登録処理について説明する。

【００２２】まず、データ不良検出プログラム３５は、
対象データベース１０と別データベース２０のそれぞれのデータ群から、キー値の一致するデータ同士を選択する。 これは、従来技術の場合と同等である。 次に、１対のデータの対応するデータ項目同士の値の突き合わせを行い、“同一の意味を持つ値であるか否か”を判定する。 同一意味を持つ値で無い場合は、データ不一致として、データ不一致情報のレコードをデータ不一致情報群５０に書き出す。 以上の処理を、対象データベース１０
の全データについて行う。 これで、データ不一致情報群５０の登録が完了する。

【００２３】図２は、データ不一致情報群５０の１レコードの論理的な構成を示したものであり、対象データベース１０及び別データベース２０のデータを一意に識別するキー値７１、データ項目を識別する情報であるデータ項目識別情報７２、そのデータの属性７３、基準になる値（この場合は、別データベース２０の該データの該データ項目における値）７４、対象データベース１０の該データの該データ項目の値７５から構成されている。
なお、データ１件につき、ｎ件のデータ不良があれば、
ｎ件分のデータ不一致情報レコードが並ぶことになる。

【００２４】次に、本来のアプリケーションプログラム（ＡＰ）で行うデータ検索及び更新処理における処理手順を説明する。

【００２５】〈データ検索処理〉図３に、本発明によるデータ検索処理のフローチャートを示す。 本来のデータの検索処理（処理１０４）を行う前に、処理１０１〜１
０３を実行する。 まず、検索に指定されたデータの該当データ項目に関して、データ不一致情報群５０を検索する（処理１０１）。 次に、検索結果の有無（有り：データ不一致）を調べる（処理１０２）。 もし無ければ、何もしない。 有れば、該当データ項目に関するデータ不一致情報を表示／出力する（処理１０３）。 次に、本来の処理であるデータ検索処理ステートメントを発行する（処理１０４）。

【００２６】〈データ更新処理の場合〉図４には、本発明によるデータ更新処理フローチャートを示す。 データの更新には、以下の３種類がある。 新規データの追加 （ＳＱＬでは、ＩＮＳＥＲＴステートメント） データ項目値の変更（ＳＱＬでは、ＵＰＤＡＴＥステートメント） データの削除 （ＳＱＬでは、ＤＥＬＥＴＥステートメント） まず、データ更新処理ステートメントを発行して、指定されたデータ項目について、更新する（処理１１１）。
次に、更新に指定されたデータの該当データ項目に関して、データ不一致情報群５０を検索する（処理１１
２）。 次に、検索結果の有無（有り：データ不一致）を調べる（処理１１３）。 もし無ければ、何もしない。 もし有りの場合、データ不一致情報群５０により、該当データの該当データ項目に関するデータ不一致情報レコードを削除する（処理１１４）。

【００２７】また、上記手順を変更して、本来のデータ更新の直前において、念のため、該当更新に関連するデータ不一致情報があれば、出力することも容易に可能である。

【００２８】なお、ＩＮＳＥＲＴステートメントについては、新規データ追加であり、データ不一致情報群には該当レコードは無いので、この手順で処理する必は無い。

【００２９】以上、本発明の一実施例について説明したが、本発明は、図１乃至図４を用いて説明した実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。 例えば、本実施例では、Ａ
Ｐロジックの本来の更新系ステートメント発行の前後で、登録済みのデータ不一致情報群を検索／更新する方法で示したが、登録済みのデータ不一致情報群の検索／
更新ができる方法であれば、どんな方法であってもよい。 また、データ不一致情報群は、データベースのテーブルとしてもよいし、単にファイルでもよい。

【００３０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
登録済みのデータ不一致情報群をもとに、データ検索時は、該当データがデータ不一致情報群にあれば、該当データにはデータ不一致が既に検出済みであることを出力することでき、また、データ更新時には、該当データがデータ不一致情報群にあれば、該当データに関するデータ不一致情報を削除することができるため、新たなデータ不良の発生、及び不良データをもとに作業するという危険性を避けることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成図である。

【図２】本発明によるデータ不一致情報の１レコードの構成例を示す図である。

【図３】本発明によるデータ検索処理における処理手順を示す図である。

【図４】本発明によるデータ更新処理における処理手順を示す図である。

【図５】従来のデータ不良検出方法の構成例を示す図である。

【符号の説明】

１０ 対象データベース ２０ 比較するための別データベース ３５ データ不良検出プログラム ４５ 出力リスト ５０ データ不一致情報群