Blog

Veri Normalleştirmesi

Veri Normalleştirmesi Çoğu durumda, Normalleşme sonuna kadar gitmeme hatasına düştüğümüze dikkat edin; bunun yerine dağın aşağı kısımlarında kestirme yollar ararız. Bu, modellediğiniz veri öğeleri ve işlevsel alanların ciddi şekilde anlaşılmamasına yol açabilir ve fiziksel tasarımınızı tehlikeye atabilir. Data mart’ları modellerken bu hatayı tekrar tekrar yapıyoruz. Çoğu zaman doğrudan, genellikle boyut ve olgu tablolarına büyük ölçüde…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri

Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri Bu, veritabanı performansını ve depolamayı en üst düzeye çıkarmak için iş gereksinimlerini doğru bir şekilde temsil etmenize olanak tanır. “Normalleştirme Zammı ve Denormalizasyon Hayatta Kalma Kılavuzu”, veri gereksinimlerinizi normalleştirmeniz ve normalleştirmemeniz için araçlar sunar. Normalleşme Yürüyüşü, sizi başvurunuz için tam bir anlayış zirvesine götürebilecek bir dizi kural ve kılavuzdur. Denormalizasyon…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Veri Kalitesi Doğrulama

Veri Kalitesi Doğrulama Bilinen Şablonda tanımlanan uzmanlara Veri Kalitesi Doğrulama Şablonu sağlanır. Bu şablonu tamamlamak ve size geri vermek onların sorumluluğundadır. Bunu yaptıklarında, her veri öğesinin kalite seviyesiyle ilgili belirli bir durumu olacaktır: ■■ Veriler meta verilerle eşleşir ve bu nedenle veri kalitesi sorunu yoktur. ■■ Veriler, meta verilerle eşleşmiyor ve veriler yanlış. ■■ Veriler,…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Veri Değerleri

Veri Değerleri 10 ila 25 satıra baktıktan sonra, bu veri öğesinin içinde ne olduğu hakkında iyi bir fikir edinmeliyiz. Ayrıca incelediğimiz farklı değerler olmalıdır, çünkü aynı değer ilk 100 satırda görünebilir. Bu, kodlarda yaygındır. Ayrıca, 11. veya 26. değerin, adınıza ve tanımınıza tamamen ters düşecek çok garip bir şeye sahip olmayacağının garantisi yoktur. Ancak bu…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Veri Kalitesinin Sağlanması

Veri Kalitesinin Sağlanması Veri kalitesi açısından bakılacak bu dört kategoriden çok daha fazlası var, ancak bu dördünün 80/20 kuralını karşıladığını buldum. Yani, veri kalitesini doğrulama çabasının yüzde 20’si için, veri kalitesi hatalarının en az yüzde 80’ini kapatabilirsiniz. Bu dört kategorinin yakalanması nispeten minimum bir süre alır ve yine de meta verilerin en az yüzde 80’ini…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Veri Kalitesi Yakalama Şablonu

Veri Kalitesi Yakalama Şablonu Veri Öğesi Aile Ağacını ve Veri Öğesi Tahıl Matrisini tamamladıktan sonra, uygulamanın veri öğelerinin ve raporlama gerekliliklerinin çok tutarlı ve doğru bir temsiline sahip olduğunuza inanıyorsunuz. Veri öğesi listesi eksiksiz görünür ve her veri öğesinin sağlam bir tanımı ve üzerinde anlaşmaya varılan bir kaynağı vardır. Gerçek olan bu veri öğeleri için…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Veri Öğesi Matrisi Nedir?

Veri Öğesi Matrisi Nedir? Veri Öğesi Matrisi, Konu Alanı Analizi üzerine kuruludur. Konu Alanı Tahıl Matrisinin konu alanı düzeyinde raporlama seviyelerini yakaladığını, oysa Veri Öğesi Tahıl Matrisinin her olgu için raporlama gereksinimlerini açıkladığını hatırlayın. Örneğin, Konu Alanı Tahıl Matrisi, Satışların ay düzeyinde görüntülenmesi gerektiğini yakalayabilir. Karşılık gelen Veri Öğesi Tahıl Matrisi, Brüt Satış Tutarını, Net…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Aile Ağacı Verileri

Aile Ağacı Verileri Aile Ağacı hakkında bazı gözlemler aşağıda verilmiştir ve bunlardan bazıları, yinelemeye ihtiyaç duyduğumuz yerle ilgili kararlarınızı etkileyecektir: ■■ Gayrimenkul, Veri Öğesi Soy Ağacında çok değerli olduğundan, metnin bir sonraki satıra kaydırılarak okunmasını zorlaştırdığı zamanlar olacaktır. Örneğin, hedef taraftaki ad sütununun altındaki CUST_REF_DB_ID gibi bazı adlara bakın. Bu veri öğesi birkaç satıra yayılarak…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Konu Alanı ve Aile Ağacını Oluşturma

Konu Alanı ve Aile Ağacını Oluşturma Konu Alanı Aile Ağacı da dahil olmak üzere tüm konu alanı analiz araçlarını tamamladınız. Güvenilir olmayan ve doğru olmayan kaynaklar zaten kaldırılmıştır ve bu nedenle, bu elektronik tablodaki kaynaklar yalnızca verileri alacağımız kaynaklardır. Bu noktada, konu alanı için belirlediğimiz aynı uygulamadan alamadığımız veri öğelerini belirlemediğimiz sürece, neyin geçerli bir…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Kaynak Sütunu

Kaynak Sütunu Kaynak sütunu, her veri öğesi için kaynak uygulama adını içerir. Kaynak uygulamanın bir veritabanı, dosya veya elektronik tablo olabileceğini unutmayın. Ayrıca, neredeyse yüzde 100 oranında, Konu Alanı Aile Ağacında tanımlanan kaynak uygulama aynı zamanda konu alanındaki her bir veri öğesi için kaynak sistemdir. Bu konu alanını etkileyen tüm uygulamaları belirlemek ve bu konu…
Devamı

akademi222 takımı 8 Temmuz 2023 0

Veri Normalleştirmesi

Mantıksal ve Fiziksel Veri Modelleri

Veri Kalitesi Doğrulama

Veri Değerleri

Veri Kalitesinin Sağlanması

Veri Kalitesi Yakalama Şablonu

Veri Öğesi Matrisi Nedir?

Aile Ağacı Verileri

Konu Alanı ve Aile Ağacını Oluşturma

Kaynak Sütunu

Son Yazılar

Son Yorumlar

Arşivler

Kategoriler