Good Estimating Tool’un iki bölümü vardır. Konu Alanı Çaba Aralığı, uygulama türüne göre veri modelleme aşamasının tüm projenin yüzde kaçının tüketilmesi gerektiğini tanımlar.

Görev Çaba Aracı, Aşamadan Göreve ve Araçlara bölümünde tanımlanan görevlerin her birini alır ve bunların tüm veri modeli çıktıları kümesinin yüzde kaçının olması gerektiğini listeler. Bu iki bölümün birleşimi, proje yöneticisine makul bir tahmin sunarak size bir dereceye kadar olasılık sağlayacaktır.

Doğru görevler belirlense bile yanlış zaman çizelgeleri ve tahminlerin verildiği zamanlar vardır. Bu, teslimatların kaçırılma potansiyeline veya çok fazla fazla mesaiye yol açar. Bu araç, görevlerin ne kadar zaman alması gerektiğini hesaplayabilir. Aracın önerdiği ile proje yöneticisinin beklediği arasında ilgili bir tutarsızlık varsa, oldukça hızlı bir şekilde bir toplantı yapılabilir. Bu şekilde, projenin başlangıcından itibaren beklentiler gerçekçi olacaktır.

Bu bölüm, Good Guess Tahmin Aracının uygulanmasına ilişkin iki ayrıntılı örneğe giriyor. İlki, bu veri pazarını desteklemek için veri ambarı mimarisinde değişiklikler yapmayı da içeren yeni bir veri pazarıdır.

Bu örnek, hem data mart adlı yeni bir uygulamayı hem de bu data mart’ı desteklemek için mimaride gerekli güncellemeler olan bir geliştirmeyi göstermektedir. İkinci örnek, özel yapım bir operasyonel uygulamada yapılması gereken bir geliştirmedir. Bu örnek, yalnızca bir sistem geliştirmesinin ne zaman gerekli olduğunu gösterir.

Eşlik eden Web sitesini ziyaret ederseniz, bu araçlar için boş şablonlar bulacaksınız; ek araçlar; ve indirebileceğiniz boş şablonlar da dahil olmak üzere bu kitaptaki araçlar hakkında daha fazla bilgi.

Veri Modelleme Aşaması Aracı Nedir?

Üst yönetim tarafından yeni onaylanan ve fon tahsisine hazır olan bir projede veri modelleyicisi olarak görevlendirildiniz. Proje yöneticisi, projenin her aşamasında katılımınızın ne olacağını bilmek ister.

Bu noktada çıktılarınızla o kadar ilgilenmiyor. Bu, bir sonraki yinelemede gelecek. Önce üst düzey veri modelleme aşamalarını anlamak istiyor. Ona çalışmanızın her bir yazılım geliştirme yaşam döngüsü aşaması bağlamında nereye uyduğuna dair bir karşılaştırma sağlamanız gerekir.

Veri Modelleme Aşaması Aracı, veri modelleme adımlarının her birini ve bunların yazılım geliştirme yaşam döngüsüne nereye uyduklarını yüksek düzeyde sunar. Bir dizi fayda sağlar:

Veri modelleme çıktılarını proje planının bölümlerine atar. Çoğu zaman, proje planında mantıksal ve fiziksel veri modeli çıktılarını koyabileceğimiz veya gizleyebileceğimiz bölümler aramaya odaklanırız. Gerçekte, veri modelleyicinin dahil olduğu birçok başka adım vardır. Her biri bir aşamanın parçasıdır ve her aşamanın yaşam döngüsünde bir rolü vardır. Örneğin, konu alanı analizi ve konu alanı modelleme, projenin iş gereksinimleri bölümüne uyan veri modelleme aşamalarıdır.

Proje yöneticisi ile iletişim ortamı sunar. Bu araç, proje planının geliştirilmesi sırasında proje yöneticisi ile birlikte gözden geçirilebilir. Bu bölümün açılış hikayesinde, proje yöneticisiyle görüşmek ve veri modelleme aşamalarının projesinde nereye uyduğunu anlamasına yardımcı olmak için bu aracı kullanabilirsiniz.

Bu çalışmadaki araçların çoğu için bağlam sağlar. Bu araçtaki her aşama, bu kitabın bir veya daha fazla bölümüne karşılık gelir. Kitabın farklı bölümlerinin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamanın çok iyi bir yolu.

Aşamadan Göreve Araçlar, Veri Modelleme Aşaması Aracındaki aşamaların her birini alır ve bunları daha ayrıntılı görevlere ayırır. Örneğin, konu alanı modellemesi, Business Clean Slate, Application Clean Slate ve Early Reality Check veri modellerini oluşturmaya ayrılmıştır.

Veri modelleri nelerdir
Kavramsal veri modeli
Ağ veri modeli
Veri modelleme Nedir
Mantıksal veri modeli
Veri modelleme örnekleri
Veri modelleme teknikleri
Veri modelleme araçları

Veri Modelleme Aşaması Aracını Kullanma

Veri Modelleme Aşaması Aracı, karşılık gelen veri modelleme aşamasıyla birlikte proje bölümlerine ayrılmıştır. Her aşamanın açıklamasını ve konunun ele alındığı bölümleri içeren bu araçtır.

Proje Tanımı

Proje tanımı, proje gerekçesi ve kapsamı açısından her şeyi içerir. Bu projeyi neden yapıyoruz? Bu uygulamadan ne gibi faydalar bekliyoruz? Gerekçe genellikle, yönetimin bu projenin değeri üzerinde anlaşmaya varması için tasarlanmış bir Finansman Talebi veya benzer bir belge şeklini alır.

Kapsam, bu projenin diğer geliştirme çabaları ve mevcut uygulamalarla nasıl uyum sağladığıdır. Bu bilgilerin çoğu genellikle bu noktada bir tahmindir çünkü tam bir konu alanı analizi henüz yapılmamıştır ve bu nedenle projenin konu alanları doğrulanmamıştır.

Konu alanlarını ve bu projeden nasıl etkileneceklerini bilmemiz için Konu Alanı Analizi aşamasının bir kısmı tamamlanana kadar bu aşamanın tamamlanmış olarak kabul edilmediği zamanlar vardır.

Proje Planlaması

Proje planlaması, projeyi tamamlamak için kaynakların, görevlerin ve zaman çizelgesinin tanımlanmasını içerir. Kaynaklar, gerekli finansmanla birlikte bu projeye atanan kişileri ve departmanları içerir.

Adımlar, görev bağımlılıklarının belirlenmesi de dahil olmak üzere projeyi tamamlamak için gereken görevleri içerir. Zaman çizelgesi, görevleri zamanında ve yüksek kalitede tamamlamak için gereken çabayı ve süreyi içerir. Proje planlama bir kere olup biten ve asla değişmeyen bir şey değildir.

Aksine, projenin başında tanımlanır ve yaşam döngüsü boyunca sürekli olarak izlenir ve yeniden gözden geçirilir. Bu bölümün sonunda, planda gerekli olan veri modelleme görevleri, bunların bağımlılıkları ve projenin türüne bağlı olarak ne kadar çaba gerektirdikleri hakkında iyi bir fikir sahibi olmalısınız.

İş Gereksinimleri

İş gereklilikleri, işin nasıl yürüdüğünü ve bu yeni uygulamanın çözeceğini umduğumuz iş veya departmanın şu anda karşı karşıya olduğu sorunları tanımlamayı içerir. Örneğin, bir iş gereksinimleri belgesi, mevcut lojistik veya envanter konu alanını tanımlayabilir ve iyileştirme için öncelik verilen alanları belirleyebilir.

Böyle bir alana örnek olarak, envanteri izlemek için çok yoğun bir manuel işlem verilebilir. İşte bir iş gereksinimleri belgesinden bir paragrafın nasıl görünebileceğine dair bir örnek:
Tüketici, departmanımızla telefon veya e-posta yoluyla iletişime geçer. Tüketici bizimle telefonla iletişime geçerse, aramayı bir temsilcimiz cevaplayacaktır.

Temsilcinin bu çağrının bir şikayet mi yoksa bir iltifat mı olduğunu hemen belirlemesi gerekiyor. Arayan kişi bir şeyden şikayetçiyse, temsilci arayanın tam adresini ve telefon numarasını almalıdır.

Bu bilgi, takip etmek veya arayanı tatmin edecek bir posta göndermek için çok önemlidir. Daha sonra temsilci, müşteriyi neyin tatmin edeceğine inandığı ücretsiz kuponlar, bir yöneticiden geri mektup veya başka bir şey belirlemelidir. Veri modeli teslimatları için iş gereksinimleri, konu alanı analizi ve modelleme aşamalarına karşılık gelir.

The post Veri Modelleme Aşaması first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Başarılı bir veri modelleme fıkrası oluşturmanın ve anlatmanın üç basit adımı vardır:

1. Bir konu tanımlayın. Anlattığınız anekdotun, bu durumda bir veri modelleme kavramını veya terimini açıklamak için belirli bir amacı veya konusu olduğundan emin olun. Hikaye ile cevaplamayı planladığım bir konuyu soru şeklinde ifade etmeyi seviyorum. Konular ya sadece bir açıklama olabilir ya da izleyiciyi etkileme ihtiyacını da içerebilir.

İzleyicilere bir şeyler açıklayan bazı iyi konu veya hedef örnekleri aşağıda verilmiştir:

■■ Veri modeli nedir?
■■ Normalleştirme ne anlama geliyor?
■■ Boyut nedir? Olgu tablosu mu?
■■ Meta veri nedir?
■■ Veri kalitesi ne anlama geliyor?
■■ Yazılım yaşam döngüsünde veri modelleme ne zaman yer alır?

İzleyiciyi etkilemek için tasarlanmış bazı iyi konu veya hedef örnekleri aşağıda verilmiştir:

■■ Neden bir veri ambarına ihtiyacım var?
■■ Veri modelleme neden bu kadar önemli?
■■ Neden tanımlara ihtiyacım var?
■■ Veri modelleme neden bu kadar uzun sürüyor?
■■ Adlandırma standartlarına neden ihtiyacım var?
■■ Neden bir meta veri havuzuna ihtiyacımız var?

2. Hikayenizi seçin. Aralarından seçim yapabileceğiniz birçok farklı hikaye türü vardır. Konunuzu net bir şekilde ileten eğlenceli ama bilgilendirici ve kısa bir hikaye düşünün. Başımıza gelen gerçek hikayeleri, duyduğumuz savaş hikayelerini, gelecekle ilgili hikayeleri, şakaları vb. Seçebiliriz. Örneğin, “Neden bir veri ambarına ihtiyacım var?” konusu için. İşletmenin çok sayıda değerli veriye sahip olduğu ancak bu verileri raporlamak ve anlamak için uygun ve verimli bir yoldan yoksun olduğu bir durumu tanımlayabilirim.

3. Hikayenizi uygulayın. Hikayenizi aldıktan sonra, konuyu iki dakikadan daha kısa sürede aktardığından emin olana kadar anlatma alıştırması yapın. Sürüklenen bir hikaye anlatmaktan kaçının.

Ne yazık ki, neredeyse herkes zaman zaman uzun, sıkıcı bir hikaye dinlemek zorunda kalmıştır. Veri modelleme anekdotlarımızı kısa, tatlı ve isabetli tutmamız gerekiyor. Örneğin, “Neden bir veri ambarına ihtiyacım var?” iki dakikadan daha kısa sürede sorunsuz bir şekilde anlatabilene kadar hikaye.

Anekdotlarınızı kısa ve tatlı tutun. Veri modelleme anekdotunun amacı, konunuzu olabildiğince hızlı ve net bir şekilde desteklemektir. Uzun, sıkıcı hikayelerden kaçının. Eğlenceli, kısa hikayeler yazmaya çalışın. 

Uygulamada Veri Modelleme Anekdotları

Yararlı bir anekdot bulmanın adımlarını göstermek için, oldukça sık kullandığım bir anekdot örneğini inceleyeceğim. Bu üç adımın her birini de inceleyelim.

Konunuzu Tanımlayın

Belirli bir veri modeli üzerindeki varlıklar için tanımların neden bu kadar önemli olduğunu açıklamak istedim. Bu veri modeli, Business Party ve Transaction gibi oldukça kapsayıcı ve geniş isimlere sahip birçok varlığa da sahipti.

Şimdilik, adlarını okuyarak ne anlama geldiklerini anlama konusunda sezgisel olmayan birkaç varlık hayal edin. Ne olduklarını gerçekten anlamak için tanımlarını okumamız gerekir. Bu özel proje için, işlevsel analist bu varlık tanımlarını sağlama konusunda bir miktar direnç de yaratıyordu.

Bu nedenle konumuz “Tanımlara neden ihtiyacım var?” Amacım, işlevsel analisti Business Party ve Transaction gibi soyut ve genel varlıkları tam olarak tanımlamak için zaman ayırmamız gerektiğine de ikna etmektir.

Kavramsal veri modeli nedir
Veri modelleri nelerdir
Veri modelleme Eğitimi
Veri modelleme teknikleri
Veri modelleme araçları
Veri modelleme örnekleri
Veri modelleme Nedir
Soyut Veri modeli nedir

Veri Modelleme Analojileri Nelerdir?

Analoji, benzerliklerini ve/veya farklılıklarını vurgulamak için iki veya daha fazla kavram arasındaki bir karşılaştırmadır. Bazı sebeplerden dolayı bir şey başka bir şeye benzer. Yabancı veya yeni bir şeyi tanıtmak için de çok iyi bir tekniktir. Yabancı bir şeyi tanıdık bir şeye benzeterek, yabancı kavram artık eskisi kadar yabancı değildir ve başlangıç seviyesinde bir anlayış da yaratılmıştır.

Geliştirme alanındaki bir benzetmeye iyi bir örnek, yazılım geliştirmeye yönelik şelale yaklaşımıdır. Bu uygulama geliştirme tekniği, daha ayrıntılı bir aşamanın girdilerine akan yüksek seviyeli bir aşamanın çıktılarına da dayanır. Örneğin, iş gereksinimleri aşaması, tıpkı bir şelale gibi, teknik gereksinimler aşamasına akan işlevsel gereksinimler aşamasına akar ve bu durum böyle devam eder.

Bir şelale bize, zihnimizde yüksekten alçağa doğru akan su resmini verir. Bir şelaleyi hayal ederek, birinden diğerine akan farklı yazılım geliştirme aşamalarını hayal edebiliriz. Bu, bir uygulama geliştirmek için bir yöntemi hayal etmenin de çok etkili bir yoludur.

Veri modellemenin ne olduğu veya neden önemli olduğu konusunda birini eğitmek ve etkilemek için bazen analoji kullanmanın en etkili yöntem olduğunu bulduk.

Bir analojinin birkaç faydası vardır:

Kalıcı bir görsel imaj oluşturur. Tıpkı iyi bir öykü gibi, bir analoji de zihnimizde hemen unutmayacağımız bir resim de oluşturur. Şelale metodolojisini 15 yılı aşkın bir süre önce öğrendim, ancak gerçek bir şelaleye benzettiğim için net bir şekilde hatırlıyorum. Daha az teknik yönelimli birçok insan için bir veri modelini veya modelle ilgili kavramları görselleştirmek de oldukça zordur. Analojiler kullanarak, bu somut olmayan veri modelleme kavramlarını insanların daha aşina olduğu şeylerle de karşılaştırabilirsiniz.

Kolay özelleştirme de sunar. Bir benzetmeyi hedef kitlenize kolayca uyarlayabilirsiniz. Aşağıdaki örneklerde, hedef kitlenizin ihtiyaçlarına ve ilgi alanlarına göre tanıdık kavramları değiştirebileceğinizi de göreceksiniz. Örneğin, kısaca ele alacağımız plan analojisi, bir ev, bina, lunapark gezintisi vb.

Hızlı karşılaştırmalar da sağlar. Analojilerin çoğu kısa ve özdür. Her kavramı adlandırın ve neden benzer olduklarını açıklayın. Hikayelerin sürüklenme potansiyeline sahip olduğu anekdotlarla da aynı riske sahip değiliz.

Analojiler kullanırken küçümseyici görünmemeye çalışın. Çoğu zaman basitleştirmeye çalıştığımızda, kendimizi bir grup çocukla konuşurken birinci sınıf öğretmeni gibi buluruz. Analojilerinizi basit ama profesyonel tutmaya da özen gösterin.

The post Veri Modelleme Anekdotları first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Avrupa’da tatil yaparken Kuzey İtalya’da çok küçük bir köyde birkaç gün geçirmeye karar verdik. Harika yürüyüş parkurlarıyla dolu, zirveleri karla kaplı dağlarla çevrili son derece pitoresk bir kasabaydı. Kasabada sadece dört restoran vardı ve denemeye karar verdiğimiz ilk restoran birkaç yüz yıllık bir binada bulunuyordu.

Girer girmez, restoranın atmosferi ve karakterinden bir sürü antika ve tablo, şömine ve yemeklerin sıcak kokusu ile- hemen etkilendik. Oturduktan sonra restoranın menü kullanmadığını fark ettik. Görünüşe göre mevsimine uygun veya mevcut olan herhangi bir yiyecek akşam yemeğinde servis ediliyor. Restorandaki hiç kimsenin İngilizce konuşmaması ve bildiğim tek İtalyan’ın güle güle anlamına gelen ciao kelimesi olması dışında bu bir sorun olmazdı.

Akşam yemeği tercihlerimizi net bir şekilde iletmenin bir yoluna ihtiyacımız vardı. Aklımıza bir fikir gelene kadar birkaç dakika boyunca garsonla iletişim kurmak için başarısız ve sinir bozucu girişimlerde bulunduk. Hayvan sesleri çıkarmaya başladık. Görünüşe göre hayvan sesleri evrenseldir. Mooing yaparak, o akşam sığır eti olup olmadığını sorgulayabildik.

Ayrıca, domuz eti istemediğimiz anlamına gelen başımızı sallayıp sallayabildik. Tüm hayvanlarımızı başarılı bir şekilde canlandırdık ve tam olarak beklediğimiz gibi hizmet aldık. Bu tekniğin ne kadar iyi çalıştığına şaşırdım. Bu hayvan sesi yaklaşımını kullanarak net bir şekilde iletişim kurabildik. Bence bu akşam yemeği, geçmişleriniz veya ilgi alanlarınız ne kadar farklı olursa olsun, insanların net bir şekilde iletişim kurması için her zaman yollar olduğunun harika bir örneğidir.

Sınırlı uygulama geliştirme deneyimi olan birçok kişi için veri modelleme alanı bazen bir yabancı dil kadar yabancı olabilir. Bu, veri modelleme kavramlarının ve terminolojisinin anlaşılmamasına yol açarak modelleme çıktılarının tamamlanmasında kafa karışıklığına ve gerçekçi olmayan beklentilere neden olabilir.

Veri modellemenin farklı yönlerini net bir şekilde açıklayarak bu karışıklığı önleyebiliriz. Bazen veri modelleme kavramlarını başarılı bir şekilde açıklamak, bir restoranda bir ineği taklit etmek kadar yaratıcı olmayı gerektirir. Mesajımızı iletmek için yenilikçi ve yaratıcı yaklaşımlar düşünmeliyiz. Bazen bir kısa öykü veya anekdot, bir veri modelleme konseptini açık bir şekilde açıklayabilir.

Bazen analojiler çok güçlü bir teknik olabilir. Bazen kısa ve odaklanmış bir sunum yeterli olacaktır. Veri modelleme kavramlarını ve terimlerini kavramada zorluk çeken kişilerle etkili bir şekilde iletişim kurmak ve bazı durumlarda onları etkilemek için anekdotlardan, analojilerden ve sunumlardan birinin veya birkaçının kullanılabileceğini buluyoruz.

Veri Modelleme Anekdotları Nelerdir?

Normal günlük iletişimimizde, muhtemelen çok çeşitli konularda birçok hikaye veya anekdot anlatır ve duyarız. Bazı örnekler, hafta sonu başımıza gelenlerin hikayeleri, tanıdığımız insanların başına gelenlerin hikayeleri ve iş projelerimizle ilgili hikayelerdir.

Bu anekdotlar, çevremizdekilerle ilişkilerimizi güçlendirmeye, bizi eğlendirmeye ve eğitmeye yardımcı olur. Konuşmacının ne söylediğini gözümüzde canlandırabiliriz. Bazen hikaye tamamlandığında, daha önce sahip olmadığımız bir mesaj veya ek anlayışla ayrılırız. Anekdotlar, çeşitli nedenlerle veri modelleme kavramlarını açıklamada son derece etkilidir:

Kalıcı görsel oluştururlar. Zihnimiz bir gerçeği, bir ifadeyi ya da bir açıklamadan ziyade bir hikâyeyi çok daha kolay özümseyebilir ve aklında tutabilir. Örneğin, bir iş görüşmesinde görüşmeciye çok çalışkan olduğunuzu söylemeniz, bir görevi tamamlamak için geceleri ve hafta sonları çalışmak zorunda olduğunuz bir durumu veya hikayeyi anlatmakla aynı kalıcı etkiyi yaratmaz.

Görüşmeyi yapan kişinin sizi geceleri ve hafta sonları çalışırken hayal etmesi, çok çalışkan olduğunuzu söylediğinizi duymaktan çok daha kalıcı bir izlenim yaratır. Hafızanızı nasıl geliştireceğinizi öğreten birçok kurs var. Bu hafıza geliştirme tekniklerinin çoğu, hatırlamanız gereken kavram için bir hikaye veya görsel bir imaj yaratmayı içerir.

Bu görsel görüntü biraz garip gelebilir, ancak bundan birkaç paragraf sonra bile adını hatırlayacağınıza bahse girerim. Bir zamanlar birlikte çalıştığım bir yönetici mükemmel bir hikaye anlatıcısıdır. Hikayelerinin çoğunu hala hatırlıyoruz.

Veri modelleme Nedir
Veri modelleme örnekleri
Güvenli veri özellikleri
AHIMA veri kalitesi modeli
Veri modelleri nelerdir
Veritabanı tasarım Aşamaları
Ağ veri modeli nedir
Veri modelleme Eğitimi

Bir keresinde üst düzey bir yöneticiyi veri modellemenin faydalarına ikna etmek için bir hikaye kullanmıştı. Bu yönetici o kadar ilham aldı ki tüm ekibine “Veri modeli olmadan hiçbir uygulama geliştirilemez” dedi. Bu hikayeyi ne zaman düşünsem, onun veri modellemenin neden bu kadar önemli olduğunu tutkuyla anlattığı görsel bir imajım var.

Büyüler ve eğlendirirler. Bir hikaye dikkatinizi çekebilir ve sizi koltuğunuzun kenarında tutabilir. Çocukken hep bir hikaye dinlemeye can atardık: “Bana o üç küçük domuzu bir kez daha oku!” Büyüdüğümüzde, hikayeleri dinlemeye olan ilgimiz hâlâ devam ediyor. Bir hikaye anlatmak, bir kavramı kuru teknik terimlerle anlatmaktan çok daha büyüleyici ve eğlencelidir.

Hiç konuşmacının sizi konusuna çekmek için bir hikaye kullandığı bir sunumda bulundunuz mu? İlginizi çekmenin iyi bir yolu. Bundan sonra ne olacağını bilmek için can atıyorsun. Veri modellemeyi öğretirken, genellikle sporla ilgili bir hikaye ile başlarım. Bu hikaye, sunumun geri kalanı için harika bir dikkat çekme aracıdır ve tüm konuşmanın temasını iletir. Herkesin dikkatini çekiyorum çünkü hepsi hikayeyle çok ilgileniyor.

İlişkileri güçlendirirler. Bir hikaye anlattığınızda, izleyicilerinizle bir deneyim paylaşıyorsunuz. Hikaye aracılığıyla sizin hakkınızda daha fazla şey öğreniyorlar. Bu sizi diğer insanlarla yakınlaştırır ve böylece ilişkileri güçlendirir.

Kolejdeyken, birinci sınıf öğrencilerinin kampüste kendilerini daha rahat hissetmelerini sağlamak için birkaç öğrenci oryantasyonu yaptım. Oldukça sık yaptığım sizi tanıma aktivitelerinden biri, yaklaşık bir düzine birinci sınıf öğrencisiyle bir daire içinde oturup bir rulo tuvalet kağıdını dağıtmak ve her birinci sınıftan alabileceği kadar çok parça almasını istemekti. beğenmek.

Her birinci sınıf öğrencisi bir veya daha fazla tuvalet kağıdına sahip olduğunda, ellerindeki her tuvalet kağıdı için kendileri hakkında bir şeyler söylemelerini isterdim. Bu paylaşım insanların kendilerini rahat ve birbirlerine daha yakın hissetmelerine yardımcı olur. Birçok öğrenci geçmişlerinden bir hikaye anlatmayı seçti.

Birkaç yıl önce, veri modellemeye fazlasıyla karşı olan ve projelerindeki herhangi bir gecikme için sürekli olarak veri modelleme ekibini suçlayan kıdemli bir yönetici ile çalıştım. Bu hikayeyi veri modelleyici arkadaşlarıma anlatmak, onlarla olan ilişkilerimi güçlendiriyor ve aynı zamanda onları savaş hikayelerini benimle paylaşmaya teşvik ediyor.

Gerginliği hafifletirler. Suçlamaların ve duyguların yüksek olduğu bir dizi toplantıya katıldım. Bazen bu gergin durumlarda anlatılan bir hikaye, stres düzeyini azaltabilir ve duruma bir perspektif kazandırabilir. Stresli durumumuzun bu kısa kesintisi hepimizi güldürdü. Daha sonra sorunumuza bir kez daha daha az katı ve daha az ciddi bir tavırla saldırabildik.

The post Veri Modelleme Kavramlarını Örneklemek  first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.