|
Yeni Üyelik Haber bülteni üyeliği
|
Data Modelleme Organizasyonlarada bulunan veri kaynakları giderek çeşitlenmektedir. Bu veri kaynakları CRM sisteminin veritabanı, Operasyonel işlemlerin takipedildiği ERP sisteminin veri tabanı, çeşitli bölümler tarafından kullanılan excel dokümanlar dahi bu veri kaynaklarını oluşturabilir. Bütün bu veri kaynağı çeşitliliğinde analiz edilecek ve karar vermede kullanılacak olan bilgilerin kaynağı olan veriler başka formlarda, başka adlarda ve farkllı sistemlerde farklı periodlarla kaydediliyor, güncelleniyor ve siliniyor olabilir. Farklı kaynaklarda farklı adlarla yer alan verileri alıp işlemden geçirip analiz edilebilir bilgiye dönüştürmek için önce modelleme yapılması gerekmektedir.
Data modelleme sürecindeki adımlar kısaltılmış bir versiyonla aşağıdaki gibidir:
Conceptual : Analiz edilecek verileri tespit ederken önce en geniş olarak yani konsept olarak veriler tanımlanır. Bir süpermarket örneği ele alırsak konsept olarak burada
vb. gibi en geniş halinde analizedilecek veri tanımı yapılır.
Logical: Mantıksal model dediğimiz bu modelde ise bir önceki adımda belirlediğimiz verilerin özelliklerini detaylandırılır. Aralarındaki ilişkiler kurulur.
ürün - ürün sınıfı - ürün fiyatı gibi.
Pysical: Fiziksek modelde ise artık tamamen sistem tarafına geçmiş olur ve veritabanı modeli üzerinde çalışılır. Bir önceki adımda belirlenen özellikler, ilişkiler, veri tipleri bilgisayar dilinde ifade edilir.
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Copyright © 2005 Uzerine.com
uzerine.com Ana Sayfa |
Gizlilik Sözleşmesi |
Üye Girişi