Veri Modelleme Çıktıları
Veri Modelleme Çıktıları
Veri modelleme çıktılarını gerçekçi bir zaman diliminde başarılı bir şekilde tamamlamak için gereken tam ve sıralı görev setini içeren dört proje planlama aracı içerir. Bu araçlar, proje yöneticisine iyi tanımlanmış bağımlılıklara sahip ayrıntılı ve kanıtlanmış bir dizi veri modelleme görevi sunabilmeniz için tasarlanmıştır.
Ayrıntılı, kanıtlanmış ve iyi tanımlanmış bağımlılıklar anahtar kelimelerdir. Ayrıntılı derken, belirli bir proje için gerçekleştirilmesi gereken her bir modelleme görevini yakalayabileceğinizi kastediyoruz. Proje yöneticisi yalnızca üst düzey bir dizi görev görmeyi tercih ederse, yalnızca üst düzey veri modelleme aşamalarını görüntüleyebilir.
Kanıtlanmış derken, bu görevlerin birçok farklı türde projede tekrar tekrar başarıyla kullanıldığını kastediyoruz. İyi tanımlanmış bağımlılıklar derken, belirli görevlerin diğerleri bitene kadar başlatılamayacağını kastediyoruz. Örneğin, mantıksal veri analizi aşamasını tamamlamadan mantıksal veri modelleme aşamasına başlamak istemezsiniz.
Bu noktada iki ana amaç vardır:
Veri modelleme aşamalarını, görevleri, araçları ve zaman çizelgelerini tanımlayan dört aracı açıklamak. Aşamalar, bir dizi yararlı araçla tamamlanabilen görevleri içerir. Aşamaların ve görevlerin bağımlılıkları ve gerçekleşmeleri gereken bir sırası vardır.
Görevlerin tamamlanması farklı miktarlarda çaba gerektirir ve gereken süreyi doğru bir şekilde ölçmek önemlidir. Aşamaları, görevleri, araçları ve zaman çizelgelerini anlamak, kendinizi önceki hikayede olduğum gibi aynı talihsiz durumda bulmamanızı sağlamaya yardımcı olacaktır. Bu noktada sunulan dört araç, veri modelleme çıktıları için planlama, bağımlılıklar ve süreler konusunda yardımcı olacaktır.
Kitabın geri kalanı için bir bağlam sağlamak. Bu bölüm, kalan bölümlerde hakkında okuyacağınız aşamalar, görevler ve araçlar için sıralama ve kısa bir açıklama sunar. Bu bölümü neredeyse ayrıntılı bir içindekiler tablosu veya kitabın geri kalanı için bir pusula olarak görebilirsiniz. Her veri modelleme aracı, bu bölümdeki araçlardaki bir göreve uyacaktır. Kalan bölümler, bu araçlarda bahsedildiği gibi, ne zaman olmaları gerektiğine göre sıralı olarak görünür.
Bu araçlar, her projenin ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmıştır. Her projenin, proje türüne ve ona sponsor olan departmana veya şirkete bağlı olarak bazı farklılıkları vardır. Esnek olun ve bu araçları kendi özel amaçlarınız için ne zaman özelleştireceğinizi bilin.
Üzerinde çalıştığımız projelerin çoğunu iki kategori içeriyor: yeni uygulamalar ve mevcut uygulamalara yapılan geliştirmeler.
Yeni uygulama örnekleri aşağıdadır:
■■ Özel yapım operasyonel uygulama
■■ Yepyeni veri pazarı
■■ Yeni paket yazılım uygulaması
Mevcut uygulamalara yönelik geliştirme örnekleri aşağıdaki gibidir:
■■ Mevcut bir operasyonel uygulamada yeni işlevsellik
■■ Mevcut bir veri pazarına yeni işlevsellik
■■ Mevcut bir veri ambarı mimarisinde geliştirme
Bu tür projelerin her biri, bu bölümde bahsedilen tüm üst düzey veri modelleme aşamalarını ve belki de tüm ayrıntılı görevleri içerebilir. Bununla birlikte, büyük olasılıkla, bazı ayrıntılı görevler değişiklik gösterecektir.
Raster veri örnekleri
Raster veri modeli
Raster veri avantajları
Classification report nedir
Vektörel veri nedir
Raster veri türleri
Raster veri özellikleri nelerdir
Cbs raster veri nedir
Örneğin, data mart ve veri ambarı uygulamaları, diğer uygulama türleri için gerekli olmayan bir rapor analiz adımı gerektirir. Bu bölümdeki görevler tartışılırken bu varyasyonlardan bahsedilmektedir. Araçların daha önce belirtilen iki kategoriye nasıl uygulanabileceğini gösteren birkaç ayrıntılı örneği de inceleyeceğiz.
Şirketler veya departmanlar içindeki farklılıkların tamamı bu bölümde açıklanamaz. Örneğin, bazılarımızın kurumsal veri modelleri var, bazılarımızın yok. Bir kurumsal veri modeline sahip olmak, şüphesiz proje planında proje veri modellerini kuruluşa uydurmak gibi ek bir göreve yol açacaktır.
Bazılarımız, kurumsal veri modelinde var olan ayrıntı düzeyine bağlı olarak, kurumsal veri modeline bu entegrasyonu konu alanında veya mantıksal ayrıntı düzeylerinde gerçekleştirebiliriz. Başka bir varyasyon, standartların kullanılmasıdır.
Bazılarımızın çok katı adlandırma standartları varken bazılarımızın yok. Bunu yaparsanız, buna göre görevler eklemeniz veya mevcut adımları genişletmeniz gerekebilir. Bazen, örneğin, veri yönetimi uygulamalarına bağlı olarak, standartlaştırılmamış bir modelin ardından standartlaştırılmış bir model oluşturacağım. Bu bölümde hepsinden bahsetmek için çok fazla varyasyon olduğunu görebilirsiniz.
Bu proje planlama araçlarını kendi ihtiyaçlarınıza göre özelleştirin. Endüstriler, kuruluşlar ve departmanlar içinde veri modelleme standartları ve uygulamalarında farklılıklar vardır.
Bu incelenen ve aşağıdaki sırayla tartışılacak olan dört proje planlama aracı vardır:
Veri Modelleme Aşaması Aracı. Veri modelleyici, Veri Modelleme Aşaması Aracı ile başlar. Bu araç, ayrıntılı proje planının geri kalanı bağlamında veri modelleme aşamalarına uyar. Örneğin, konu alanı modellemesi, projenin iş gereksinimleri bölümünde gerçekleşir.
Bu araç ayrıca, yalnızca mantıksal veya fiziksel olanların değil, tüm veri modelleme aşamalarının hesaba katılmasını sağlamaya yardımcı olur. Ek olarak, bu araç, bölümlerdeki araçların her birinin ortaya çıktıkları sırayla ele alınabileceği bir referans sağlar. Örneğin, konu alanı modelleme hakkında daha fazla bilgi edinebileceğinizi listeler.
Aşamadan Göreve ve Araçlara. Veri Modelleme Aşaması Aracı tamamlandıktan sonra, bu aşamaların her biri Aşamadan Göreve ve Araçlar bölümünde açıklanan ilgili görevlere bölünür. Her görev için, bu kitaptaki ilgili araçlar bölümleriyle birlikte listelenmiştir.
Bu şekilde ayrıntılı bir proje planı oluşturabilir ve her bir görevi daha hızlı, daha verimli ve tutarlı yapmak için nereye bakacağınızı bilirsiniz. Bazı durumlarda, proje yöneticisinden görev ayrıntı düzeyi istenmeyecektir; yani, proje yöneticisi planınızı yalnızca aşama düzeyinde görmek isteyebilir. Ne olursa olsun, ilerlemenizi her zaman görev düzeyinde takip edin.
Öncelikler Üçgeni. Öncelikler Üçgeni, bir diyagram aracılığıyla, her şeye sahip olamayacağınızı gösterir. Üç kişiden en fazla ikisini seçebilirsiniz:
■■ Çok yüksek kalite
■■ Minimum süre
■■ Minimum maliyet
Üçüne de asla sahip olamazsın. Bu araç, üç seçeneğin resmedilmesini kolaylaştırır ve bu üçü arasındaki ödünleşimlerin açıklanmasına yardımcı olur. Bu gerçekleştirme, veri modelleme görevlerinize ve bir bütün olarak projeye uygulanabilir. Veri modelleme görevleri için izlenen ikisinin, bir bütün olarak proje için izlenenle aynı olduğundan emin olun.
Cbs raster veri nedir Classification report nedir Raster veri avantajları Raster veri modeli Raster veri örnekleri Raster veri özellikleri nelerdir Raster veri türleri Vektörel veri nedir