JP7300684B2 - 目的データ選別方法およびシステム - Google Patents

Description

以下の説明は、目的データ選別方法およびシステムに関する。

近年、外国企業および国内企業の企業買収合併（Ｍ＆Ａ）が増加しており、Ｍ＆Ａが企業経営のキーワードとして注目を集めている。

これは、企業が外部資源を活用しながら成長と発展を追求することができ、新規市場への進入にかかる時間の短縮、既存のマーケット参加者との摩擦の回避、市場支配力の増大、および先端技術の導入効果を期待することができる。また、変化し続ける環境に適応するために既存の限界企業を整理して売却し、新規事業の動力確保のために企業買収を推進するＭ＆Ａ活動が増加しつつある。

このとき、買収会社は、売却会社のＩＴシステムの移転を求め、買収組織の持続的ビジネスの連続性を願うであろうし、売却会社は、売却しない自社組織のデータをビジネス資産として移転しないことを願うであろう。これにより、システム内の大量のデータを要求目的に応じて正確に選別して分離し、送信し、データを変換するための技術に対する需要が高まっている。

韓国公開特許第１０－２０１９－００１３４２５号公報

テーブル間の従属性を考慮しながら目的データを選別することができる、目的データ選別方法およびシステムを提供する。

アーカイビング、クレンジング、送信、コンバージョン、暗号化、非識別化などの多様なデータ処理目的に応じてデータベースでデータを選択、組み合わせ、除外、追加などしてモジュール化することで、必要な目的データを選別することができる、目的データ選別方法およびシステムを提供する。

少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置の目的データ選別方法であって、前記少なくとも１つのプロセッサにより、データベース内のテーブル間の従属性を基準に、データベースに含まれたデータを最小プロセス処理単位であるオブジェクトとしてグループ化する段階、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記データベースに含まれたデータの少なくとも１つのフィールドに基づいて目的データの選別基準を設定する段階、および前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記オブジェクトでテーブル間の従属性を考慮しながら、前記設定された選別基準に対応する目的データを抽出する段階を含む、目的データ選別方法を提供する。

一側によると、前記選別基準を設定する段階は、前記少なくとも１つのフィールドとして、（１）データと関連する特定の時間または期間の範囲をフィールド値として有する期間フィールド、（２）法人コード、プラント、営業組織、および部署のうちの少なくとも１つに対するフィールド値を有する組織フィールド、および（３）地域、国コード、言語、ユーザ、文書タイプ、顧客グループ、および生成者のうちの少なくとも１つに対するフィールド値を有するその他の特性フィールドのうちの少なくとも１つのフィールドに基づいて目的データの選別基準を設定することを特徴としてよい。

他の側面によると、前記目的データ選別方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記オブジェクトを、プロセスによるアプリケーション領域、データタイプ、および特性のうちの少なくとも１つによって分類する段階をさらに含んでよい。

また他の側面によると、前記目的データ選別方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記目的データの利用目標として、選別的アーカイブ、バックアップ、クレンジング、送信、変換、非識別化、および暗号化のうちのいずれか１つを設定する段階をさらに含んでよい。

また他の側面によると、前記設定された目的データの利用目標に応じて、前記選別基準および選別対象となるオブジェクトが異なることを特徴としてよい。

また他の側面によると、前記目的データを抽出する段階は、前記オブジェクト内のテーブルのうちで最上位のヘッダテーブルのキー値を検索し、検索されたキー値に対応するデータを前記オブジェクト内のテーブル間の従属性にしたがって順に抽出することで目的データを抽出することを特徴としてよい。

さらに他の側面によると、前記目的データ選別方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、目的データから除外するためのデータや目的データに追加するデータに対する追加基準を設定する段階をさらに含んでよい。

コンピュータ装置と結合して前記方法をコンピュータ装置に実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存された、コンピュータプログラムを提供する。

前記方法をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムが記録されている、コンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。

コンピュータ読み取り可能な命令を実行するように実現される少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサにより、データベース内のテーブル間の従属性を基準に、データベースに含まれたデータを最小プロセス処理単位であるオブジェクトとしてグループ化し、前記データベースに含まれたデータの少なくとも１つのフィールドに対する特性値に基づいて目的データの選別基準を設定し、前記オブジェクトでテーブル間の従属性を考慮しながら、前記設定された選別基準に対応する目的データを抽出することを特徴とする、コンピュータ装置を提供する。

テーブル間の従属性を考慮しながら目的データを選別することができる。

アーカイブ、クレンジング、送信、コンバージョン、暗号化、非識別化などの多様なデータ処理目的に応じてデータベースでデータを選択、組み合わせ、除外、追加などしてモジュール化することで、必要な目的データを選別することができる。

本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。 本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。 本発明の一実施形態における、目的データ選別方法の例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、オブジェクトを定義および分類する過程の例を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態における、オブジェクトの例を示した図である。 本発明の一実施形態における、オブジェクトを分類した例を示した図である。 本発明の一実施形態における、オブジェクトを分類した例を示した図である。 本発明の一実施形態における、従属性を有するテーブルの例を示した図である。 本発明の一実施形態における、各ドメインのフィールド使用先を検索する例を示した図である。 本発明の一実施形態における、従属関係におけるヘッダテーブルとアイテムテーブルを説明するための図である。

本発明は、多様な変更を加えることができ、多様な実施形態を有することができるものであるが、本明細書では特定の実施形態だけを図面に例示しながら詳しく説明する。ただし、これは、本発明を特定の実施形態に対して限定するためのものではなく、本発明の思想および技術範囲に含まれるすべての変更、均等物、置換物を含むものと理解されなければならない。各図面の説明において、類似する構成要素に対しては類似する参照符号を使用した。

第１、第２、Ａ、Ｂなどの用語は、多様な構成要素を説明するために使用されるが、前記構成要素が前記用語によって限定されてはならない。前記用語は、１つの構成要素を他の構成要素と区別する目的としてのみ使用される。例えば、本発明の権利範囲を逸脱しない限り、第１構成要素が第２構成要素と命名されてもよく、第２構成要素が第１構成要素と命名されてもよい。「および／または」という用語は、関連して記載された複数の項目の組み合わせ、または関連して記載された複数の項目のうちのいずれかの項目を含む。

ある構成要素が他の構成要素に「連結して」いるとか「接続して」いると記載されるときには、その他の構成要素に直接に連結しているか接続している場合はもちろん、その中間に他の構成要素が存在する場合もあると理解されなければならない。この反面、ある構成要素が他の構成要素に「直接連結して」いるとか「直接接続して」いると記載されるときには、その中間には他の構成要素が存在しないものと理解されなければならない。

本出願で使用する用語は、特定の実施形態を説明するために使用されるものに過ぎず、本発明を限定しようとする意図ではない。単数の表現は、文脈において明白に異なるように意味されていない限り、複数の表現も含む。本出願において、「含む」または「有する」などの用語は、明細書に記載された特徴、数字、段階、動作、構成要素、部品、またはこれらを組み合わせたものが存在することを指定しようとするものに過ぎず、１つまたはそれ以上の他の特徴や数字、段階、動作、構成要素、部品、またはこれらを組み合わせたものの存在または付加可能性を予め排除しないものと理解されなければならない。

異なるように定義しない限り、技術的や科学的な用語を含んでここで使用されるすべての用語は、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者が一般的に理解しているものと同じ意味を有している。一般的に使用される辞書的に定義されているような用語は、関連技術の文脈上にある意味と一致する意味を有するものと解釈されなければならず、本出願上で明白に定義しない限り、理想的や過度に形式的な意味として解釈されてはならない。

以下、実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。

本発明の実施形態に係る目的データ処理システムは、少なくとも１つのコンピュータ装置によって実現されてよく、本発明の実施形態に係る目的データ処理方法は、目的データ処理システムに含まれる少なくとも１つのコンピュータ装置によって実行されてよい。コンピュータ装置においては、本発明の一実施形態に係るコンピュータプログラムがインストールされて実行されてよく、コンピュータ装置は、実行されたコンピュータプログラムの制御にしたがって本発明の実施形態に係る目的データ処理方法を実行してよい。上述したコンピュータプログラムは、コンピュータ装置と結合して目的データ処理方法をコンピュータ装置に実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。また、図１のネットワーク環境は、本実施形態に適用可能な環境のうちの一例を説明するものに過ぎず、本実施形態に適用可能な環境が図１のネットワーク環境に限定されることはない。

複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレットなどがある。一例として、図１では、電子機器１１０の例としてスマートフォンを示しているが、本発明の実施形態において、電子機器１１０は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信することのできる多様な物理的なコンピュータ装置のうちの１つを意味してよい。

通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター－バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。

サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ１５０は、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にサービス（一例として、アーカイブサービス、ファイル配布サービス、コンテンツ提供サービス、グループ通話サービス（または、音声会議サービス）、メッセージングサービス、メールサービス、ソーシャルネットワークサービス、地図サービス、翻訳サービス、金融サービス、決済サービス、検索サービスなど）を提供するシステムであってよい。

図２は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。上述した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０それぞれやサーバ１５０、１６０それぞれは、図２に示したコンピュータ装置２００によって実現されてよい。

このようなコンピュータ装置２００は、図２に示すように、メモリ２１０、プロセッサ２２０、通信インタフェース２３０、および入力／出力インタフェース２４０を含んでよい。メモリ２１０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。ここで、ＲＯＭやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ２１０とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータ装置２００に含まれてもよい。また、メモリ２１０には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコードが記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２１０とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ２１０にロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース２３０を通じてメモリ２１０にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク１７０を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータ装置２００のメモリ２１０にロードされてよい。

プロセッサ２１０は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２１０または通信インタフェース２３０によって、プロセッサ２２０に提供されてよい。例えば、プロセッサ２２０は、メモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。

通信モジュール２３０は、ネットワーク１７０を介してコンピュータ装置２００が他の電子機器（一例として、上述した記録装置）と互いに通信するための機能を提供してよい。一例として、コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０がメモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって生成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース２３０の制御にしたがってネットワーク１７０を介して他の装置に伝達されてよい。これとは逆に、他の装置からの制御信号や命令、データ、ファイルなどが、ネットワーク１７０を経てコンピュータ装置２００の通信インタフェース２３０を通じてコンピュータ装置２００に受信されてよい。通信インタフェース２３０を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ２２０やメモリ２１０に伝達されてよく、ファイルなどは、コンピュータ装置２００がさらに含むことのできる記録媒体（上述した永続的記録装置）に記録されてよい。

入力／出力インタフェース２４０は、入力／出力装置２５０とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、またはマウスなどの装置を、出力装置は、ディスプレイやスピーカのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２４０は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置２５０は、コンピュータ装置２００と１つの装置で構成されてもよい。

また、他の実施形態において、コンピュータ装置２００は、図２の構成要素よりも少ないか多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータ装置２００は、上述した入力／出力装置２５０のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバやデータベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。

図３は、本発明の一実施形態における、目的データ選別方法の例を示したフローチャートである。本実施形態に係る目的データ選別方法は、図２を参照しながら説明したコンピュータ装置２００によって実行されてよい。このとき、コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０は、メモリ２１０が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも１つのコンピュータプログラムのコードとによる制御命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてよい。ここで、プロセッサ２２０は、コンピュータ装置２００に記録されたコードが提供する制御命令にしたがってコンピュータ装置２００が図３の方法に含まれる段階３１０～３３０を実行するようにコンピュータ装置２００を制御してよい。

段階３１０で、コンピュータ装置２００は、データベース内のテーブル間の従属性を基準に、データベースに含まれたデータを最小プロセス処理単位であるオブジェクトとしてグループ化してよい。例えば、コンピュータ装置２００は、データベース内で従属性を有するテーブルを１つのオブジェクトとしてグループ化してよく、データベースによって多数のオブジェクトが定義されてよい。テーブル間の従属性とは、２つのテーブルが同じキー値によって識別されるデータをそれぞれ含んでいることを意味してよい。このとき、従属性を有するテーブルで同じキー値によって識別されるデータは、少なくとも１つの互いに異なるフィールドを含んでよい。

段階３２０で、コンピュータ装置２００は、データベースに含まれたデータの少なくとも１つのフィールドに基づいて目的データの選別基準を設定してよい。ここで、フィールドとは、テーブルでデータレコードが含むフィールド値それぞれのタイプを識別するための情報であってよい。例えば、コンピュータ装置２００は、少なくとも１つのフィールドとして、（１）データと関連する特定の時間または期間の範囲をフィールド値として有する期間フィールド、（２）法人コード、プラント、営業組織、および部署のうちの少なくとも１つに対するフィールド値を有する組織フィールド、および（３）地域、国コード、言語、ユーザ、文書タイプ、顧客グループ、および生成者のうちの少なくとも１つに対するフィールド値を有するその他の特性フィールドのうちの少なくとも１つのフィールドに基づいて目的データの選別基準を設定してよい。ここで、期間フィールドは、一例として、テーブルデータの生成日、変更日、会計年度、証拠日、生産出庫日などを含んでよい。

段階３３０で、コンピュータ装置２００は、オブジェクトでテーブル間の従属性を考慮しながら、設定された選別基準に対応する目的データを抽出してよい。例えば、コンピュータ装置２００は、前記オブジェクト内のテーブルのうちから最上位のヘッダテーブルのキー値を検索し、検索されたキー値に対応するデータを前記オブジェクト内のテーブル間の従属性にしたがって順に抽出することで目的データを抽出してよい。このような目的データの抽出方法については、図１０を参照しながらより詳しく説明する。

実施形態によって、コンピュータ装置２００は、選別基準を設定する前に、目的データの利用目標として、選別的アーカイブ、バックアップ、クレンジング、送信、変換、非識別化、および暗号化のうちのいずれか１つを設定してよい。この場合、設定された目的データの利用目標に応じて、前記選別基準および選別対象となるオブジェクトが異なってよい。例えば、コンピュータ装置２００は、段階３２０で、目的データの利用目標にさらに基づいて目的データの選別基準を設定してよい。

また、コンピュータ装置２００は、プロセスによるアプリケーション領域、データタイプ、および特性のうちの少なくとも１つによってオブジェクトを分類してよい。このようなオブジェクトの分類は、目的データの利用目標に応じて目的データを選別するオブジェクトを選択するための基準となってよい。オブジェクトの分類については、図４を参照しながらより詳しく説明する。

図４は、本発明の一実施形態における、オブジェクトを定義および分類する過程の例を示したフローチャートである。実施形態によって、図４に示された段階４１０～４５０は、図３を参照しながら説明した段階３１０に含まれて実行されてもよい。

段階４１０で、コンピュータ装置２００は、データベースのテーブルを分析してよい。

例えば、段階４１０は、データをオブジェクトとしてグループ化してオブジェクトを分類するための分析作業であって、コンピュータ装置２００は、データベース内の全体のテーブルをリストアップした後、テーブルのサイズと件数を分析し、データのないテーブルは分析対象から除外してよい。実施形態によって、実データがない場合であっても選別対象となるテーブルとして選定してもよいが、分析対象からは除外してよい。

また、コンピュータ装置２００は、テーブルフィールドを分析してよい。一例として、テーブル内には、選別条件の設定のために考慮される少なくとも１つのフィールド（期間フィールド、組織フィールド、および／またはその他の特性フィールド）が１つ以上存在することもあるし、まったく存在しないこともある。このようなテーブルフィールドの分析は、テーブル内にどのようなフィールドがあるかを分析するものであり、以下の表１のように３つの日付フィールドを有するテーブルＡの場合、コンピュータ装置２００は、分析のために３つのフィールドすべてを抜粋してよい。

また、コンピュータ装置２００は、フィールドデータ分布を分析してよい。例えば、コンピュータ装置２００は、テーブル／フィールドが分析対象としてリストアップされた後、テーブル／フィールド内の実際のデータ値の分布図を分析してよい。一例として、表１のテーブルＡの場合、データ選別クエリが、生成日（Ｃｒｅａｔｅ Ｄａｔｅ）が２０２０．０１～２０２０．０２であり、注文日（Ｏｒｄｅｒ Ｄａｔａ）が２０２０年度である場合、フィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のフィールド値が「２」である１つのデータだけがデータ選別クエリの対象となることが分かる。また、コンピュータ装置２００は、フィールド値のないテーブル、またはフィールドの数のフィールド値があるテーブル、またはフィールドの数に対する比の値である欠測値の割合を分析してよい。例えば、同じ特性を有する複数のフィールドが存在するとき、目的データの選別の正確性を高めるために欠測値の割合が考慮されてよい。例えば、以下の表２において組織コードに基づいて目的データを選別する場合、以下のようなテーブルＢではフィールド「Ｏｒｇ．Ｆｉｅｌｄ Ａ」を選定することが妥当であろう。

この他にも、コンピュータ装置２００は、各ドメインのフィールド使用先（ｗｈｅｒｅ－ｕｓｅｄ－ｌｉｓｔ：ＷＵＬ）を検索してテーブルを分析してよい。各ドメインのフィールド使用先を検索する方式については、図９を参照しながらより詳しく説明する。段階４２０で、コンピュータ装置２００は、オブジェクトを定義してよい。一例として、コンピュータ装置２００は、テーブル間の従属性を基準にグルーピングされた複数のテーブルを１つのオブジェクトとして定義してよい。このようなオブジェクトは、最小プロセス処理単位であって、１つ以上のテーブルで構成されてよい。より具体的な例として、最小プロセス処理単位のテーブルは、資材マスター、顧客マスター、価格条件、顧客与信、営業オーダー、代金請求、財務伝票、口座残高、収益性分析、インタフェースログ、ユーザログオン履歴などのために生成されたテーブルを含んでよく、このような最小プロセス処理単位は、該当のデータベースを維持管理する企業の設定によって多様に定義されてよい。

段階４３０で、コンピュータ装置２００は、オブジェクトをモジュール別に分類してよい。ここで、モジュールとは、各プロセスによるアプリケーション領域を意味してよく、このようなアプリケーション領域は、生産、販売、資材、財務会計、管理会計、インフラ、通信、産業などとして多様に定義されてよい。このようなモジュールも、データベースを維持管理する企業の設定によって多様に定義されてよい。

段階４４０で、コンピュータ装置２００は、オブジェクトをタイプ別に分類してよい。オブジェクトを分類するためのタイプは、マスターデータ、トランザクションデータ、構成データ、制御データ、システムデータなどを含んでよい。例えば、マスターデータは、該当のデータがデータ発生の基準となるデータを意味してよく、トランザクションデータは、データの発生が時間や組織などによって継続して発生するデータを意味してよい。オブジェクトは、オブジェクトが含むテーブルのデータのタイプによって多様に定義されたタイプ別に分類されてよい。

段階４５０で、コンピュータ装置２００は、オブジェクトを特性別に分類してよい。オブジェクトの特性は、一例として、継続して発生する伝票／注文などを意味する文書（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ）、製品の現在の生産状態を記録する状態（Ｓｔａｔｕｓ）、文書などの変更内容を記録する履歴（Ｈｉｓｔｏｒｙ）、顧客の一定期間の取引総額を記録する要約（Ｓｕｍｍａｒｙ）などを含んでよい。

図５は、本発明の一実施形態における、オブジェクトの例を示した図である。図６および図７は、本発明の一実施形態における、オブジェクトを分類した例を示した図である。

図５は、テーブル１（Ｔａｂｌｅ＃１）、テーブル２（Ｔａｂｌｅ＃２）、およびテーブル３（Ｔａｂｌｅ＃３）を含むオブジェクト１（Ｏｂｊｅｃｔ＃１）、テーブル４（Ｔａｂｌｅ＃４）およびテーブル５（Ｔａｂｌｅ＃５）を含むオブジェクト２（Ｏｂｊｅｃｔ＃２）、テーブル６（Ｔａｂｌｅ＃６）を含むオブジェクト３（Ｏｂｊｅｃｔ＃３）を示している。ここで、テーブル１（Ｔａｂｌｅ＃１）、テーブル２（Ｔａｂｌｅ＃２）、およびテーブル３（Ｔａｂｌｅ＃３）には従属性があり、テーブル４（Ｔａｂｌｅ＃４）およびテーブル５（Ｔａｂｌｅ＃５）にも従属性があることが分かる。

図６は、オブジェクト１（Ｏｂｊｅｃｔ＃１）とオブジェクト２（Ｏｂｊｅｃｔ＃２）がアプリケーション領域１（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ａｒｅａ ＃１）に分類され、オブジェクト３（Ｏｂｊｅｃｔ＃３）がアプリケーション領域２（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ａｒｅａ ＃２）に分類された例を示している。上述したように、アプリケーション領域は、モジュールに対応してよい。

図７は、オブジェクトを、モジュール、タイプ、および特性別に分類する過程の例を示している。上述した図４では、アプリケーション領域が、生産、販売、資材、財務会計、管理会計、インフラ、通信、産業などに多様に定義されることについて説明した。図７の実施形態では、オブジェクトが、生産（Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）、販売（Ｓａｌｅｓ）、金融（Ｆｉｎａｎｃｅ）、システム（Ｓｙｓｔｅｍ）、および産業（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ）のアプリケーション領域（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ａｒｅａ）のうちの１つに分類されることを示している。また、上述した図４では、オブジェクトを分類するためのタイプが、マスターデータ、トランザクションデータ、構成データ、制御データ、システムデータなどを含むことについて説明した。図７の実施形態では、オブジェクトが、トランザクション（Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ）データタイプ、マスター（Ｍａｓｔｅｒ）データタイプ、カスタマイジング（Ｃｕｓｔｏｍｉｚｉｎｇ）データタイプ、臨時（Ｔｅｍｐｏｒａｒｙ）データタイプ、制御（Ｃｏｎｔｒｏｌ）データタイプ、およびシステム（Ｓｙｓｔｅｍ）データタイプのうちの１つに分類されることを示している。また、上述した図４では、オブジェクトの特性として、継続して発生する伝票／注文などを意味する文書（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ）、製品の現在の生産状態を記録する状態（Ｓｔａｔｕｓ）、文書などの変更内容を記録する履歴（Ｈｉｓｔｏｒｙ）、顧客の一定期間の取引総額を記録する要約（Ｓｕｍｍａｒｙ）について説明した。このようなオブジェクトの特性は、図７の実施形態にも反映されている。また、図７の実施形態では、要約特性の分類（Ｓｕｍｍａｒｙ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）として、オブジェクトが、期間要約（Ｐｅｒｉｏｄ Ｓｕｍ．）、組織要約（Ｏｒｇ．Ｓｕｍ．）、およびキー要約（Ｋｅｙ Ｓｕｍ．）に詳細分類されることを示しており、期間要約（Ｐｅｒｉｏｄ Ｓｕｍ．）の周期（Ｓｕｍｍａｒｙ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）として、日間／週間要約（Ｄａｙ／Ｗｅｅｋ Ｓｕｍ．）、月間要約（Ｍｏｎｔｈ Ｓｕｍ．）、および年間要約（Ｙｅａｒ Ｓｕｍ．）に詳細分類されることを示している。このように、オブジェクトは、該当のデータベースを維持管理する企業の設定によって多様に分類されてよい。

図８は、本発明の一実施形態における、従属性を有するテーブルの例を示した図である。オブジェクトは、データの一貫性および整合性を確保するための最小プロセス処理単位のテーブルの束を意味してよい。言い換えれば、オブジェクトのテーブルは、特定のプロセスに対してともに処理されなければならない。図８の実施形態は、従属性を有するテーブルＡ（Ｔａｂｌｅ Ａ）、テーブルＢ（Ｔａｂｌｅ Ｂ）、テーブルＣ（Ｔａｂｌｅ Ｃ）、およびテーブルＤ（Ｔａｂｌｅ Ｄ）の４つのテーブルを示している。上述したように、テーブル間の従属性とは、２つのテーブルが同じキー値によって識別されるデータをそれぞれ含んでいることを意味してよい。図８のテーブルＡ（Ｔａｂｌｅ Ａ）、テーブルＢ（Ｔａｂｌｅ Ｂ）、テーブルＣ（Ｔａｂｌｅ Ｃ）、およびテーブルＤ（Ｔａｂｌｅ Ｄ）は、同じキー値（Ｄｏｃ．Ｎｏ．＝１）によって識別されるデータを含んでいる。このとき、期間（ＤＡＴＥ）フィールドはテーブルＡ（Ｔａｂｌｅ Ａ）に、組織（Ｐｌａｎｔ）フィールドはテーブルＢ（Ｔａｂｌｅ Ｂ）に、状態（Ｓｔａｔｕｓ）フィールドはテーブルＣ（Ｔａｂｌｅ Ｃ）に、地域（Ｒｅｇｉｏｎ）フィールドはテーブルＤ（Ｔａｂｌｅ Ｄ）に含まれている。このとき、テーブルＡ（Ｔａｂｌｅ Ａ）、テーブルＢ（Ｔａｂｌｅ Ｂ）、テーブルＣ（Ｔａｂｌｅ Ｃ）、およびテーブルＤ（Ｔａｂｌｅ Ｄ）の４つのテーブルを１つのオブジェクトとして束ねる場合は、期間、組織、状態、および地域のフィールド値を利用して目的データを選別して抽出できるようになることが分かる。これとは反対に、テーブルＡ（Ｔａｂｌｅ Ａ）、テーブルＢ（Ｔａｂｌｅ Ｂ）、テーブルＣ（Ｔａｂｌｅ Ｃ）、およびテーブルＤ（Ｔａｂｌｅ Ｄ）をオブジェクトとして束ねない場合に期間のフィールド値によって目的データを選別する場合は、テーブルＢ（Ｔａｂｌｅ Ｂ）、テーブルＣ（Ｔａｂｌｅ Ｃ）、およびテーブルＤ（Ｔａｂｌｅ Ｄ）のデータは除外され、データ整合性が欠如するようになる。

図９は、本発明の一実施形態における、各ドメインのフィールド使用先を検索する例を示した図である。ドメインを利用してテーブル／フィールドが選定されてもよい。ドメイン（Ｄｏｍａｉｎ）とは、フィールドのタイプ（Ｔｙｐｅ）や位置のような技術的属性を意味してよい。一例として、表２において、テーブルＢの組織フィールド「Ｏｒｇ．Ｆｉｅｌｄ Ａ」のドメインのようなドメインを有するテーブル／フィールドが選別されるようにするために、ドメインごとにフィールド使用先が検索されてよい。これは、目的データを選別するときに、一貫性あり、テーブルの漏れを防ぐことができる方法である。図９の実施形態では、テーブルＡ（Ｔａｂｌｅ Ａ）のフィールドＡ（Ｆｉｅｌｄ Ａ）のドメイン「ＺＯＲＧ＿Ａ」と同じドメインを有するテーブルＢ（Ｔａｂｌｅ Ｂ）のフィールドＢ（Ｆｉｅｌｄ Ｂ）、テーブルＣ（Ｔａｂｌｅ Ｃ）のフィールドＣ（Ｆｉｅｌｄ Ｃ）、テーブルＤ（Ｔａｂｌｅ Ｄ）のフィールドＤ（Ｆｉｅｌｄ Ｄ）、テーブルＥ（Ｔａｂｌｅ Ｅ）のフィールドＥ（Ｆｉｅｌｄ Ｅ）を検索し、これを互いに連係させて保存している。保存されたデータは、以後に、同じドメインを有するテーブルおよび／またはフィールドを目的データの選別に活用してよい。

図１０は、本発明の一実施形態における、従属関係におけるヘッダテーブルとアイテムテーブルを説明するための図である。ヘッダテーブルは、テーブルのキー値がユニーク（ｕｎｉｑｕｅ）であってヌル（ｎｕｌｌ）ではないテーブルにおいて下位テーブルにあるキー値をすべて含むテーブルを意味してよい。このとき、アイテムテーブルは、同じオブジェクトとして束ねられながら、ヘッダテーブルを除いた残りのすべての下位テーブルを意味してよい。図１０の実施形態において、テーブル１（Ｔａｂｌｅ１）は、ユニークであってヌルではないキー値１、２、３、４をすべて含んでいるヘッダテーブルとなってよい。一方、テーブル２（Ｔａｂｌｅ２）は、フィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」において、キー値１、１、２はユニークでなくキー値３、４を含んでおらず、テーブル３（Ｔａｂｌｅ３）はフィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のキー値「３」を含んでいないため、ヘッダテーブルではなくアイテムテーブルとなってよい。テーブル４（Ｔａｂｌｅ４）は、個別のオブジェクトにおいてヘッダテーブルとなってもよいが、図１０の例では、テーブル１（Ｔａｂｌｅ１）、テーブル２（Ｔａｂｌｅ２）、およびテーブル３（Ｔａｂｌｅ３）と同じオブジェクトに含まれていると仮定する。

このような図１０のオブジェクト内のテーブルの関係は、以下の表３のように示されてよい。

表３は、従属関係を定義してヘッダテーブルとアイテムテーブルを区分している。ここで、「Ｓｅｑｕｅｎｃｅ１」は、オブジェクト内の最上位のヘッダテーブルを意味してよく、ヘッダテーブル－アイテムテーブルの関係では個別的なヘッダテーブルを表示してよい。一例として、目的データの選別基準が、フィールド「Ｐｌａｎｔ」のフィールド値が「Ｐ１００」であるデータを選別するものと仮定する。このとき、テーブル２（Ｔａｂｌｅ２）にフィールド「Ｐｌａｎｔ」が存在してフィールド「Ｐｌａｎｔ」のフィールド値が「Ｐ１００」を満たすキー値は、フィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のフィールド値「１」である。このとき、フィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のフィールド値「１」である目的データを整合性があるように抽出するためには、ヘッダテーブルから順にデータを抽出しなければならない。例えば、テーブル１（Ｔａｂｌｅ１）でフィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のフィールド値が「１」であるデータ、テーブル２（Ｔａｂｌｅ２）でフィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のフィールド値が「１」であるデータ、テーブル３（Ｔａｂｌｅ３）でフィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のフィールド値が「１」であるデータが順に抽出されてよい。また、テーブル３（Ｔａｂｌｅ３）でフィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のフィールド値が「１」であるデータがフィールド「Ｒｅｆ．Ｎｏ．」のフィールド値「Ｒ０１」を含んでいるため、最後にテーブル４（Ｔａｂｌｅ４）でフィールド「Ｒｅｆ．Ｎｏ．」のフィールド値が「Ｒ０１」であるデータも抽出されなければならない。

一方、コンピュータ装置２００は、図３の段階３２０で選別基準を設定するにあたり、目的データから除外するためのデータや目的データに追加するデータに対する追加基準をさらに設定してよい。例えば、コンピュータ装置２００は、選別基準を満たすデータであっても、そのうちの一部を選別から除外してもよく、これとは逆に、選別基準を満たすことのできないデータであっても、そのうちの一部を選別に追加してもよい。より具体的な例として、コンピュータ装置２００は、オープンアイテム（Ｉｎ－Ｐｒｏｃｅｓｓ）のように未完了のデータを目的データの選別から除外したり、特定のローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）を目的データの選別から除外したりしてよい。また他の例として、コンピュータ装置２００は、期間を基準にして目的データの範囲を算定したが、オープンアイテム（Ｉｎ－Ｐｒｏｃｅｓｓ）データは期間に関係なく追加してもよい。

オープンアイテム（Ｉｎ－Ｐｒｏｃｅｓｓ）は、データの特性のうちの１つであって、現在処理中のデータを意味してよい。例えば、オープンアイテム（Ｉｎ－Ｐｒｏｃｅｓｓ）は、ＡＲ（Ａｃｃｏｕｎｔ Ｐａｙａｂｌｅ）／ＡＰ（Ａｃｃｏｕｎｔ Ｒｅｃｅｉｖａｂｌｅ）を受信したが代金の集金／支給にならない未完了状態または現在生産中による仕掛品（ｗｏｒｋｉｎ ｐｒｏｃｅｓｓ）に該当する未完成製品を意味してよい。このようなオープンアイテムの追加または除外は、上述したように、特定の状態を確認した上で選別条件に追加または除外することを意味してよい。一例として、図１０において、テーブル３（Ｔａｂｌｅ３）でフィールド「Ｐｌａｎｔ」のフィールド値「Ｐ１００」であるデータを選別しようとするときに、現在「Ｉｎ－Ｐｒｏｃｅｓｓ」にあるデータも追加しようとすれば、対象キー値は、フィールド「Ｄｏｃ．Ｎｏ．」のフィールド値「１」と「２」になってよい。

一方、個別テーブルがすべて選別基準を満たせば、従属関係は無視してデータを抽出してもよい。例えば、選別基準を満たす場合とは、該当のテーブルが選別基準となる値（フィールド値）を含んでいる場合を意味してよい。より具体的な例として、選別基準が日付の場合にすべての個別テーブルに日付フィールドがあれば、オブジェクトの従属性は無視して個別に該当の日付のデータを抽出してよい。他の例として、選別基準が組織の場合にすべての個別テーブルに組織フィールドがあれば、オブジェクトの従属性は無視して個別に該当の組織のデータを抽出してよい。

抽出された目的データは、多様な媒体に保存されてよい。例えば、抽出された目的データを別のテーブルに保存したり、別のファイルに保存したりしてよい。

実施形態によって、抽出された目的データは、保存されずに、他の装置に直ぐに送信されたり変換されたりしてもよい。また、目的データは、無損失圧縮アルゴリズムを利用して圧縮された状態で保存または送信されてもよい。無損失の圧縮アルゴリズムとしては、一例として、ＺＩＰ、ＣＴＷ、ＬＺ７７、ＬＺＷ、ｇｚｉｐ、ｂｚｉｐ２、ＤＥＦＬＡＴＥなどが使用されてよい。

また、抽出された目的データは、送信、変換、非識別化、暗号化などの多様な利用目標に活用されてよい。または、データの紛失や変形などを防ぐためのバックアップの用途や復旧の用途に活用されてもよい。

また、抽出された目的データの保存や他の媒体に送信するときには、次のようなデータ反映規則が考慮されてよい。

（１）クリアおよび挿入（Ｃｌｅａｒ＆Ｉｎｓｅｒｔ）：データを挿入するときには、既存のデータをすべて削除してから挿入しなければならない。
（２）修正（Ｍｏｄｉｆｙ）：既存のデータとマッチする選別データがある場合は、選別データに更新されなければならない。
（３）追加（Ａｐｐｅｎｄ）：既存のデータとマッチする選別データがない場合に限り、選別データを挿入する。

このように、本発明の実施形態によると、テーブル間の従属性を考慮しながら目的データを選別することができる。また、アーカイブ、クレンジング、送信、コンバージョン、暗号化、非識別化などの多様なデータ処理目的に応じてデータベースでデータを選択、組み合わせ、除外、追加などしてモジュール化することで、必要な目的データを選別することができる。

上述したシステムまたは装置は、ハードウェア構成要素、またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）および前記ＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを格納、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者は、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体または装置に具現化されてもよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で格納されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されてよい。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。前記コンピュータ読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含んでよい。媒体は、コンピュータ実行可能なプログラムを継続して記録するものであっても、実行またはダウンロードのために一時記録するものであってもよい。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合した形態の多様な記録手段または格納手段であってよく、あるコンピュータシステムに直接接続する媒体に限定されることはなく、ネットワーク上に分散して存在するものであってもよい。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令が記録されるように構成されたものであってよい。また、媒体の他の例として、アプリケーションを配布するアプリケーションストアやその他の多様なソフトウェアを供給または配布するサイト、サーバなどで管理する記録媒体または格納媒体が挙げられる。プログラム命令の例は、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。

以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。

１７０：ネットワーク
２００：コンピュータ装置
２１０：メモリ
２２０：プロセッサ
２３０：通信インタフェース
２４０：入力／出力インタフェース
２５０：入力／出力装置

Claims (8)

1. 少なくとも１つのプロセッサを含むコンピュータ装置の目的データ選別方法であって、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、互いに従属性を有する２つ以上のデータベースのテーブルのグループとして、第１の会社により保持されるデータベース内のオブジェクトを定義する段階であって、前記オブジェクトの各々は、前記データベース内の複数のデータベースのテーブル間の従属性を基準にした最小プロセス処理単位である、前記定義する段階、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記オブジェクトを、プロセスによるアプリケーション領域、データタイプ、および特性のうちの少なくとも１つによって分類する段階、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記データベースに含まれたデータの少なくとも１つのフィールドおよび前記オブジェクトの分類に基づいて目的データの選別基準を設定する段階、および
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記オブジェクトに含まれるデータベースのテーブル間の従属性を考慮しながら、前記設定された選別基準に対応する、前記第１の会社から第２の会社への移転のための目的データを抽出する段階
   を含み、
   前記抽出する段階は、同じドメインを有する複数のテーブル内のフィールドが選択されるように、フィールド使用先（ＷＵＬ：ｗｈｅｒｅ－ｕｓｅｄ－ｌｉｓｔ）を検索することを含むことを特徴とする、目的データ選別方法。
2. 前記選別基準を設定する段階は、
   前記少なくとも１つのフィールドとして、（１）データと関連する特定の時間または期間の範囲をフィールド値として有する期間フィールド、（２）法人コード、プラント、営業組織、および部署のうちの少なくとも１つに対するフィールド値を有する組織フィールド、および（３）地域、国コード、言語、ユーザ、文書タイプ、顧客グループ、および生成者のうちの少なくとも１つに対するフィールド値を有するその他の特性フィールドのうちの少なくとも１つのフィールドに基づいて目的データの選別基準を設定することを特徴とする、請求項１に記載の目的データ選別方法。
3. 前記少なくとも１つのプロセッサが、前記目的データの利用目標として、選別的アーカイブ、バックアップ、クレンジング、送信、変換、非識別化、および暗号化のうちのいずれか１つを設定する段階
   をさらに含む、請求項１に記載の目的データ選別方法。
4. 前記設定された目的データの利用目標に応じて、前記選別基準および選別対象となるオブジェクトが異なることを特徴とする、請求項３に記載の目的データ選別方法。
5. 前記目的データを抽出する段階は、
   前記オブジェクト内の前記データベースのテーブルのうちで最上位のヘッダテーブルのキー値を検索し、検索されたキー値に対応するデータを前記オブジェクト内の前記データベースのテーブル間の従属性にしたがって順に抽出して目的データを抽出することを特徴とする、請求項１に記載の目的データ選別方法。
6. 前記少なくとも１つのプロセッサが、目的データから除外するためのデータや目的データに追加するデータに対する追加基準を設定する段階
   をさらに含む、請求項１に記載の目的データ選別方法。
7. 少なくとも１つのプロセッサが、互いに従属性を有する２つ以上のデータベースのテーブルのグループとして、第１の会社により保持されるデータベース内のオブジェクトを定義する段階であって、前記オブジェクトの各々は、前記データベース内の複数のデータベースのテーブル間の従属性を基準にした最小プロセス処理単位である、前記定義する段階、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記オブジェクトを、プロセスによるアプリケーション領域、データタイプ、および特性のうちの少なくとも１つによって分類する段階、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記データベースに含まれたデータの少なくとも１つのフィールドおよび前記オブジェクトの分類に基づいて目的データの選別基準を設定する段階、および
   前記少なくとも１つのプロセッサが、前記オブジェクトに含まれるデータベースのテーブル間の従属性を考慮しながら、前記設定された選別基準に対応する、前記第１の会社から第２の会社への移転のための目的データを抽出する段階であって、同じドメインを有する複数のテーブル内のフィールドが選択されるように、フィールド使用先（ＷＵＬ：ｗｈｅｒｅ－ｕｓｅｄ－ｌｉｓｔ）を検索することを含む、前記抽出する段階
   を１つ以上のコンピュータ装置に実行させるように構成されたコンピュータプログラムが記録されている、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
8. コンピュータ読み取り可能な命令を実行するように実現される少なくとも１つのプロセッサ
   を含み、
   前記少なくとも１つのプロセッサが、
   互いに従属性を有する２つ以上のデータベースのテーブルのグループとして、第１の会社により保持されるデータベース内のオブジェクトを定義し、前記オブジェクトの各々は、データベース内の前記データベースのテーブル間の従属性を基準にした最小プロセス処理単位であり、
   前記オブジェクトを、プロセスによるアプリケーション領域、データタイプ、および特性のうちの少なくとも１つによって分類し、
   前記データベースに含まれたデータの少なくとも１つのフィールドおよび前記オブジェクトの分類に基づいて目的データの選別基準を設定し、
   前記オブジェクトに含まれる前記データベースのテーブル間の従属性を考慮しながら、前記設定された選別基準に対応する、前記第１の会社から第２の会社への移転のための目的データを抽出し、
   前記目的データの抽出は、同じドメインを有する複数のテーブル内のフィールドが選択されるように、フィールド使用先（ＷＵＬ：ｗｈｅｒｅ－ｕｓｅｄ－ｌｉｓｔ）を検索することを含むこと
   を特徴とする、コンピュータ装置。

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