Veritabanı Kalite Çerçevesi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
MEYDAN OKUMA
Birçok veritabanı uygulaması nihai olarak tüketici için uygun değildir. Süreç, kavramsal olarak ayırt edilebilir üç alanı içermelidir: modelleme, performans ve canlandırma alanları. Tasarımcılar problem alanını uygun bir fiziksel modele kavramsallaştırmaya çalışırlar.
Önerilen fiziksel model, fiziksel temsil, ağ topolojisi, sistem konfigürasyonu ve sistem yönetimi dahil olmak üzere birçok performans kısıtlamasına tabidir. Son olarak, yönetilmesi en zor olan bilgi, yorumlanması ve yasalaştırılması için tüketiciye sunulur.
Bu etki alanı katmanlarının her birinden sonra veritabanının temsili, bilgi tüketicisi tarafından çözümün kalitesine katkıda bulunur. Aşağıdaki kritik unsurlar, veritabanı kalite boyutlarına ilişkin tartışmanın temellerini oluşturur.
• Döngü süreci başarılı bir sonuca doğru yönetilmelidir.
• Modelin kendisi genellikle çeşitli ve bulanık bir problem alanını temsil etmelidir.
• Veritabanındaki verilerin kalitesi yeterli düzeyde olmalıdır.
• Uygulama, tüketicinin anlayacağı şekilde davranmalı veya davranma yeteneğine sahip olmalıdır.
Kaliteli bir veritabanı uygulaması sağlamak için, model geliştirme sırasında vurgu, kalite-güvence ölçütlerinin uygulanması (doğru tasarlama) üzerinde mi olmalıdır? Bu noktaya itiraz etmek zordur, ancak çok sayıda veritabanı uygulamasının başarısız olduğunu, kullanılamaz olduğunu veya olumsuz kurumsal sonuçlara katkıda bulunduğunu öne süren çok sayıda çalışma ve anekdotsal kanıt vardır.
Veri Ambarı Enstitüsü, işletmelerin her yıl kötü verilere atfedilebilecek milyarlarca dolar kaybettiğini tahmin ediyor. Kaliteli bir süreç, mutlaka kullanılabilir bir veritabanı ürününe yol açmaz. Ayrıca, çoğu yönden yüksek veri kalitesiyle iyi biçimlendirilmiş ancak anlamsal veya bilişsel doğruluktan yoksun birçok veritabanı uygulaması örneği vardır.
Ek olarak, uygun veritabanı davranışları kümesini belirlemek ve uygulamak zor bir görev olabilir. Araştırmacılar veri kalitesine ilişkin oldukça tutarlı bir görüş geliştirmiş olsalar da, literatürde anlamsal doğruluk (model), davranışsal ve değer faktörleri gibi diğer hususlar dahil olmak üzere genel veritabanı kalitesinin değerlendirilmesine ilişkin çok az şey bulunmaktadır.
Veritabanı Kalite Çerçevesi
Sunulan hiyerarşik çerçeve aracılığıyla, genel veri tabanı kalitesinin dört ana boyutu değerlendirerek göz önünde bulundurulması önerilmiştir: süreç, veri, model ve davranış. Hiyerarşinin bazı bölümleri, ağırlıklı olarak veri ve bilgi kalitesine ilişkin önceki çalışmalardan ve belgelenmiş süreç kalite standartlarından yararlanır.
Boyut, çoğu veri tüketicisinin oldukça tutarlı bir şekilde tepki verdiği bir dizi veritabanı kalite nitelikleri veya bileşenleridir. Wang ve diğerleri. veri kalitesi boyutunu, tek bir veri kalitesi özetini veya yapısını temsil eden bir dizi veri kalitesi özelliği olarak tanımlayın. Bir kalite tipolojisini temsil etmek için bir dizi boyutun kullanılması, önceki kalite araştırmalarıyla tutarlıdır. Çerçeve, bir boyut-nitelik-özellik hiyerarşisinde dört boyutu sunar.
Süreç Kalitesi
Kalite iyileştirme sürecini işlemek için yıllar boyunca çok dikkat edilmiştir. ISO-9000-3, toplam kalite yönetimi (TQM), kalite fonksiyon yayılımı (QFD) ve yetenek olgunluk modeli (CMM), öncelikle kalite yönetiminin sistem geliştirme sürecine dahil edilmesiyle ilgilenen yaklaşımlardır.
Kalite kontrol, istatistiksel kalite ölçütlerini kullanarak veri tabanının önceden tanımlanmış standartlara ve kılavuzlara uygun olmasını sağlama sürecidir. Kalite güvencesi, kalite standartlarını proaktif bir şekilde sürdürmeye çalışır. Kalite kontrol önlemlerinin kullanılmasına ek olarak, kalite güvence hedefleri, ürünle ilgili memnuniyet düzeylerini belirlemek için müşterilerle anket yaparak daha da ileri gider. Muhtemelen, potansiyel problemler sürecin başında tespit edilebilir.
Veritabanı Nedir
Sql veritabanı Nedir
Veri Tabanı Yönetim Sistemleri
Veritabanı programları
Veritabanı Yönetim Sistemleri Ders NOTLARI
Veri tabanı DERS NOTLARI
Neden veritabanı kullanırız
Telefonda veri tabanı Nedir
Veritabanı Veri Kalitesi
Veri bütünlüğü, kaliteli bir veritabanı geliştirmenin anahtarlarından biridir. Doğru veriler olmadan, kullanıcılar veritabanına olan güvenini kaybedecek veya bilgisiz kararlar alacaktır. Veri bütünlüğü zamanla bir sorun haline gelebilse de, kısıtlamaları ve etki alanlarını zorlamanın ve sorunların ne zaman ortaya çıktığını belirlemenin nispeten basit yolları vardır.
Bununla birlikte, iş kurallarının tanımlanması, yorumlanması ve uygulanması, geliştirici için daha zor bir zorluk teşkil etmektedir. Kurallar ve politikalar iletilmeli ve tercüme edilmelidir ve bu süreçte anlam ve niyetin çoğu kaybolabilir.
Veri Modeli Kalitesi
Sunulduğu gibi, veri kalitesi genellikle veri değerlerinin kalitesi ile ilişkilendirilir. Bununla birlikte, diğer tüm kalite kriterlerini karşılayan veriler bile, eksik bir veri modeline dayanıyorsa çok az kullanışlıdır.
Veri modeli kalitesi, yukarıda sunulan dört üst düzey boyutun üçüncüsüdür. Problem ve çözüm alanları arasında yüksek oranda orantılı bir eşleşmeyi temsil eden bilgi ve uygulama, yüksek anlamsal kaliteye sahip bir veri tabanının hedefi olmalıdır. Temsil, anlambilim, sözdizimi ve estetiğin tümü model kalitesinin nitelikleridir.
Veritabanı tasarım süreci, büyük ölçüde, problem alanının sınırlarını ve özelliklerini ve görevin gerekliliklerini belirleyen veri tüketicisinin gereksinimleri ve ihtiyaçları tarafından yönlendirilir. Sürecin ilk adımı olan bilgi keşfi, veri tabanı geliştirmenin en zor, önemli ve emek yoğun aşamalarından biridir.
Anlamsal gereksinimlerin belirlendiği, önceliklendirildiği ve görselleştirildiği bu aşamadadır. Gereksinimler nadiren seri bir şekilde tanımlanabilir. Genel olarak, bu gereksinimlerin ne olduğu konusunda önemli bir belirsizlik vardır ve bunlar ancak önemli analizler, kullanıcılarla yapılan tartışmalar ve prototiplerle yapılan deneylerden sonra netleşir.
Geliştiricinin güçlü bir anlamsal model çıkarmasına yardımcı olmak için nitel ve nicel teknikler kullanılabilir. Ancak, önemli alan bilgisi ve deneyimi olmadan anlamsal değeri yüksek bir veritabanı tasarlamak zordur.
Bunlar, yüksek anlamsal kaliteye sahip veritabanlarında en önemli iki husus olabilir. Ayrıca, kavramsal veritabanı tasarımı bir bilimden çok bir sanat olarak kalır. Sağlam, kullanılabilir ve zamana dayanabilecek bir çözüm tasarlamak için yüksek miktarda deneyim, yaratıcılık ve vizyon gerekir.
Veritabanı Davranış Kalitesi
Birçok veri tabanı, kullanımı zor olduğu için düşük kaliteli olarak algılanır. Geliştiriciler, davranışsal kalite pahasına veri kalitesinin yönlerine odaklanma eğilimindedir. Yüksek davranış kalitesine sahip bir veri tabanını ne oluşturur? Kriterler genel olarak yazılım uygulamaları için kullanılanlardan farklı mı?
Açıkça, işlem işlemeyi (OLTP) desteklemek için kullanılan bir veritabanının davranışları, analitik işlemeyi (OLAP) desteklemek için kullanılan bir veritabanının davranışlarından farklıdır. Yazılım geliştirme, genel olarak, prosedür veya işlev odaklıdır. Amaç, çalışan (ve hızlı bir şekilde yapan) bir sistem oluşturmaktır.
Veritabanı geliştirme ise daha çok verinin içeriğine, bağlamına, davranışına, semantiğine ve kalıcılığına odaklanmalıdır. Davranış uygulama süreci, problem alanı ve veri modelinin tanımlanmasını takiben bir çözümün tasarımı ve inşasından oluşur.
Neden veritabanı kullanırız Sql veritabanı Nedir Telefonda veri tabanı Nedir Veri tabanı DERS NOTLARI Veri tabanı yönetim sistemleri Veritabanı Nedir Veritabanı programları Veritabanı Yönetim Sistemleri Ders NOTLARI