Konu Alanı Analizi

Konu Alanı Analizi

Konu alanı analiz aşaması, konu alanı veri gereksinimlerinin belirlenmesindeki tüm analizleri içerir. Konu alanları, işiniz için hem temel hem de kritik olan kavramlardır. Örnekler arasında Müşteri, Hesap, Tedarikçi, Çalışan vb. yer alır.

Veri modelleyicinin, bu aşamada aşağıdakiler de dahil olmak üzere ilgili konu alanı bilgilerini yakalaması gerekir:

■■ Konu alanı tanımları da dahil olmak üzere başvuru için konu alanlarının tam listesi
■■ Her konu alanını içeren kaynak sistemler
■■ Her konu alanı hakkında bilgi sahibi olan kişiler ve belgeler dahil olmak üzere kaynaklar
■■ Her konu alanı için gereken raporlama seviyeleri (eğer bu, data mart gibi bir raporlama uygulamasıysa)

Konu Alanı Modellemesi

Konu alanı modelleme aşaması, konu alanlarının ve aralarında var olan ilişkilerin gerçek modellemesini içerir. Bu aşama, uygulamanın üst düzeyde anlaşılmasına yardımcı olur ve işlevsel ve teknik aşamalar sırasında daha ayrıntılı tasarım için zemin hazırlar. Konu alanı modellemesi, büyük ölçüde Konu Alanı Analizi aşamasından elde edilen bulgulara bağlıdır.

Gerekli olan birkaç farklı konu alanı modeli tartışılacaktır:

■■ İş Temiz Sayfa
■■ Uygulama Temiz Sayfa
■■ Erken Gerçeklik Kontrolü

İşlevsel gereksinimler

Bu aşama, iş gereksinimlerini uygulamaya özel gereksinimlere dönüştüren tüm görevleri içerir. İşlevsel gereksinimler, uygulama için veri gereksinimleri ve süreç işlevselliğini içerir. Örneğin, veri akış şemaları ve evet, mantıksal veri modelleri vb. Veri modeli teslimatları için işlevsel gereksinimler, mantıksal veri analizi ve modelleme aşamalarına karşılık gelir.

Mantıksal Veri Analizi

Mantıksal veri analizi aşaması, ayrıntılı veri gereksinimlerinin belirlenmesindeki tüm çalışmaları içerir:

■■ Uygulama için veri öğelerinin tam listesi ve tanımları
■■ Her veri öğesi için kaynak ve dönüşümler
■■ Her ölçüm için raporlama seviyeleri (eğer bu, data mart gibi bir raporlama uygulamasıysa)
■■ Her veri öğesinin veri kalitesi

Bu aşamada bir veri öğesi tanımlanırsa, ortaya çıkan uygulamada olacaktır. Aynı şekilde, bir veri öğesi dahil edilmezse, ortaya çıkan uygulamada olmayacaktır. Bu aşamada birçok kullanıcı görüşmesi gerçekleşir.

Mantıksal Veri Modelleme

Mantıksal veri modelleme aşaması, analiz aşamasında tanımlanan veri öğelerine dayalı olarak gerçek normalleştirilmiş veri modelini oluşturmaktır. Bu sadece normalleştirme sürecini değil, aynı zamanda soyutlamayı ve veri modelinin doğru organizasyonunu ve düzenlemesini de içerir.

Teknik Gereksinimler

Teknik gereksinimler aşaması, işlevsel gereksinimleri fiziksel veri tabanına ve geliştirme gereksinimlerine dönüştüren tüm görevleri içerir. Teknik gereksinimler “Nasıl” dır. Bu uygulama nasıl gerçekleştirilecek? Örneğin, işlevsel gereksinimler bir raporu, teknik gereksinimler ise raporun nasıl oluşturulacağını açıklar.

Güç alanı Analizi tekniği
Güç Alanı Analizi
Program geliştirme ihtiyaç analizi örneği
Pareto Diyagramı KPSS
Grid analizi
Güç Alanı Analizi KPSS
SWOT analizi
Program GELİŞTİRME ihtiyaç analizi

Fiziksel Veri Modelleme

Fiziksel veri modelleme aşaması, mantıksal aşamada tanımlanan veri öğelerine dayalı olarak gerçek normalleştirilmemiş fiziksel veri modelini oluşturmaktır. Bu sadece denormalizasyon sürecini değil, aynı zamanda soyutlamayı ve veri modelinin doğru organizasyonunu ve düzenlemesini de içerir.

Gelişim

Geliştirme aşaması, veritabanının ve kodun gerçek uygulamasıdır. Fiziksel veri modelinden ve raporlardan tablolar oluşturulur ve ekranlar geliştirilir. Veri ambarı projeleri için, kaynaktan hedefe eşlemeler geliştirmek için Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme araçları kullanılır. Kaynak sistem arayüzleri ve dönüşümleri uygulanmaktadır.

Veri Modeli Bakımı

Veri modeli bakımında, veri modelleyici, geliştiricilerden gelen sorulara yanıt vererek veya performans sorunlarına dayalı olarak fiziksel (ve dolayısıyla muhtemelen mantıksal ve konu alanı) modellerde tasarım değişiklikleri yaparak reaktif bir mod oynar. Bu, ek indeksleme, denormalizasyon, özetleme vb. içerebilir.

Test Yapmak

Test, birim, sistem ve kullanıcı kabul testi dahil olmak üzere birkaç farklı test türünü içerir. Birim testi, her bir geliştirme bileşeninin teknik doğruluk açısından ayrı ayrı test edildiği zamandır. Teknik doğruluk, görünen değerlerin olması gerekenlerle tutarlı olduğundan emin olunması anlamına gelir. Yani, kod, belirli bir boyut veya olgu tablosu gibi, geliştirmenin bir alt kümesi için çalışıyor gibi görünmektedir.

Sistem testi, tüm uygulamanın veya uygulamanın büyük bir bölümünün teknik özelliklere göre çalışıp çalışmadığını görmek için geliştirme bileşenlerinin bir araya getirilmesini içerir. Kullanıcı kabul testi, iş ve işlevsel kişilerin bekledikleri verilerle tutarlı olup olmadığını belirlemek için ortaya çıkan uygulamadaki verileri görüntülemesidir.

Veri Modeli Bakımı

Veri modelleyici ayrıca veri modeli bakımında reaktif bir mod oynar. Bu aşamada verilerde olağan dışı bir durum ortaya çıkarsa, veri modelleyicisinin modelleri değiştirmesi gerekebilir. Kullanıcılar ayrıca bu noktada tasarımlarına genel bir bakışa ihtiyaç duyabilir. Bu genel bakış, genellikle kullanıcılar oldukça teknik yönelimli olduklarında veya modelin teknik ayrıntılarını öğrenmekten korkmadıklarında yapılır.

Devreye Alma ve Eğitim

Devreye alma ve eğitim, yeni uygulamayı kullanıcıların makinelerine almak ve uygulamayı verimli bir şekilde kullanmalarını sağlamak için her şeyi içerir. Bu görevin hem teknik hem de insan unsuru vardır.

Teknik bileşen, uygulamayı kullanıcıların makinelerine almak için en verimli mimariyi içerir. Medya örnekleri arasında Web, CD ve toplu iletim yer alır. İnsanlar bileşeni, kullanıcılara uygulamayı nasıl kullanacaklarını göstermeyi içerir ve genellikle yeni uygulama hakkında birkaç gün süren eğitim oturumlarından oluşur.

Bakım

Bakım, uygulamada devam eden desteği ve geliştirmeleri içerir. Kaynaklar genellikle, uygulama çökerse uygulamayı açmak ve yedekleme ve dizin yeniden oluşturma gibi rutin bakım için bütçelenir.

Projenin başka bir aşaması düşünülürse, veri modelleyici genellikle dahil olur. Yeni gereksinimler tarafından yönlendirilmedikçe, genellikle burada büyük model değişiklikleri yoktur. Küçük bir modelleme değişikliği, kullanıcının uygulama ile eylemlerinin izlenmesine dayalı yeni dizinlerin eklenmesi olabilir.

Artık üst düzey veri modelleme aşamalarını proje yöneticisine sağladığınıza göre, bir sonraki adım her aşamadaki daha ayrıntılı görevleri planlamaktır. Bu görevler ya analiz ya da modelleme görevleridir. Bazı görevler veri modelleri üretirken, diğer görevler veri modelleme görevlerine yardımcı olacak belgeler üretir.

Konu alanı model tasarımı (veri modelleme) görevini tamamlamak için konu alanlarınızı (analiz) belirlemek buna bir örnek olabilir. Bu görevlerden bazıları, veri yönetimi veya veri modelleme grubu dışındaki hiç kimse tarafından asla görülmeyecektir.

Aşamadan Göreve ve Araçlara, her veri modelleme aşamasında gereken ayrıntılı görevleri ve bu görevlerin her birine yardımcı olabilecek araçları sunar.

Bir dizi fayda sağlar:

Ayrıntılı modelleme görevlerinin belgelenmesi. Veri modelleme çıktılarını tamamlamak için gereken tüm görevler sunulur ve açıklanır. Her görev, takip edilmesi gereken sıkı bir şekilde tasarlanmış bir sıranın parçasıdır. Mantıksal veri modelini oluşturmadan önce veri öğelerini ve tanımlarını tam olarak tanımlamanız gerekir. Bu araçtaki görevler doğrudan bir proje planına eklenebilir veya yalnızca kendi modelleme ilerlemenizi yönetmek için kullanılabilir.

Her bir modelleme görevine yardımcı olacak araçlara başvurulması. Her görevin daha sorunsuz ilerlemesi için araçlara bu araçta yüksek düzeyde atıfta bulunulmakta ve bu çalışmanın diğer bölümlerinde daha ayrıntılı olarak anlatılmaktadır. Her aracı içeren bölümler, kolay başvuru için sağlanmıştır.