Veri Öğesi Matrisi Nedir?

Ödev, Proje, Tez, Rapor, Essay, Makale Yaptırma *** Ödev, Proje, Makale, Essay, Tez yaptırma, ve diğer talepleriniz konusunda yardım almak için bize mail adresimizden ulaşabilirsiniz. *** bestessayhomework@gmail.com *** Makale yazdirma fiyatları, Parayla makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, İngilizce Makale yazdırma, Profesyonel Makale Yazımı, İngilizce makale yazma siteleri, Makale yazdirma fiyatları, Essay Sepeti, Essay Sepeti ekşi, Bilkent Essay Yazdırma, Essay yazma sitesi, İngilizce essay yazanlar, İngilizce essay yazdırma, Essay ödevi, Üniversite ödev YAPTIRMA, İşletme ödev YAPTIRMA, En iyi ödev YAPTIRMA sitesi, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, bestessayhomework@gmail.com *** 0 (312) 276 75 93

Veri Öğesi Matrisi Nedir?

8 Temmuz 2023 Düzgün matris nedir Matris kuralları Önceliklendirme matrisi örneği 0
Veri Öğesi Matrisi Nedir?

Veri Öğesi Matrisi Nedir?

Veri Öğesi Matrisi, Konu Alanı Analizi üzerine kuruludur. Konu Alanı Tahıl Matrisinin konu alanı düzeyinde raporlama seviyelerini yakaladığını, oysa Veri Öğesi Tahıl Matrisinin her olgu için raporlama gereksinimlerini açıkladığını hatırlayın.

Örneğin, Konu Alanı Tahıl Matrisi, Satışların ay düzeyinde görüntülenmesi gerektiğini yakalayabilir. Karşılık gelen Veri Öğesi Tahıl Matrisi, Brüt Satış Tutarını, Net Satış Tutarını, Toplam Satış Ağırlığını ve geri kalan satış veri öğelerini yine ay düzeyinde listeler.

Veri Öğesi Tahıl Matrisi, genellikle ayrı matrisler veya aynı matris üzerinde farklı notasyonlar ile hem ad hoc hem de standart raporlama ihtiyaçlarını karşılayabilir. Hatta her standart raporun Veri Öğesi Tahıl Matrisinde farklılaştırılmasının gerekebileceği zamanlar bile vardır.

Bunun çoğu, bu tür raporlamanın konu alanı düzeyinde nasıl yakalandığına bağlıdır. Genellikle, konu alanı düzeyinde üç Tahıl Matrisi oluşturduysam, veri öğesi düzeyinde de üç Tane Matrisim olur. Konu alanı elektronik tablosu ile veri öğesi elektronik tablosu arasında bire bir ilişki kurmaya çalışacağım.

Veri Öğesi Tahıl Matrisi, işletme kullanıcıları ve teknik ekip arasında ortak bir dil görevi görür. Bu araç, Konu Alanı Tahıl Matrisi altında belirtilen hedeflerin birçoğunu ve bazı ek hedefleri gerçekleştirir:

Veri modeli olmadan raporlama düzeylerinin doğrulanmasına yardımcı olur. Çalıştığım birçok kullanıcı, veri modelleme kavramlarını anlamakta güçlük çekiyor. Raporlama gereksinimlerini doğrulamak için bir yıldız şeması veri modeli kullanmak, bir kullanıcı için kafa karışıklığına ve hayal kırıklığına neden olabilir. Modeli bir doğrulama mekanizması olarak kullanmak yerine, Data Element Grain Matrix’i kullanmayı tercih ediyorum. Aile Ağacında gördüğümüz gibi elektronik tablo formatı, raporlama gerekliliklerini yakalamak için net bir sunum sağlar.

Data Element Aile Ağacını tamamlar. Veri Öğesi Aile Ağacı, her veri öğesi için kaynak bilgilerini yakalar ve Veri Öğesi Tahıl Matrisi, her olgu veya ölçüm için raporlama gereksinimlerini yakalar. Bu iki belge sıkı bir şekilde birleştirilmiştir.

Soy Ağacı olmadan, kaynak uygulamalarda mevcut olanlara dayalı olarak raporlama gereksinimlerimizin gerçekçi olup olmadığını asla doğrulayamayız.

Örneğin, kullanıcılar Brüt Satış Tutarını gün düzeyinde isteyebilir, ancak kaynak uygulamadan bu ayrıntılı düzeyde kullanılabilir mi? Veri Öğesi Tahıl Matrisi olmasaydı, raporlama düzeyleriyle birlikte gerçeklerin tüm olası kombinasyonlarını yakalamak için Aile Ağacına inanılmaz miktarda fazlalık eklememiz gerekirdi.

Örneğin, Tahıl Matrisine sahip olmasaydık, Aile Ağacında Güne Göre Brüt Satış Miktarı, Haftaya Göre Brüt Satış Miktarı, Ürüne Göre Brüt Satış Miktarı vb. için ayrı satırlara sahip olmamız gerekirdi.

Yeni boyutlara götürür. Bir ölçü birimi veya para birimi kodu gibi küçük farklılıklar dışında çok benzer görünen birkaç gerçek fark ederseniz, bunlar için yeni bir boyut önermek isteyebilirsiniz.

Örneğin, Veri Öğesi Tahıl Matrisine baktığınızda, Sipariş Toplam Pound Ağırlığı, Sipariş Toplam Ton Ağırlığı ve Sipariş Toplam Ton Ağırlığının (metrik ton) hepsinin aynı raporlama düzeylerinde olduğunu ve bu veri öğeleri arasındaki tek farkın göründüğünü fark edebilirsiniz. onların ölçü birimi olmak. Bazı durumlarda, Veri Öğesi Tahıl Matrisinde Ölçü Birimi (UOM) adı verilen bir dizi sütun gibi yeni bir boyut eklemek ve yalnızca bir veri öğesini, yani Toplam Ağırlığı Sırala’yı yakalamak isteyebiliriz.

Bir yıldız şemasına sorunsuz bir geçiş oluşturur. Veri Öğesi Tane Matrisini bir başlangıç yıldız şemasına çevirmek çok basit ve kolaydır. Bu adımları birazdan örnek kısımda inceleyeceğiz. Bu ilk tasarım, bir sonraki bölümde izleyeceğimiz modelleme adımlarını doğrulamamıza yardımcı olacak ve ayrıca nerede özet veya toplu tablolar oluşturmamız gerekebileceğine ışık tutacaktır.


Önceliklendirme matrisi örneği
Gerçek hayatta matris
Düzgün matris nedir
Birim matris
Matris kuralları
Matris işareti
Matris Çeşitleri
Matris Nasıl çözülür


Veri Öğesi Matrisini Kullanma

Veri Öğesi Tahıl Matrisinde, satırlar olguları, sütunlar ise boyutları ve düzeylerini temsil eder. Her boyuttaki seviyeler, referans veri kategorileri altında alt sütunlar olarak listelenir. Örneğin, Zaman, Yıl, Çeyrek, Ay ve Gün raporlama düzeylerini içeren bir sütun kategorisi olarak görünen bir boyuttur.

Her bir gerçek için raporlama düzeylerinin doldurulmasına hazırlık olarak doldurulan gerçekler ve boyut seviyeleri ile birlikte bir Veri Öğesi Tahıl Matrisi içerir. Satırların olguları temsil ettiğini ve bu örnekte satış konusu alanındaki her veri öğesinin kendi satırı olduğunu unutmayın.

Bu e-tabloda yalnızca her bir boyutun raporlama düzeylerini listelediğimizi, her boyuttaki tüm veri öğelerini listelemediğimizi unutmayın. Böylece Zaman için Yıl, Çeyrek, Ay ve Günü listeleriz. Yıl Kodu, Yıl Açıklama Metni, Çeyrek Kodu vb. listelemiyoruz.

Ayrıca, bu e-tablonun, Aile Ağacında olduğu gibi, her boyut düzeyi için bir tane olmak üzere birçok sütunu olabileceğini unutmayın. Matrisi mümkün olduğunca okunabilir ve basit tutmaya çalışın, çünkü çok hızlı bir şekilde 6 puntolu tipte 15 sütun gerektirebilir.

Uygulamada Veri Elemanı Matrisi

Bu bölümde, Veri Elemanı Tane Matrisini oluşturma adımlarını gözden geçireceğiz. Konu Alanı Tahıl Matrisi için aynı örnek olan “Konu Alanı Analizi” üzerine inşa ediyoruz ve daha önce Veri Öğesi Aile Ağacında tanımladığımız veri öğelerini kullanıyoruz.

Veri Öğesi Tahıl Matrisini tamamlamak ve onu bir yıldız şemasına dönüştürmek için birkaç adım yer alır:

1. Konu Alanı Tahıl Matrisini oluşturun. Bölüm 5’te açıklanan adımları izleyin.
2. Data Element Aile Ağacını oluşturun. Daha önce belirtilen adımları izleyin.
bu bölüm.
3. Her konu alanının altına gerçekleri ekleyin. Veri Öğesi Aile Ağacı altında tanımlanan olguların her birini alın ve bunları Veri Öğesi Tahıl Matrisine, ilgili konu alanlarının altına ayrı satırlar olarak ekleyin.
4. Başlangıçta, her olgu için konu alanı raporlama düzeylerini doldurun. Büyük olasılıkla, veri öğesi, konu alanlarıyla aynı raporlama düzeylerini paylaşacaktır. Başlangıç noktası olarak, konu alanı raporlama düzeylerini her bir olguya kopyalayın. Bu seviyede, ad hoc ve tüm farklı özet raporlama dahil olmak üzere farklı raporlama türlerini de ayırt ederiz.
5. İnceleyin. Bu çok yinelemeli olabilir. İşletme kullanıcıları incelemeye dahil edilmeli ve raporlama düzeylerinin her birini doğrulamalıdır. Burada istisnalar, yani konu alanlarıyla aynı raporlama seviyelerine sahip olmayan gerçekler bulmak istiyorsunuz.
6. Satırları ortak kümeler halinde gruplandırın. Bu, yıldız şeması tasarımına doğru büyük bir adımdır, çünkü aynı raporlama düzeylerini paylaşan ölçümler genellikle aynı olgu tablosunda son bulur. Yani aynı tahılı paylaşıyorlar. Bu satırları yan yana koyarsak, aynı damarı paylaşan ölçüleri belirlemek kolaydır.
7. İlk yıldız şemasına dönüştürün. Ortak olgu konu alanlarını birlikte gruplandırdıktan sonra, bunları olgu ve boyut düzeyi veri öğelerini içeren bir veri modeline dönüştürün. Bu model, bir sonraki bölümdeki adımları uyguladıktan sonra oluşturulan denormalize edilmiş modeli doğrulamak için kullanılabilir ve ayrıca nereye özet tabloları eklememiz gerekebileceğini önerir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir