IBM i継続利用のために、アプリケーション解析ツールの本質を理解しよう｜後編◎アプリケーション解析ツールのBI的活用のすすめ

text＝阿野 幸裕　ジーアールソリューションズ

前編では、アプリケーションの調査に関するツールの成り立ちと違いを解説し、アプリケーションを深く解析でき、かつ毎日使えるツールとして、アプリケーション解析ツールの必要性に触れた。後編では、アプリケーション解析ツールのBI的な活用方法について解説する。データ活用におけるデータレイク的蓄積や品質管理、クレンジング、データマート、多次元分析、統計分析、データマイニングなどに相当する機能の活用方法である。

BI的に使えるアプリケーション解析ツール

アプリケーション解析ツールでは、以下のBI的活用が可能である。すでに多くのユーザーが利用している。

①アプリ情報の蓄積：データレイク、データウェアハウスに相当

②アプリ品質の調査：データクオリティ、データクレンジングに相当

③アプリ使用状況・変更頻度、複雑度等の計測：統計分析に相当

④アプリ解析用途、目的などに応じたグルーピング：データマートに相当

⑤アプリの多角的な可視化：OLAPに相当

⑥アプリの変数レベルの遷移調査、ビジネスルール抽出：データマイニングに相当

そしてこれに加えて、これらの利用を簡便にし、アプリケーションの調査に集中できるようにするインタフェースや仕組みも、アプリケーション解析ツールの特徴である。

1つ1つ紐解いていこう。

アプリ情報の蓄積　

アプリケーションの解析に網羅性や深さをもたせるには、情報の蓄積が重要な基本事項となる。オブジェクトのカタログ情報に加えて、そのカタログ情報からは得られない変数の遷移、ビジネスルール、動的呼出し、プログラム内部記述などを蓄積したものである。あらゆる世代・種類のリソースをデータ化して蓄積することにより、システムフローといった俯瞰的な視点やソースコードレベルの視点、オブジェクト中心、ファイルフィールド中心などの、調査・分析作業において必要な多角的な視点を得ることができる。

以下は、オブジェクトの例（図表2）である。

次はソースの例（図表3）である。

アプリ品質の調査　

アプリケーションは、オブジェクトの元となったソースコードの欠落や冗長資産、不要資産、誤作動の恐れのある資産などさまざまな問題を抱えているのが一般的だが、正確に把握されていないことが多い。そしてアプリケーションの調査はこれらの問題を解決しないまま行われることが少なくなく、調査工数に大きく影響が出ることがある。その場合は資産の整理が必要だが、アプリケーション解析ツールを使うと、これらの問題を人間ドックの受診結果表のようにダッシュボード化して確認することができる。