4 Data Modelleme Tekniği

Data modelleme, bir sistemin ihtiyaç duyduğu depolama, koruma veya giriş imkanı sağlamak için gerekli bilgileri içerir. İş analistleri sıklıkla grafik kombinasyonu, yazımsal tanımlamalar ve datayı modellemek için matrisleri kullanır. Her modelleme tekniği data bağlantılı gereksinimler hakkında farklı bilgileri analiz etme ve ulaştırmada bize yardımcı olur. Bu makalede 4 farklı data modelleme tekniğini inceleyeceğiz ve her tekniği ne zaman nasıl kullanmamız gerektiğini tartışacağız.

1 – Varlık İlişkisi Şeması

Bir Varlık İlişkisi Şeması (Entity Relationship Diagram – ERD), ilişkileri ve nitelikleri modeller. Aşağıdaki basit bir ERD şemasıdır.

Bu örnekte “Müşteri” ve “Sipariş”ler mevcut. “Müşteri Adı” gibi her birimde listelenmiş datadır.

ERD’ler, düşük seviye fiziksel veri tabanı modelinden, orta seviye makul veri tabanı ve üst seviye iş alanı modeline kadar çoklu seviyelerindeki data modellerinde kullanılabilir.

Eğer çoklu konsept ve veritabanı şemanız varsa ve her konsept ya da şemanın sınırlarını analiz ediyorsanız, ERD iyi bir seçenektir. Nitelikleri tanımlayarak her varlığın neye ait olduğunu tespit edersiniz. İlişkileri belirleyerek her varlığın modelinizdeki diğer varlıklara nasıl bağlı olduğunu tespit edersiniz.

2 – Data Matrisi

Bir Data Matrisi data modeli hakkında daha detaylı bilgi sağlar ve farklı formların çeşitliliğini kapsar. Tipik olarak bir Data Matrisi iş tablosu formatında tutulur ve her bir nitelik hakkında ek bilgiyle birlikte niteliklerin bir listesini içerir. Bir data matrisi sütununda tutulabilen bazı genel ek bilgi tipleri aşağıdakileri içerir:

• Data tipi

• Uygun değerler

• Gerekli ve opsiyonel

• Örnek Data

• Notlar

Data modelinizdeki her bir nitelik hakkında detaylı bilgileri analiz etmeniz gerektiğinde Data Matrisi iyi bir seçenektir. Bu bilgi genelde fiziksel veri tabanını dizayn etmek ve tasarlamak için kullanılır ve bu sebeple data mimarı veya veri tabanı geliştiricileri buna ihtiyaç duyar.

3 – Data Planlama Verisi

Bir Data Planlama Verisi, bilginin birbirine bağlı iki farklı veri tabanında nasıl stoklandığını gösterir. Veri tabanları genellikle organizasyonlarınız, organizasyon ve üçüncü parti tedarikçi veya ikili işbirliği organizasyonlarınızın sahip olduğu iki farklı bilgi teknolojisi sisteminin parçasıdır.

Data değişimi ve ithali için aynı anda iki sisteme birden bağlanacaksanız, data planlama verisi iyi bir seçim olacaktır.

4 – Data Akış Şeması

Bir Data Akış Şeması bilgilerin içe ve dışa nasıl akış sağladığını örnekler. Data Akış Şemaları BABOK Guide kitabında listelenmiş iki formel seçenekten birini veya basit bir iş akışı şemasını kullanarak oluşturulabilir.

Data Akış Şeması hangi datanın oluşturulduğunu veya sistem tarafından tasarlandığını veya tutulduğunu size söylemez. Bir Data Akış Şeması data stoklarını, süreçlerini ve data çıktılarını gösterir.

Eğer datanız çok fazla süreçten geçiyorsa, ne zaman ve nasıl bu süreçlerin gerçekleştirileceğini belirlemeye yardımcı olduğu için Data Akış Şeması iyi bir seçimdir. O halde her data stoku Data Planlama Verisi’ni kullanan her süreci ve ERD ve/veya Data Matrisini kullanarak modellenebilir.

Etiketler

Yazarın Diğer Yazıları

4 Data Modelleme Tekniği

The Basolutions

Yorum Yaz