Konu Alanı Aile Ağacı, uygulamanızdaki her konu alanı için kaynaktan varış noktasına sistemleri içerir. Boş bir Konu Alanı Aile Ağacı içerir. Bu araçtaki sütunlar, Konu Alanı Meta Veri Bngo Kartı’nda görünen meta veri türlerinin bir alt kümesini temsil eder.

Bingo kartında bu aile ağacında görünmeyen meta veri türleri seçilirse, bu türler başka yerlerde yakalanacak demektir. Örneğin, vekilharçlık bilgileri Konu Alanı Aile Ağacında görünmeyecek ancak Bilinen Şablonda görünecektir.

Herhangi bir meta veri değerini tekrarlamadığımızdan emin olmak istiyoruz, aksi takdirde aynı veri öğesini varlıklar arasında tekrarlarken ortaya çıkan aynı senkronizasyon sorunlarını yaşarız.

Aynı şekilde, Konu Alanı Aile Ağacı’nda, Konu Alanı Meta Veri Bingo Kartı’nda görünmeyen meta veri türleri sütun olarak seçilirse, Bingo kartımızı bu yeni bilgi ile genişletmek isteyebiliriz veya sadece bu ekstra meta verinin olduğunu varsayabiliriz. önemlidir ve bu nedenle Bingo kartında oylama gerektirmez. Ayrıca elektronik tablonun hala okunabilir olduğundan emin olmak istiyoruz. Çok fazla sütun yazı tipi boyutunu azaltır ve okunabilirliği azaltır.

Bu örnek Konu Alanı Aile Ağacında, yalnızca en fazla iki uygulamanın izini sürebiliriz. From Here sütunu ilk orijin uygulamasıdır, To Here sütunu bu orijin uygulaması için varış noktası uygulamasıdır ve Buraya Varmak bizim varış noktamızdır. Özel durumlarınız için daha anlamlı hale getirmek için bu adları değiştirebilirsiniz.

Ancak, ikiden fazla uygulamanın izini sürmek isteyebileceğimiz durumlar vardır. Daha sonra daha fazla sütun eklememiz gerekiyor ve bu nedenle yazı tipi boyutu küçülüyor ve soy ağacımız daha az kullanıcı dostu hale geliyor.

Diğer bir seçenek de, belgeyi iki veya daha fazla aile ağacına ayırmaktır; burada birinci soy ağacı belgesinin hedefi, ikincisinin kaynağı olur. Kaynak bölümü altında, kaç uygulamanın geriye doğru izleneceğini belirleme stratejisini tartışacağım. Kaynak ve hedef uygulamaların her biri ad, kaynak, tanım ve geçmiş bilgilerini içerir.

İsimlendirme

Bu sütun, uygulama içindeki tüm konu alanlarının adlarını içerir. Bir konu alanı bu belgenin dışında bırakılırsa, büyük ihtimalle konu alanı modelleme aşamasında modellenmez ve dolayısıyla mantıksal veya fiziksel veri modelinde de yer almaz.

Dolayısıyla Hesabı bu belgenin dışında bırakırsam uygulama kapsamına alınmayabilir. Ancak, nadiren bir konu alanını atlıyoruz. Yapsaydık sorunları bir düşünün! Veri öğelerini daha ayrıntılı Veri Öğesi Aile Ağacının dışında bırakmakla daha fazla ilgilenmemiz gerekiyor.

Bu Ad sütunundaki değerlerin, bu konu alanı için üzerinde anlaşmaya varılan işletme adı olması gerekir. Bu nedenle, “Yüksek Kaliteli Tanımların Sağlanması” başlıklı Tanım Kontrol Listesini kullandıktan sonra, yüksek kaliteli bir işletme tanımına ve karşılık gelen isme sahibiz. Bu isim buraya gelecekti. Daha önce bahsedilen Konu Alanı Kontrol Listesinde veya Konu Alanı CRUD Matrisinde tanımlanan adları bu Konu Alanı Aile Ağacına kolayca kopyalayabilirsiniz.

Her uygulamanın altında Ad sütununa sahip olmamız gerekiyor mu, yoksa hedef uygulamamız için yalnızca bir kez alabilir miyiz?

YouTube meta veri
Metadata Örnekleri
What is meta data
Youtube meta veri Nedir
Meta data Nedir
Meta data silme
Meta veri
Metadata sorgulama

Ad, ortaya çıkabilecek iki durum nedeniyle Konu Alanı Aile Ağacında birçok kez tekrarlanıyor:

Kaynak sistemler aynı konu alanını farklı bir adla adlandırabilir. Örneğin, System XYZ, kurumsal Müşteri kavramını bunun yerine İstemci olarak adlandırabilir. Kaynak sistemlerin de kurumsal kavramları kullanması gerektiğinden, bu nadiren olur. Bununla birlikte, kaynak uygulamalar oldukça eskiyse, bunun olma ihtimali vardır.

Nihai konu alanını oluşturmak için farklı ayrıntı düzeyindeki konu alanlarının birleştirilmesi gerekebilir. Örneğin, XYZ Sistemi Müşteri Adresi bilgilerini sağlar ve Sistem ABC Müşteri Kredisi bilgilerini sağlar. Bu iki konu, modellediğimiz sistemde birleşerek Müşteri’yi oluşturur.

Bu nedenle, bir varış noktası için birçok çıkış olabilir. Aynı zamanda bir menşe için birçok varış noktası olabilir. Bu nedenle, başlangıç ve varış noktası arasında birden çoğa veya çoktan çoğa ilişkiler olduğunda adlar önemlidir. Bu çoktan çoğa ilişkileri elektronik tablo biçiminde göstermek bazen zordur.

Kaynak

Kaynak sütunu, her konu alanı için kaynak uygulama adını içerir. Bir kaynak uygulamanın yalnızca bir veritabanıyla sınırlı olmadığını, aynı zamanda bir dosya veya elektronik tablo olabileceğini unutmayın. Bu noktada cevaplanması gereken çok önemli bir soru “Ne kadar geriye gitmeliyiz?”

Yani, bir kullanıcının bilgiyi girdiği noktaya ulaşana kadar tüm kaynak uygulamaları listelemeliyiz veya doğrudan kaynağa geri mi dönmeliyiz? Benim tavsiyem, bu konu alanı için güvenilir ve doğru bir kaynağa ulaşana kadar konu alanını yukarı doğru takip etmeye devam etmek ve sonra durmaktır.

Diyelim ki bir data mart için aile ağacımızda bir konu alanı olarak Müşteri var. Konu alanı halihazırda veri ambarında bulunuyorsa, bu bizim güvenilir ve doğru kaynağımız olmalıdır. Bu nedenle burada durmalıyız.

Bu nedenle, bu örnekte Müşteri için, veri ambarına yalnızca bir uygulama geri gitmemiz gerekir. Diyelim ki soy ağacımızda bir konu alanı olarak Envanter var. Envanter, yalnızca ayda bir kez veri alan bir Lojistik Entegrasyon Uygulamasından gelir.

Bu nedenle, ihtiyacımız sadece aylık veriler olmadığı sürece, bu entegrasyon uygulaması güvenilir bir kaynak değildir. Daha geriye gitmemiz gerekiyor. Lojistik Entegrasyon Uygulaması, lojistik bilgilerini Depo Uygulamasından alır. Ambar ekibinin envanter bilgilerini girdiği yerdir. Bu nedenle, bu konu alanı bilgileri için en güvenilir ve doğru kaynak ve gidilecek yer burasıdır.

Neyin güvenilir ve doğru bir kaynak olduğunu belirlerken şu kriterleri göz önünde bulundurun:

Tarih gereksinimleri. Seçtiğiniz kaynak sistemin konu alanı için en azından uygulamanızda ihtiyaç duyduğunuz miktarda geçmişe sahip olduğundan emin olun. Örneğin, uygulamanız sipariş bilgilerini saklıyorsa ve kullanıcılarınız 3 yıllık sipariş bilgileri talep ediyorsa, kaynak sisteminizin ilk geçmiş yükü için en az 3 yıl olduğundan emin olmanız gerekir.

Bilgiler ne kadar güncel? Uygulamanız günlük güncellemeler gerektiriyorsa, kaynak sisteminizin günlük güncellemelere sahip olması gerekir. Son zamanlarda, satış konu alanı için ilk tercihimiz, uygulamamız daha zamanında bilgi ararken, ay sonu anlık görüntülerini sağladı.

Bilinen veri kalitesi sorunları. Alternatif olmadığı sürece, konu alanınızda bilinen veri kalitesi sorunları olan bir kaynağı asla seçmeyin. Kaynak veri kalitesi sorunları, yalnızca düşük kaliteli veriler için potansiyel değil, aynı zamanda zayıf bir kaynak kullanarak tutarlı olmanın mı yoksa doğru bilgilerle tutarsız olmanın mı daha iyi olduğu da dahil olmak üzere çeşitli ödünleşimler gibi pek çok sorunu gündeme getirir. Kendinizi bu duruma sokmamaya çalışın çünkü doğru cevaplar yoktur ve yapılacak sadece hatalar vardır.

Sistem bağımlılıkları. Bir durumda, öğe bilgileri için asıl kaynaktan zaten dört seviye aşağıda olan bir kaynak seçtik. Bu kadar aşağı akışta olmak sorunlara neden olabilir. Uygulamalardan herhangi birinin daha ileri akışta sorunları varsa, ürün bilgilerimizin teslimini etkileyecektir.

Yukarı akış kaynağına bağımlılık nedeniyle öğe verilerinin zamanında ulaşmadığı birkaç durum biliyorum. En hızlı doğru veri kaynağını aldığınızdan emin olun. Kaynaktan birkaç adım uzaktaki bir sistemden veri almanız gerekiyorsa, bu uygulamalar arasında bozulmayacak güçlü bağlantılar olduğundan emin olun.

Menşe uygulamasının gelecekteki yaşamı. Veri çektiğiniz uygulamanın veya bu konu alanı bilgilerini ileten uygulamaların herhangi birinin yakın zamanda herhangi bir yere gitmeyeceğinden emin olun. Kaynak uygulamanız uzun bir süre ortalıkta olmalıdır.

The post Meta Veri Türleri first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

A. Görevler, Tarihler ve Kaynaklar Dahil Mevcut Proje Planı

Mevcut proje planı, projede bulunduğunuz yerin en güncel sürümünü içerir. Genellikle bir proje planlama aracı şeklini alır ve tüm görevleri, ne zaman yapılması gerektiğini ve bunlardan kimin sorumlu olduğunu içerir. Planın kullanışlılığı, ne kadar güncel ve doğru olduğuna bağlıdır. Görev bazında veya periyodik (günlük veya haftalık) olarak güncellenmesi ve tüm proje durum toplantılarının bağlamı olması gerekir.

B. Görev, Tarih ve Kaynaklar Dahil Tüm Proje Planlarının Tarihçesi

Tüm proje planlarının geçmişi, nadiren yakalanan ancak proje için ilginç olabilecek bir şeydir. Bu tür meta veriler, proje süresince plana uygulanan tüm değişiklikleri veya geçmişi içerir.

Örneğin, mevcut proje planı, mantıksal veri modelinin önümüzdeki hafta içinde tamamlandığını gösterir. Ancak tarih, bunun geçen ay civarında tamamlanması gerektiğini gösterebilir. Proje planlarının her birinin değişikliklerini takip ederek dedektiflik oynayabilir ve gecikmenin ne zaman meydana geldiğini öğrenebilirsiniz.

Proje planlarının bu geçmişini takip etmenin iki yolu olduğunu unutmayın. Proje planını her değişiklikte yeni bir adla kaydedebilir veya periyodik olarak yeni bir adla kaydedebilirsiniz.

Bu nedenle, ilk yaklaşımı kullanarak, veri modelleme son tarihi geçen aydan sonraki haftaya değişirse, bu değişiklik uygulanır uygulanmaz projenin bir kopyasını kaydedersiniz. Ya da proje planını her Cuma günü (veya başka bir periyodik aralıkta) kaydedebilir ve değişiklikleri belirli bir zamanda tutabilirsiniz.

C. Mevcut Proje Ekipleri ve Rolleri ve Bireyler

Proje planı, her görev üzerinde çalışan kaynakları içerir, ancak genellikle proje üzerinde çalışan kuruluşlara genel bir bakış sağlamaz. Bu tür meta verilerin amacı budur. Burada, iş pozisyonları ve kişiler de dahil olmak üzere organizasyon yapısını takip ediyoruz.

Ancak bu yalnızca en güncel görünümdür. Örneğin, Stu veri modelleyiciden geliştiriciliğe geçerse Stu’yu burada yalnızca geliştirici olarak görürsünüz. Bu, proje ekibi organizasyonu bağlamında projeyi anlamak için çok yararlıdır.

D. Tüm Proje Ekiplerinin ve Rollerinin ve Bireylerinin Tarihçesi

Proje organizasyon ekibinin neye benzediğine dair en güncel görünümü takip etmek yerine, bu tür meta veriler tüm değişikliklerin kaydını tutar. Bu, gelişimin zayıf veya sorunlu alanlarını hedeflemeye yardımcı olabilir.

Veri modelleme tarihleri bir ay kaymışsa, tüm proje planlarının kaydını tutmak, ne zaman kaydığını size söyleyecektir; ancak, kişilerin ve ekiplerin geçmişine sahip olmak, tarihin neden kaydığını daha iyi aydınlatabilir. Stu bir geliştirici pozisyonuna geçtiği için halihazırda devam eden birkaç veri modelleme projesi olan Polly’nin de bu proje için veri modelini tamamlaması gerekiyor. Tarih kaymasının nedeni bu.

E. Tüm Proje Çıktılarını Nerede Bulabilirsiniz?

Genellikle proje geliştirme sırasında o kadar çok geçici, henüz tamamlanmamış belgeler vardır ki, kimse bunların nerede olduğunu umursamıyor gibi görünmektedir. Çoğu muhtemelen ağ sürücüleri yerine insanların yerel makinelerinde bulunur.

Tüm belgelerin konumunun kaydını tutmak için bu tür meta verileri yakalarız, böylece projenin tamamlanmasından sonra bile en güncel belgelere başvurmak için güvenilir bir yer olur. Bu genellikle paylaşılan bir sürücüde veya Web sitesinde bir klasör haline gelir. İşte takip etmeniz gereken dokümantasyon örnekleri:

■■ Proje planı
■■ İş, işlevsel ve teknik gereksinimler belgeleri
■■ Konu alanı, mantıksal ve fiziksel veri modelleri
■■ Sorunlar ve çözümleri
■■ Veri öğesi kaynağı ve dönüştürme belgeleri

YouTube meta veri
YouTube meta veri hatası
Meta veri
Meta veri Nedir
Meta veri alınırken hata oluştu
tüik’in amacı nedir
Türkiye veri setleri
Madde Bağımlılığı TÜİK verileri

F. Her Teslimatı Kim ve Ne Zaman Oluşturdu?

Çoğu zaman, proje tamamlandıktan kısa bir süre sonra birkaç ay, hatta bir yıldan fazla sürebilir, insanlar her teslimatı kimin yarattığını unutmaya başlar. Özellikle veri ambarı ve referans veritabanı uygulamaları gibi yeni uygulamalar tasarlamak veya kaynak sağlamak için kullanılan mevcut uygulamalar için bu bilgilerin izini sürmek önemlidir.

Bunu yaparak, sorular ortaya çıktığında işi kimin yaptığını bulabileceksiniz. Tarih bilgilerini de takip etmek isteyebiliriz.
Bu tanımlayıcı bilgilerden proje düzeyinde bahsettiğimiz için, bir sonraki ayrıntı düzeyi olan veri modeli düzeyinde bundan bahsetmemize gerek olmadığına dikkat edin.

Bunun nedeni, konu alanı, mantıksal ve fiziksel veri modellerinin proje çıktıları olarak kabul edilmesi ve dolayısıyla bu açıklamanın altında yer almasıdır. Örneğin, her teslimatı kimin ve ne zaman oluşturduğunun takibinin önemli olduğu düşünülürse, her veri modelini kimin ve ne zaman oluşturduğunu bilebiliriz.

G. Her Teslimatı En Son Kim Değiştirdi ?

Her teslimatı kimin yarattığını takip etmek isteyebileceğimiz gibi, her teslimatta son değişiklikleri kimin yaptığını takip etmek isteyebiliriz. Genellikle küçük projeler için, son değiştirilen ve yaratılan faaliyetler aynı kişiler tarafından yapılır. Büyük projelerde çok sayıda oyuncu yer alabilir; bu nedenle, son değişikliği kimin yaptığını bilmek önemli olabilir.

Bu kişi muhtemelen proje hakkında en son bilgilere sahiptir. Uygulamayla ilgili bir sorun aniden ortaya çıkarsa, bu değişikliklerle ilgili olabilir. Her teslimatı kimin ve ne zaman oluşturduğunu takip ederek kişiyi hızla bulabilir ve sorunu çözebilirsiniz.

Önceki paragraftaki aynı not burada da geçerlidir. Bu tanımlayıcı bilgi aynı zamanda veri modellerini de içerir ve bu nedenle, Veri Modeli Meta Veri Bingo Kartı altındaki her teslimatı en son kimin değiştirdiğini gereksiz yere belirtmemize gerek yoktur.

H. Her Teslimatta Kim ve Ne Zaman İmzaladı?

Her teslimatı kimin imzaladığını ve ne zaman teslimatın beklentileri karşıladığını ve geliştirmede ilerlemenin kabul edilebilir olduğunu söyleyen kişinin kaydıdır. Bu bilgiyi elde etmek önemlidir ve bu nedenle, her aşamada ilerlerken kontrolleri ve dengeleri tanımlarsınız.

Ayrıca, herhangi bir sorun olursa, teslimatı kimin onayladığına dair bir kaydınız var. Önceki paragraftaki aynı not burada da geçerlidir. Bu açıklayıcı bilgi aynı zamanda veri modellerini de içerir ve bu nedenle Veri Modeli Meta Veri Bingo Kartı kapsamında her bir teslimatta en son kimin imza attığını gereksiz yere belirtmemize gerek yoktur.

The post Meta Veri Planı first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Aşağıdaki avantajlarla meta veri türü tanımlama hedefini gerçekleştirir:

Bir proje için ihtiyaç duyulan meta veriler için bireysel veya departman isteklerini yakalamak için kullanımı kolay Bingo kartları seti sağlar. Meta Data Bingo, projeniz için yakalamayı düşünmek isteyebileceğiniz tüm olası meta veri türlerini içerir.

Çalışmanız sırasında herhangi bir bilgi türünü kaydetmeyi kaçırmamanızı sağlamaya yardımcı olan birkaç farklı kart türü vardır. Kartların doldurulması normal Bingo kartları kadar kolaydır. Her kişi, her bir meta veri türünün yüksek, orta veya düşük önceliğe sahip olup olmadığını kontrol eder. Takibin gerekli olması durumunda Sorular ve Sorunlar sütunu da bulunmaktadır.

Bir proje için yakalanacak en önemli meta verileri seçmek için bir puanlama sistemi ve yönergeler içerir. Puanlama sistemi ve yönergeler, bir proje için yakalanacak en önemli meta verilerin analitik olarak belirlenmesine yardımcı olur.

Oyuncu isteklerini tek bir listede birleştirmeniz ve sonuçların ortalamasını almanız gerekir. Meta veri türlerinin çoğu, yakalanıp yakalanmamaları açısından basit olacaktır. Örneğin, elbette, fiziksel veri öğesi adını takip edeceksiniz. Bu olmadan bir veritabanınız olamaz.

Ancak, saklanacak kadar önemli olup olmadıklarına karar vermeyi gerektirecek bir dizi meta veri türü olacaktır. Bu derecelendirme sistemi, bu kararları standartlaştıracak ve tutarlı hale getirecektir. Bu şekilde, grup neyin yakalanacağına karar verir ve duygu ve örgütsel konum, karar verme sürecinin birincil itici güçleri değildir.

Bu bölümde göreceğiniz birkaç Bingo kartında, yüksek öncelik olarak zaten işaretlenmiş meta-meta verilerinin bulunduğunu unutmayın; yani önceden doldurulmuştur. Bunun nedeni, bu tür meta verilerin zorunlu olmasıdır ve katılımcılara bunların değerini sorgulamak için harcanan zamana veya emeğe değmez.

Veri Modeli Bingo Kartındaki bir örnek, veri modelinin dosya adıdır. Bir dosya adı olmadan kaydedilmiş bir veri modeline sahip olamazsınız. Bu nedenle, bu bilgilerin proje için yakalanması gerektiğinden kartta işaretlenmiştir. Bu nedenle, puanlamaya dahil edilmesine gerek yoktur. Bu, normal bir Bingo kartındaki boş merkez kareye benzer.

Toplam puanları yayınlamak ve hangi tür meta verilerin yakalanacağını belgelemek için bir iletişim formatı sunar. Kartları derecelendirdikten ve hangi meta veri türlerinin en çok arzu edilen olduğunu öğrendikten sonra, sonuçları tüm katılımcılara bildirmenin zamanı geldi. Herhangi biri sonuçlara itiraz ederse, resmi olmayan bir toplantı veya hızlı Meta Data Bingo rövanşı gerekebilir. Anlaşmaya varıldıktan sonra, ikiniz arasında bir imza belgesi olarak kullanılabilecek bir dizi meta veriye sahip olacaksınız.

Bu şekilde, yolun aşağısında, veri modelini tamamlamaya yaklaştığınızda, bir kullanıcı masumca “Peki bu veriler için kâhyayı nerede bulabilirim?” yönetimin ele geçirilmesi üzerinde anlaşmaya varılmaz. Aksi takdirde sıkıcı ve potansiyel olarak sıkıcı olan bu göreve eğlence eklemek gerekir.

Bu yol gösterici ilkelerin sonuncusu ve bu bölüm boyunca yinelendiğini göreceğiniz biri, eğlence değeridir. Bu bir oyun ve kuralları var. Umarız herkes kazanan olur. Bu aktiviteyi hafif tutun, ancak katılımcıların meta-meta verilerini doğru bir şekilde yakalamak olan bu oyunun sonuçlarının değerini ve uzun vadeli etkilerini bilmelerini sağlayın.

Meta veri Nedir
YouTube meta veri
YouTube meta veri hatası
What is metadata
Metadata Örnekleri
TÜİK Metaveri
Metadata sorgulama
Meta veri alınırken hata oluştu

Meta Verileri Anlamak

Bu oyunu oynamaya başlamadan önce, temel bir kavram hakkında çok güçlü bir anlayışa sahip olmamız gerekiyor: meta-meta verileri. Meta-meta verileri, meta veriler hakkında açıklayıcı bilgilerdir. Bu cümle pek yardımcı olmayabilir; değişen meta veri düzeylerini açıklamanın en iyi yolu örneklerdir. Meta-meta verilerini, diğer meta veri düzeyleri bağlamına koyalım.

Çeşitli derecelerde veri ve meta verilerden birkaçı şöyledir:

■■ Veri
■■ Meta veriler
■■ Meta-meta verileri
■■ Meta-meta-meta verileri

Her seviye, açıklaması ve bağlamı için altındaki seviyeyi gerektirir. Bu nedenle, örneğin, veri düzeyi, açıklaması için meta veri düzeyini, meta veri düzeyi, açıklaması için meta-meta veri düzeyini gerektirir, vb. Bu seviye yapısını kullanalım ve daha ayrıntılı bir açıklama için bu dört seviyenin her birinden değerler uygulayalım.

Veri

Veriler, normal iş yapma sürecinin bir parçası olarak yakaladığımız şeylerdir. Verileri raporlama, vergiler, faturalandırma vb. amaçlarla kullanırız. Veriler, iş süreçlerimizi yönlendirir; onsuz geçinmek imkansız değilse bile çok zor olurdu.

Meta Veri

Yukarıdaki veri örnekleri hakkında ne düşünüyorsunuz? Sana mantıklı geliyorlar mı? 5 sayısını ele alalım. Bu güzel bir sayı ve muhtemelen uygulamalarımız boyunca birçok farklı yerde saklanıyor. Ancak betimleme olmadan hiçbir değeri ve anlamı yoktur. 5’i bu ayki toplam satış mı, Ocak ayında alınan şikayet sayısı mı, yoksa müşterinin ayakkabı numarası mı?

Meta veri, veriyi anlamlı kılan tanımlayıcı bilgidir. Bu, değerin her adını, tanımını, biçimini, geçersiz kılınabilirliğini ve diğer birçok tanımlayıcıyı içerir.

Meta verilerin her bir veri değerini tanımlayıcı bilgilerine göre nasıl çerçevelediğini görebilirsiniz. Çarşambayı ilk fark ettiğinizde, bunun haftanın belirli bir gününü temsil ettiğini varsaymış olabilirsiniz. Ancak meta veriler, bunun Addams Ailesi TV dizisindeki Çarşamba karakteri olduğunu açıklayan açıklayıcı bilgiler sağladı.

Şimdi ilginç olmaya başladığı yer burası. Meta veriler, verilerle ilgili tanımlayıcı bilgiler ise, meta-meta verileri, meta verilerle ilgili tanımlayıcı bilgilerdir. Meta veriler “Ayakkabı numarası” diyebilir, ancak bununla ilgili hangi bilgileri biliyoruz? Bu bir veri öğesi adı mı yoksa bir tanım mı? Bu adın maksimum uzunluğu nedir? 

Meta-meta verilerinin her bir meta veri parçasını ad veya biçim gibi bir kategoriye nasıl çerçevelediğini görebilirsiniz. Veri modelleme araçlarını veya elektronik tabloları kullandığınızda, meta verileri meta meta veri formlarında, elektronik tablo hücrelerinde veya listelerde depolarsınız. Örneğin, bir veri modelleme aracında ayakkabı numarası için bir tanım girebilirsiniz. Ayakkabı numarası tanımının saklanacağı, Tanım adı verilen bir meta-meta veri türü vardır.

The post  Meta Veri Türleri first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.

Kısa bir süre önce, büyük ve çok görünür bir veri ambarı projesi için veri modelleyici olarak seçildim. Bu projede birçok eyalete dağılmış ekip üyeleri vardı ve hatta kullanıcılar ve işlevsel analistler bile zaman dilimlerine dağılmıştı.

Her analist, tasarım çalışmasına hazırlık olarak bu proje için meta verileri toplamaya çoktan başlamıştı. İyi fikir, ancak yakaladıkları meta veri türleri birbiriyle tutarlı değildi. Bir analist, her bir veri öğesi için iş amacını yakalarken, diğerleri yalnızca tanımı yakalıyordu.

Bir analist kahyalık bilgilerini toplarken diğerleri alamıyordu. Yakın gelecekte gelişecek sorunları bu senaryo ile görebilirsiniz.

Bu projenin sonunda üretilen tek çıktı, potansiyel olarak çok büyük miktarda bilgi eksikliğine sahip olabilir, burada bir grup diğer grupların yakalayamadığı meta verileri yakalar. Bunun bir olasılık olduğunun farkında olarak, hemen aşağıdaki e-postayı hazırladım ve gönderdim (gizliliği korumak için belirli ifadeler silindi ve adlar değiştirildi):

1. Anketim format olarak bir Bingo kartına benziyordu. Bingo oynadığımızda, önümüzde harfler ve rakamlardan oluşan bir kartımız vardır ve arayanın kartımızda belirli bir desen oluşturmak için doğru harf ve rakam kombinasyonunu bağırmasını da sabırsızlıkla bekleriz.

Amaç, düz bir çizgiyi veya başka bir belirli modeli elde eden ilk kişi olmaktır. Bunu yaptığınızda kazanırsınız ve Bingo diye bağırırsınız! ciğerlerinin tepesinde. Meta Data Bingo ayrıca harf veya kelime içerir. Ancak bu oyunda, isteklerinizi veya ihtiyaçlarınızı anlamayan ve etrafınızdaki diğer oyuncularla rekabet ortamı yaratan bir arayan tarafından yönlendirilmek yerine, kartı kendiniz dolduruyorsunuz.

Meta Data Bingo kartını neyin önemli olduğunu düşündüğünüze göre dolduruyorsunuz; Oyunun sonunda, önemli olduğunu düşündüğünüz şey, diğer herkesin önemli olduğunu düşündüğü şeyle karşılaştırılır ve derecelendirilir. Bireysel puanların ortalaması alınır ve bir ekip olarak en önemli meta veri türleri de seçilir.

2. Dikkat çekici bir konu satırına ihtiyacım vardı. Meta Data Bingo, tüm proje ekibini hangi tür meta verilerin yakalanmasının en önemli olduğu konusunda anlaşmaya teşvik eden etkileşimli bir süreçtir. E-postanızda eğlenceli bir konu satırı olması, tipik veri yönetimi e-postanızdan çok daha fazla ilgi çekecektir.

Konu satırının “Meta veri türü tanımlama” veya “Meta-meta veri senkronizasyonu” olduğunu hayal edin.  Her zaman e-postanızın içeriğiyle alakalı, dikkat çekici konu satırları kullanmaya çalışın. Veri modelleme çalışmalarımız sırasında, herkes veri yönetimi ve veri modelleme ile ilgili e-postaları okumak için heyecanlı ve her zaman istekli olmayabilir. Kelimelerinizi seçerken akılda kalıcı ve görsel düşünün, böylece ekibinizin e-postalarınızı dört gözle beklemesini ve hızlı bir şekilde okuyup yanıt vermesini de sağlayabilirsiniz.

Bir gün içinde bu e-postayı gönderdiğim neredeyse herkesten yanıt aldım. Yanıt vermeyenlerin, bu meta veri türlerinin her birinin önemi konusunda çoğunluk ile aynı fikirde olacağını varsaydım. Daha sonra Meta Data Bingo’nun sonuçlarını özetlemek için aşağıdaki e-postayı da gönderdik.

YouTube meta veri
Meta veri
YouTube meta veri hatası
Metadata Örnekleri
What is metadata
tüik’in amacı nedir
Üstveri nedir
Metadata sorgulama

Bu oyunu kullanarak herkesin isteklerini çok hızlı bir şekilde belirleyebildik ve ekibin beklentilerini belirledik. Bu e-postayı dağıtmadan önce, yalnızca H veya yüksek öncelikli meta veri türlerinin gerekli olacağı ve diğer tüm türlerin ekstra kredi ve sahip olunması güzel, ancak gerekli olmadığı konusunda anlaşmaya da varıldı.

Ekstra önemli için yukarıda bir ExtraH bile olduğuna dikkat edin. Sahip bilgilerinin alınmasının ekip için son derece önemli olduğunu görebilirsiniz. Bu Meta Data Bingo oyunu çok başarılıydı ve bu proje için ihtiyaç duyduğumuz meta veri türlerini doğru bir şekilde belirlememize de yardımcı oldu.

Meta Data Bingo, proje ekibinizdeki kişilerin farklı ayrıntı düzeylerinde yakalamak için hangi meta veri türlerinin en önemli olduğunu belirleyen Bingo kartlarını doldurduğu bir oyundur. Daha sonra bu kartları birleştirir ve hangi meta veri türlerinin kazandığını ve böylece yakalanacağını görmek için puanları da hesaplarız.

Ekip olarak ne tür meta verileri yakalayacağımızı önceden bilerek, veri modellememiz sırasında bu alandaki beklentileri de karşılayacağız. Yakaladığımız bilgi türlerinde sürpriz olmamalı ve hiçbir şey gözden kaçmamalıdır. Örneğin, varlık adı projeniz için önemliyse, bu araç kullanılırken tanımlanacak bir tür meta veridir.

Meta Data Bingo, veri analizi ve modelleme aşamalarında karşılaşacağımız olası meta veri türlerinin çoğunu içerir. Yazılım yaşam döngüsünün geri kalanı için meta verileri de içermez. Örneğin, geliştirme ve test sırasında yakalanan ve muhtemelen daha sonra ihtiyaç duyulan önemli miktarda meta veri vardır.

Bu, bu aracın kapsamı dışındadır. Dolayısıyla, bu aracın bir parçası olarak rapor ortalama çalışma süreleri, güvenlik ayarları, saklı yordam ve teknik dokümantasyon konumları, iş bağımlılıkları vb. gibi meta veri türlerini görmezsiniz. Veri analizi aşamasının dışında meta veri türlerini yakalamanız gerekiyorsa, bu bölümdeki kartları kılavuz olarak kullanarak kendi Meta Data Bingo oyununuzu oluşturmayı düşünebilirsiniz.

Bu bölümdeki Meta Data Bingo kartlarının, veri analizi ve modelleme aşamaları için ihtiyaç duyduğunuz tüm meta verileri içermeme olasılığı da vardır. Departmanlar ve şirketler bu kartlarda kendi meta veri türlerine veya meta veri varyasyonlarına da sahip olabilir.

Popüler bir örnek, veri öğeleri veya varlıklar üzerine notlar gibi farklı not türleri de olabilir. Meta veri türlerinin yeniden adlandırılması, eklenmesi veya silinmesi dahil olmak üzere bu kartları kendi projenizin veya kuruluşunuzun ihtiyaçlarına göre değiştirmenizi de tavsiye ederiz. Önceki örneğimde Meta Data Bingo e-postasında listelediğim meta veri türlerinden biri Diğer idi. Bu, e-postayı gönderirken dikkate almamış olabileceğim diğer meta veri türleri için de kapıyı açtı.

The post Meta Veri Nedir? first appeared on Ödev - Tez - Proje Hazırlatma Merkezi.