売り上げ分析に必要なデータをBIに受け渡すまでに複数のステップを踏んでいた 各ステップに、BIに受け渡すまでに必要なデータ変換や集計のための定義やプログラムロジックが分散していた 売り上げを算出する場合、複雑な製品同士の関係や顧客や地域ごとのローカルルールなども反映する必要があった 大手通信機器ベンダーでは、新商品を投入して8週間も売り上げ分析ができない状況は、製造計画・在庫管理上大問題であると判断し、この状況を改善すべくエンタープライズ・セマンティックWebの適用に踏み切る。 具体的には、ETLやJavaプログラム、ストアドプロシージャ、Excelシートにそれぞれ定義ならびにコーディングされていたデータ変換/データ集計の情報を排除するために、それらの情報をすべてRDFとOWLに置き換え、リポジトリにて一元管理した。そして、一元管理されたRDFとOWLを推論エンジンが読み込み、データ変換/