Veri Süreçleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Veri Süreçleri
İlk geliştirme yöntemlerinin çoğu, makine tarafından gerçekleştirilen işlemleri mükemmelleştirmeye odaklandı, verilere daha az önem verdi ve sistemin kullanıcılarını çok az düşündü. Ancak, giderek daha rutin şirket operasyonları bilgisayar sistemleri tarafından desteklenmeye başladıkça, daha tutarlı ve esnek bir yaklaşıma olan ihtiyaç ortaya çıktı.
Tutarlı bilgiler üretmek ve daha iyi kontrol uygulamak için temel operasyonel süreçlerden kaynaklanan çapraz ilişkilendirme ve çapraz referanslama verilerine yönelik yönetim ihtiyacı, uzak parti modunda çalışan hantal, bağımsız ve büyük ölçüde merkezi sistemlerin artık mevcut olmadığı anlamına geliyordu. kabul edilebilir.
1960’ların sonunda ilgi odağı, yönetim bilgisinin ‘hammaddesini’ toplamaktan ve işlemekten ham maddenin kendisine, yani verilere kaydı.
Birbiriyle ilişkili operasyonların, tercihen verilerin kendi uygulamalarından bağımsız olmasına izin verecek şekilde, açık bir temel veri seti sağlanmadan etkili bir şekilde kontrol edilemeyeceği keşfedildi. Bu nedenle, verileri temel süreçlerden ayırmak önemliydi. Temel veriler daha sonra yeni tür sistemlerde bilgi ve kontrol amaçları için kullanılabilir.
Veri bağımsızlığına yönelik dürtü, sistemler hakkında düşünmede ve verileri tanımlamanın, analiz etmenin ve depolamanın pratik yöntemlerinde büyük ilerlemeler sağladı. Bağımsız veri yönetim sistemleri 1960’ların sonlarında kullanıma sunuldu.
Doğru bilgiye duyulan ihtiyaç, yeni bir gerekliliği de ön plana çıkardı. Doğru bilgilerin kesin, zamanında ve erişilebilir olması gerekir. 1970’lerde çoğu şirket, verilere daha iyi erişim sağlamak için çevrimiçi işlemeye geçti.
Birçok şirket de merkezi bilgisayar operasyonlarının büyük bir bölümünü, verileri en uygun nokta ve lokasyonlarda toplamak, işlemek ve verilere erişim sağlamak amacıyla dağıtmıştır.
Sonuç olarak, hem sistemlerin doğası hem de sistem çabası önemli ölçüde değişti. 1970’lerin sonunda, bir işletmenin diğer herhangi bir ana kaynağına benzer muameleyi hak eden, temel bilgi kaynağı olarak görülen verilerin alaka düzeyi açıkça ortaya çıktı.
Bu yeni yönün şimdiye kadar görünüşte doğal olan bazı yan etkileri vardı. Verilerin kendine özgü ve içsel özellikleriyle başa çıkmak için çeşitli yaklaşımlar ve yöntemler geliştirilmiştir. Bunlardan ilki, karmaşık verilerin görünen yapılarının keşfedilmesiyle daha iyi anlaşılabileceğinin keşfedilmesiydi.
Verileri düzenlemek ve depolamak için ayrı “sistemlere” ihtiyaç duyulduğu da aşikar hale geldi. Sonuç olarak, veritabanları ve veritabanı yönetim sistemleri (DBMS) ortaya çıkmaya başladı. Entelektüel dürtü, veri yapılarının pratik olarak kullanılabilir bir şekilde en iyi nasıl temsil edileceği sorunuyla ilişkilendirildi.
Hiyerarşik bir temsil, ilk pratik çözümdü. IBM’in IMS’si, bu yaklaşımı benimseyen ilk DBMS’lerden biriydi. Varlık-öznitelik ilişkileri fikrini kullanan veri yapılarının ağ tipi temsili için öneriler de benimsenerek CODASYL standardı ortaya çıktı.
Aynı zamanda Codd, karmaşık veri ilişkilerini temsil etme ve ortaya çıkan yapıyı ‘normalleştirme’ adı verilen bir yöntemle basitleştirme konusundaki teorik çalışmasına başladı.
Codd’un temel teorisi akademisyenler tarafından hızla benimsendi. Daha sonra veri yapılarını basitleştirmek için pratik yöntemlerin temeli oldu. Normalleştirme, daha iyi veri işleme departmanlarında norm haline geldi (kelime oyunu yapılmadı) ve tüm metodolojiler, bilgisayarlı bilgi sistemlerini geliştirmek için ana analitik başlangıç noktası olarak verileri savunarak büyüdü.
Hiyerarşik ve ağ tipi veritabanlarının dezavantajları (verilerin kaçınılmaz olarak tekrarlanması, karmaşıklık, katılık, değişiklik yapma zorluğu, operasyonda büyük genel giderler, uygulamaya bağımlılık vb.) o zamana kadar açıktı. Araştırma sonunda, verilerin saklanmasını ve alınmasını kullanımlarından ayırma olasılığını ortaya çıkardı. Bu çaba, yeni bir veritabanı türünün geliştirilmesiyle sonuçlandı: ilişkisel veritabanı.
Tasarım da yeni bir disiplin olarak ortaya çıkıyordu. İlk olarak programların, modüllerinin ve yapılarının kodlanmadan önce tasarlanması gerektiği anlaşıldı. Daha sonra, veri başlı başına önemli bir konu olarak ortaya çıkınca, sistem ve veri tasarımının, gereksinim analizi ve program tasarımından ayrı faaliyetler olduğu da ortaya çıktı.
Veri analiz yöntemleri
Veri analizi Nedir
Veri analizi örnekleri
Veri Analizi
Nitel veri analiz yöntemleri
Veri analizi Nedir nasıl Yapılır
Makalede veri analizi Nasıl Yapılır
Analiz Yöntemleri
Bu yeni kavramlar 1970’lerin sonlarına doğru belirginleşti. Sofistike, yeni yazılım türleri piyasada görünmeye başladı ve bilgi sistemlerinin beslendiği karmaşık veri yığınını düzenlemeye yardımcı oldu.
Veritabanları, veri sözlükleri ve veritabanı yönetim sistemleri çoğaldı ve bunların tümü, aşırı yük altındaki sistem uzmanlarına kurtuluş vaat etti. Yeni uzmanlıklar, veri işleme disiplinini böldü: veritabanı tasarımcısı, veri analisti, veri yöneticisi, sistem analisti ve sistem tasarımcısı saflarına katıldı.
Ölçeğin diğer ucunda, programlama mesleği, dil uzmanlığının yanı sıra programcının makineye olan kavramsal ‘mesafesine’ göre bölünmüştü. İşletim yazılımı giderek daha karmaşık hale geldikçe, makinenin işleyişiyle ilgilenmek ile “uygulamalar” için kod yazmak arasındaki farkı vurgulayan yeni bir sistem programcısı türü ortaya çıktı.
Veritabanlarının ve daha sofistike ve güçlü anabilgisayar bilgisayarlarının ortaya çıkışı, yönetime iş hakkında bilgi sağlamak için (bir şirketin sahip olduğu tüm ilgili verileri içeren) kurumsal veritabanları geliştirme fikrini doğurdu. Veritabanıyla ilgili bu gelişmeler, verileri düzenleme ve yönetme konusunda uzmanlaşmış veri işleme uzmanlarına da ihtiyaç duyuyordu.
Bu uzmanların gerçekleştirdiği mantıksal ve neredeyse klinik analiz, yalnızca veri yapılarını değil, aynı zamanda kuruluşlarda sıklıkla var olan birçok tutarsızlığı da vurguladı. Veri yapıları, bir şirketteki verilerin yorumlanmasını ve ilişkilendirilmesini yansıtır ve bu da kuruluştaki karşılıklı ilişkileri yansıtır.
Veri analizi işleriyle uğraşan bazı veri işleme uzmanları, analiz temelinde organizasyonların ve yönetimlerinin nasıl dönüştürüleceğine dair kendi görüşlerini geliştirmeye başladılar. Ayrıca kendileri hakkında bazı vizyoner fikirler geliştirdiler.
Bir kuruluşun verimli çalışması için hangi verilere sahip olması gerektiğine ve kimin hangi veri parçasına ve hangi biçimde erişmesi gerektiğine karar vereceklerini (veya karar vermeye yardımcı olacaklarını) düşündüler.
Üretim sistemlerinden gelen tüm ilgili verilerle doğru ve güncel olan bir kurumsal veri tabanı fikri çekicidir. Argümanın devam etmesi için yapmamız gereken tek şey, verileri bir araya getirmek, onları belirli şekillerde dönüştürmek ve yönetime sunmaktır. Bu şekilde, üst düzey yönetim için güçlü bir bilgi kaynağı hazırdır.
Analiz Yöntemleri Makalede veri analizi Nasıl Yapılır Nitel veri analiz yöntemleri Veri analiz yöntemleri Veri Analizi Veri analizi Nedir Veri analizi Nedir nasıl Yapılır Veri analizi örnekleri