Tanım Kontrol Listesini tanımlamadan önce, bir tanımın anlamını sağlam bir şekilde anladığımızdan emin olmamız önemlidir. Bir konu alanı, varlık veya veri öğesinin tanımını, bir terimin anlamına ilişkin değerli içgörüler sağlayan bir metin açıklaması olarak tanımlarız.

Tanım, terim adı gibi diğer önemli meta veri parçalarını tamamlar. Tanım sadece terimi açıklamakla kalmayacak, aynı zamanda terimin içerdiği gerçek veri değerlerini de netleştirebilecektir. Örneğin, toplam satış miktarına ilişkin bir tanım okursam, bu veri öğesinin bu metin açıklamasıyla eşleşen veri değerlerine ve türevlerine sahip olmasını beklerim. Metin açıklaması, gerçek veri değerlerine bir önsöz veya giriş işlevi görür.

Bir tanımla ilgili daha fazla açıklama yapmak için, güvenilir sözlüğü veya benim durumumda güvenilir Web sitesini çıkardım ve sözcük tanımına baktım.

Sözlüğe göre tanımın birkaç anlamı olabilir:

■■ Temel karakteri taşıyan bir ifade
■■ Sözlük girişindeki gibi bir kelimenin, deyimin veya terimin anlamının ifadesi
■■ Açık ve belirgin hale getirme eylemi

İlk anlam karaktere odaklanır. Her konu alanı, varlık ve veri öğesi tanımı, tanımladığı her terimin özünü veya karakterini yansıtmalıdır. Karakter, bir tanımın önemini vurgulayan çok güçlü bir terimdir. Bir kişinin karakterini düşünün.

Güçlü bir karaktere sahipsem, yüzeyde görünenden daha fazlasıyım demektir; Derinliğim ve anlamım var. Aynı şekilde, bir terimin tanımı onun karakterini yansıtır. Zayıf bir tanım sığ bir karaktere, çok iyi bir tanım ise güçlü bir karaktere ve derinliğe yol açar.

Bir terimin iyi bir tanımı olduğunda, adın veya yüzeyin ötesini görebilir ve terim hakkında daha fazla şey anlayabilir ve takdir edebilirim. İkinci anlam, veri modelleme dünyasında bir terim, yani konu alanını, varlığı veya veri öğesini barındıran metni tanımladığımızda düşündüğümüz şeydir. Çok heyecan verici olmasa da bu tanım mantıklıdır.

Üçüncü anlam çok ilginç ve benim tercih ettiğim tanımdır. En sevdiğim iki kelimeyi içeriyor: net ve belirgin. Tanımımızın, tanımı oluşturan ve tanımdan sorumlu olan alanın içindeki ve dışındakiler için açık ve anlaşılır olması gerekir. Ayrıca dünyamızdaki diğer tanımlardan farklı ve benzersiz olması gerekir. İki tanım çok benzerse, belki de iki ayrı isim altında aynı terimdirler. Tanımlarınızın ayrı terimler gerektirecek kadar benzersiz olduğundan da emin olun.

Üretim kalitesi Nedir
Kalitenin boyutları
Kalite denince akla ne gelir
Kalite örnekleri
Kalite tanımları nelerdir
Kaliteyi ETKİLEYEN faktörler
Kalite Güvence Nedir
Kalite Yönetim Sistemi Nedir

Tanımlar önemlidir, çünkü ortak anlayış için netlik ve karakter sağlarlar ve herhangi bir nesne veya kavram için bir tartışma temeli sağlarlar. İsimleri aynı ancak farklı tanımları olan (eş anlamlılar) ve aynı anlama geliyormuş gibi görünen farklı isimler (eş anlamlılar) üzerindeki tartışmaları çözmemize de yardımcı olurlar.

Tanımlar, örtüşen veya ortak tanımların nerede olduğunu belirleyerek ayrık yapıları entegre etmemize yardımcı olur. Sipariş bilgilerini müşteri referans verilerine entegre etmek veya ilişkilendirmek, sipariş yapısındaki müşteri tanımlayıcısının tanımının, müşteri alanındaki müşteri tanımlayıcısının tanımıyla aynı anlama da sahip olmasını gerektirir.

Tanımlar, kurumsal, bölgesel veya veri ambarı mevcut yapılarındaki yeni yapıları çözmemize ve entegre etmemize yardımcı olur. Tanımlar, anlamadığımız alanlara ışık tutmaya yardımcı olur. Örneğin, bilmediğimiz bir kelimeyle karşılaştığımızda, onu sözlükte de ararız.

Bir tanım ne kadar önemli olsa da, genellikle var olan en çok suistimal edilen meta veri türü olması çok ironiktir. Terimlerin bu kadar yüksek bir yüzdesinin tanımlardan yoksun olmaya devam ettiğini görmek beni her zaman şaşırtmıştır. Tanımları olan terimlerin yüzde 70 ila 80’inin en az bir alanda kaliteden yoksun olduğunu gözlemledik.

Bu, özellikle raporları çalıştırmanın ve analizleri gerçekleştirmenin büyük ölçüde ölçümleri anlamaya dayandığı veri ambarı alanında, tanımlara ne kadar güvenmemiz gerektiği düşünüldüğünde de oldukça endişe vericidir.

Tanım Kontrol Listesi Nedir?

Hiç bir varlık veya veri öğesi için gerçekten zayıf bir tanım okudunuz mu? Gerçekten iyi birine ne dersin? Ne kadar çok tanımı gözden geçirirseniz, neyin iyi neyin kötü olduğuna dair içgüdüsel bir his geliştirebileceğinizi muhtemelen bulmuşsunuzdur. Örneğin, “Müşteri Soyadı, müşterinin soyadı anlamına gelir” gibi bazı tanımlar gerçek terim adının yeniden ifade edilmesi gibi görünebilir.

Diğer tanımlar çok belirsiz olabilir veya yazım veya dilbilgisi hataları içerebilir. Bunlar, kötü tanımlar olarak hızla reddedilir. Küçük bir azınlık oldukça iyi olarak da kabul edilir. Çok sayıda tanımı gözden geçirirken, bir tanımın kalitesini ölçmek için içgüdülerinizi bastırmanız ve tarafsız ve olgusal kriterlere güvenmeniz de gerekir.

Bu, tanımların genel tutarlılığını ve kalitesini artıracak ve düzeltilmesi gereken belirli zayıflıkları vurgulayacaktır. Bu tarafsız ve gerçeğe dayalı kriterler, mevcut tanımların kalitesini doğrulayacak ve yeni tanımların da yüksek kalitede olmasını sağlamak için rehberlik sağlayacak olan Tanım Kontrol Listesi’nde de yer almaktadır.

Bu bölümde ele alacağımız Tanım Kontrol Listesi, bazı yeniden çalışma gerektiren terimlerin yüzde 70 ila 80’indeki iyileştirme alanlarının tespit edilmesine de yardımcı olacaktır. Ayrıca, tanımları eksik olan terimlerin ve veri modelleme faaliyetlerimiz sırasında ortaya çıkan yeni terimlerin tanımlarının tamamlanmasına da yardımcı olacaktır.

Tanım Kontrol Listesinin tek amacı, kuruluşunuzdaki her bir tanımın kalitesini artırmaktır. Bu, mevcut tanımların iyileştirilmesinin yanı sıra yeni tanımlardaki kalitesizliğin önlenmesini de içerir.

Kalite; netlik, tamlık, doğruluk, noktalama işaretleri ve uzunluğu içerir. Bu beş kategorinin her biri, Tanım Kontrol Listesinin farklı bölümlerini temsil eder ve her kategori aşağıdaki bölümde ayrıntılı olarak da açıklanır. Her kategori, bir tanımın bu kategorinin gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığını belirlemeye yardımcı olacak birkaç özel kriter de içerir.

The post Yüksek Kaliteli Tanımların Sağlanması first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.