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 alanını nihai olarak kaynaklandıracak uygulama üzerinde anlaşmaya varmak, Veri Öğesi Aile Ağacı konusunda bize çok yardımcı olur. Varsa, her bir veri öğesi için doğru kaynak uygulamasını belirlemek için çok az ekstra analiz gerekir.

Bunu söyledikten sonra, daha fazla ayrıntıya daldıkça, üst düzeyde düşünmediğimiz bir şeyi keşfetme fırsatları her zaman vardır. Örneğin, bunun bir müşteri veri öğesi olmasına ve XYZ Uygulamasından kaynaklandığı belirlenen Müşteri konu alanına ait olmasına rağmen, bu belirli veri öğesinin aynı uygulamadan kaynaklanamayacağını fark edebiliriz.

XYZ kaynak sistemi uzmanı bize bu veri öğesinin XYZ uygulamasında bulunmadığını söyleyebilir. Bu nedenle, başka bir yere bakmamız gerekecektir.

Not: Kaynak sütununu Veri Öğesi Aile Ağacına dahil etmeyeceğim zamanlar vardır çünkü bunun Konu Alanı Aile Ağacında keşfedilenle aynı olacağından eminim ve bu dağılımda değerli gayrimenkul biriktirmek istiyorum- çarşaf. Yine de tedbiri elden bırakmamak için, istisnaların ortaya çıkması ve farklı bir kaynak uygulamamız olması ihtimaline karşı, çoğu zaman kaynak sütununu veri öğesi düzeyinde tutacağız.

Hedef veri öğemizin tanımı üzerinde anlaşmaya varılmalı ve “Yüksek Kaliteli Tanımlamanın Sağlanması” Tanım Kontrol Listesindeki tüm kriterleri karşılamalıdır. Bu, Tanım Kontrol Listesi kriterleriyle eşleşen bir tanıma sahip olmayan eski veya üçüncü taraf yazılım uygulamalarıyla aynı tanım olmayabilir. Bu, Ad bölümünde tartıştığımız durumun aynısıdır.

Ayrıca, kaynak ve hedef arasında var olan çoktan çoğa ilişki nedeniyle, birden çok tanım olabilir. Doğru kaynak veri öğesini veya veri öğelerini tanımladığımızdan emin olmak için tüm sütunlar çok önemli olsa da, doğru kaynak veri öğesine sahip olduğumuzdan emin olmamıza yardımcı olacak en güvenli yöntem olarak iyi bir kaynak ve hedef tanımını karşılaştırmayı düşünüyorum.

Biçim

Biçim, her bir veri öğesinin hem uzunluğunu hem de türünü içerir. Uzunluk, karakter veya sayısal dizinin ne kadar uzun olduğunu içerir; type, veri öğesinin bir tamsayı, karakter, ondalık sayı vb. olup olmadığını içerir. Kaynak ve hedef arasında eşleşmeyen biçimler, tespit edilmesi en kolay kaynak bulma sorunlarıdır. Aynı satırda farklı uzunluklar ve türler için bu e-tablodaki sütunları hızlıca yukarı ve aşağı arayabilirim.

Örneğin, hedef tarafımda iki karakter, kaynak tarafımda ise 20 karakter uzunluğunda olduğunu fark etsem, bu büyük fark gözüme çarpar. Veri öğeleri veya uygulama hakkında bilgisi olmayan biri bile bu tür tutarsızlıkları tespit edebilmelidir. Bu nedenle, kaynak bulma problemlerini hızlı bir şekilde belirlemek için format bilgisini kullanın.

Excel yapıştırma Seçenekleri
Excel sütun taşıma
excel’de bir hücredeki veriyi diğer hücreye otomatik aktarma
Özel yapıştırma Seçenekleri Word
Excel yapıştırma Kısayolları
Excel sütun kopyalama
Değiştirmeye çalıştığınız hücre yada grafik korumalı bir sayfada
excel’de üst satırı alt satıra kopyalama

Bu sütun, “Evet, bu veri öğesi boş olabilir ve bu nedenle boş olabilir” için Y değerini ve “Hayır, bu veri öğesi boş değil ve bu nedenle her zaman doldurulmalıdır” için N değerini içerir. Tespit edilmesi gereken çok hızlı ancak önemli bir kaynak bulma tutarsızlığı, kaynak uygulamanın bu elektronik tablo hücresinde Y’ye sahip olması, ancak hedef uygulamanın N’ye sahip olmasıdır. Bu, uygulamamızın bu veri öğesinin her zaman doldurulmasını beklediği, ancak kaynak uygulamanın beklemediği anlamına gelir. her zaman doldurulmalıdır.

Sürecin bu erken noktasında bu kaynak bulma hatasını tespit etmemek, birçok veritabanı kaydının “dışarı atılmasına” ve yüklenmemesine neden olabilir çünkü null olmamasını bekliyorduk ve null değerler almıştık. Bunun, paketlenmiş yazılım uygulamalarından kaynak aldığımız birkaç durumda olduğunu gördüm. Bu paket yazılım uygulamalarının geliştiricileri araçlarını olabildiğince esnek hale getirmek isterler ve bu nedenle araçlarındaki veri öğelerinin çoğu boş olabilir.

Dönüşüm Mantığı

Bu sütun, kaynak veri öğesi veya öğelerini hedef veri öğesi veya öğelerine dönüştürmek için gerçekleştirilen iş hesaplamalarını içerir. İş hesaplamaları, bir iş kullanıcısının anlayabileceği ve doğrulayabileceği terimlerle hedef veri öğesinin nasıl hesaplanacağını içerir.

Veri Öğesi Soy Ağacımda kaç sütun olursa olsun, sorular ve etki bilgilerini içeren sütun olmazsa olmazdır. Pek çok kişi bu e-tabloya bakıyor olabileceğinden ve bu, veri öğesi kaynak bilgisinin bu formatta ilk kez görüntülenmesi olabileceğinden, muhtemelen birçok soru ve yorum olacaktır. Buradaki sorular ve yorumlar, konu alanı düzeyinde ele alınmamış olanları içerir.

İşte bazı örnekler:

■■ Kaynak Durum Kodu 20 karakter uzunluğundadır ve 2 karakterlik bir durum veri öğesine ihtiyacımız var. Bu kaynak Durum Kodu veri öğesinde ne var? Sadece ilk iki karakter ihtiyacımız olan şeylerle dolu mu?
■■ Bu veri öğesini kaynak tarafında bulamıyor gibi görünüyor.
■■ Bu dönüşüm doğru mu? Kaynak veri öğesinin adı ve tanımına göre bir tahminde bulundum.
■■ Liste Fiyatı, Brüt Satış Tutarını hesaplamak için kullanılır. Uygulamamızda Liste Fiyatına da ihtiyacımız var mı? Kullanıcılar, Liste Fiyatını derinlemesine incelemek isterler mi?
■■ Kaynak sistem, müşterinin ayakkabı numarasını da sağlayabilir. Uygulamamızda bu veri öğesine ihtiyacımız var mı?

Uygulamada Veri Unsuru Aile Ağacı

Bu bölümde, Konu Alanı Aile Ağacı için tartıştığımız “Konu Alanı Analizi” örneğinin aynısını temel alarak Veri Öğesi Aile Ağacı oluşturma adımlarını gözden geçireceğiz. Bu örnek bir data mart ile ilgili olacak, ancak bu örnekler tasarım aşamasındaki herhangi bir uygulamaya kolayca uygulanabilir.

Data Element Family Tree’yi tamamlamanın birkaç adımı vardır:

1. Konu Alanı Aile Ağacını oluşturun. Belirtilen adımları izleyin.

2. Data Element Family Tree sütunları üzerinde anlaşın. Veri Elemanı Meta Veri Tombala Oynat, tartışıldı, “Meta Veri Bingo”. Elektronik tabloyu okunabilir durumda tutmak için en önemli sütunları kullanmanız yeterlidir. Daha önce de belirtildiği gibi, veri analizi ve modelleme araçları arasında meta veri değerlerini gereksiz yere tekrarlamadığımızdan emin olun.

3. Bu e-tabloyu konu alanına göre bölün. Konu Alanı Aile Ağacındaki konuları Veri Öğesi Aile Ağacında bölücüler olarak kullanın. Her bölüm, o konu alanı için veri öğelerini içerecektir.

İsteğe bağlı olarak, her konu alanı için ayrı hesap tabloları oluşturabilirsiniz. Ancak, genellikle Data Element Family Tree’yi tek bir elektronik tabloda tutmayı tercih ederim. Veri Öğesi Aile Ağacını elektronik tablolarda konu alanlarına göre ayıracağım iki durum var.

Birincisi, tek bir belgede yönetilemez hale gelen çok fazla veri öğemiz olduğu zamandır. 50 sayfadan uzun bir belge çok büyük kabul edilir. İkinci durum, her konu alanı için elektronik tabloyu dolduran farklı kişileri içerecektir.

Örneğin, Dennis, Müşteri konu alanını ve Ürün konu alanını tamamlarsa, konu alanlarını ayrı elektronik tablolarda tutarak bu belgedeki değişiklikleri yönetmek daha kolay olacaktır.

4. Doldurun. Data Element Aile Ağacını birden çok kişi veya ekip dolduracaksa, bu görevi koordine etmeniz gerekir. çünkü bu adımların en zoru ve en çok zamanını aldığı açıktır. Bu e-tabloyu doldurmanın birkaç yolu vardır.

The post Kaynak Sütunu first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.