داخلی عمل
مؤثر ڈیٹا ماڈلنگ کامیاب کثیر الکلیاتی انجینئری ٹیموں کی پشت ہے چاہے وہ کام زیادہ تر مشینوں، بجلی، شہری یا سافٹ ویئر انجینئری، ایک بہتر معلوماتی ماڈل ہے کہ معلومات درست، قابل رسائی اور عمل ہے. آج کے پیچیدہ تخلیقی ترقیاتی ماحول میں،
مؤثر ڈیٹا ماڈلنگ کی فاؤنڈیشن
اعداد و شمار ماڈلنگ میں ڈیٹا ماڈلنگ میں شامل ہے ڈیٹا کی ترکیب، تعلقات اور تنازعات جو سسٹم کی دکان اور عمل کو محفوظ کرنے کے لئے ایک کثیر التعداد نظام انجینئری ٹیم میں اس عمل کو مختلف ڈومینز کی ضروریات کا حساب دینا ہوگا مثال کے طور پر، ایک مشین انجینئر کو مواد کی خصوصیات اور ٹھوس لانے کے لیے ضروری ہو سکتا ہے، جبکہ ایک ہی سافٹ وئیر انجینئر کو تلاش کرنے کے لیے ایک ہیر ایپ اور تقریب دونوں کو ایک ہی طرح کے اعداد و شمار کے مطابق منظم کرنا ہوگا
ایک مضبوط بنیاد یہ تسلیم کرنا شروع کر دیتی ہے کہ ڈیٹا ماڈلز کے مطابق زندگی بسر کرنے کے لئے ضروری ہے کہ انہیں پیداواری تقاضوں ، دوبارہ تبدیل کرنے والی تبدیلیاں اور ٹیکنالوجی کی منتقلی کے سلسلے میں معلومات کو ایک ٹائم ڈیزائن کی مشق کے طور پر استعمال کرنا ہوگا، اس کے برعکس، کامیاب ٹیموں نے اسے مسلسل ان کی تنصیبات اور ادائیگی کے پائپ لائنوں میں شامل کیا. وہ ورژن کنٹرولڈ اسکیشن ، درستی اور وقت پر قائم رہنے کے لئے طریقہ کار استعمال کرتے ہیں۔
بہترین مشق ۱ : عمدہ مقاصد کو قائم رکھیں
اصلاح کی تلاش
کسی بھی ماڈلنگ کا کام شروع ہونے سے پہلے ٹیم کو ڈیٹا ماڈل کے مقصد سے متفق ہونا چاہیے۔کیا یہ مقصد صنعت کو چلانے، حمایت فراہم کرنے، حقیقی وقت کی نگرانی کرنے یا سب سے اوپر موجود ہے؟ کھلی مقاصد کی مدد سے شعبوں کو پیش کرنے، تعلقات طے کرنے اور ان کی پیمائش کے لیے درکار ہے۔ایک ماڈل طویل architeval کے لیے تیار کردہ ڈیٹا کے لیے کافی مختلف ہو سکتا ہے۔
ان مقاصد کو قائم کرنے کے لیے، کراسشنل فیکٹریز جہاں ہر تربیت اپنی ڈیٹا ضروریات پیش کرتی ہے۔ استعمال کے معاملات کو ریکارڈ کرو، ہر شخص کو ماڈل کے انساب اور خصوصیات تک نقش کرنا. یہ اساس مرحلے کو بعد میں کمی اور رکاوٹوں کو کم کرتا ہے. یہ ٹیم کو بھی اس بات کی اجازت دیتا ہے کہ وہ کس طرح پہلے سے معلوم کر سکے کہ تجارتی اداروں اور انساباب کے درمیان دباؤ کے ذریعے سے متعلقہ معلومات کا تقاضا کیا جائے۔
بہترین مشق 2: معیاری وقتی میعاد (candarded Timinology) استعمال کرتا ہے۔
ایک عام وکالے کی تخلیق
کثیر الکلیاتی ڈیٹا ماڈلنگ میں سب سے بڑی رکاوٹوں میں سے ایک ہے اصطلاحی طور پر حیاتیاتی بتدریجی دور کی اصطلاح ہے اسی نظریہ کو ایک ڈومین میں "مپرانٹ شناخت" اور دوسرے ڈومین میں "ماور" کہا جا سکتا ہے. معیاری اصطلاحات شک و شبہ کو ختم کرتی ہیں اور اس کے نتیجے میں مطابقت پیدا کرنے والی ٹیموں کو ایک مشترکہ طور پر استعمال کرنا چاہئے جو کہ انفصاب اعداد و شمار کے ذریعے ہوتا ہے۔
صنعتکاری کے معیاروں کو فروغ دینا
تنظیموں سے موجود معیارات [ جیسا کہ ] ISO ( یعنی ISO3303 – command) یا ڈومین ان لاشوں کی فہرستیں مثلاً . یہ طیارے ایسے ہیں جن کے لیے معلوماتی نظام وضع کیے گئے ہیں جو معلومات کو درست طریقے سے استعمال کرتے ہیں اور ڈیٹا کے متبادلات فراہم کرتے ہیں
بہترین مشق 3: کراس - Disciplinary Secres کے حامل ہیں۔
ابتدائی طور پر ، ابتدائی اور صحتبخش خوراک
ڈیٹا ماڈل صرف اتنی ہی اچھے ہیں جتنی وہ استعمال کریں گے. ڈیزائن مرحلے کے دوران ایک تنبیہ کو بعد میں دوبارہ شروع میں تبدیل کرنے اور کام کرنے کے لیے ایک آلہ۔
مزید یہ کہ ڈیٹا ماڈل کے صارفین جہاں تک ممکن ہو معاملات کی رپورٹ یا تجویز کر سکتے ہیں یہ اندرونی ٹکٹوں کے ذریعے یا باقاعدہ ڈیٹا گورنمنٹ اجلاسوں کے ذریعے رسمی طور پر ترتیب دی جا سکتی ہے.
بہترین مشق ۴ : فیشن کی تیاری
وسیع پیمانے پر قابلِرسائی چیزیں
ایک میزائل ڈیٹا ٹیم کو استعمال کرنے کے بعد سطح کو ختم کرنا شروع کر دیتی ہے
- Using polymorphic رشتوں جہاں ایک ہی میز کئی اقسام کا حوالہ دے سکتا ہے۔
- [Storing metadata in settlements (مثلاً، Jighangal field)، جبکہ بنیادی خصوصیات کو برقرار رکھتے ہیں۔
- عام رویوں پر تنقید [حوالہ درکار]، (جیسے، "تلفظ:"، "مریخ پر"، "مریخی ریاست") کو دوبارہ قابلِ عمل انداز میں تبدیل کر دیا گیا۔
ترجمہ اور ارتقا
اپنے ڈیٹا ماڈل کو ون ڈے کرایہ کے طور پر استعمال کریں جیسے آپ کو کوڈ میں چاہے گا. ہجرت کا متن استعمال کریں جو مقررہ مدت کے لیے پشتو ہے. یہ ڈیٹا سائنسدانوں یا انسائو ٹیموں کو تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے جیسے کہ نا امید طور پر توڑ پھوڑ کے بغیر۔
بہترین مشق ۵ : تفویضکردہ معلومات
معیار ، تحفظ اور رسائی
ایک قابل ذکر ڈیٹا ماڈل غیر مجاز تبدیلیوں کو روکتا ہے، ڈیٹا کی صداقت کو یقینی بناتا ہے اور دوبارہ شروع میں ترمیم شدہ تقاضوں (مثلاً، جی ڈی پی آر، برآمدات) پر پورا اترتا ہے.
خودکار طور پر قابلِ قبول قوانین -- جیسے مطلوبہ میدان، اقدار اور حوالہ جات۔ Gmailate search— Greate serate settlement systems and Auditit struction. ایک بے یقینی پلیٹ فارم ہے جو میدانی سطح پر مبنی کردار کی شناخت اور معلومات کو مکمل طور پر جانچتا ہے۔
بہترین مشق ۶ : ہوشیاری سے کام لیں
ڈیٹا پلیٹ فارم کا انتخاب کرنا
حق معلومات کو متنوع بنانے کی بجائے ڈیٹا ماڈلنگ کرتا ہے۔ روایتی متعلقہ ڈیٹابیس (PostressQL, MySQL) قائم رہ جاتا ہے لیکن جدید سری ایس او بیکنڈ پلیٹ فارمز ایسے ایسے ایسے ایسے ایسے متضاد نقشے ہیں جو ترقیاتی ترقی کرتے ہیں۔
- تیز رفتاری کے لیے ویژیول اسکیم ڈیزائنر۔
- سب سے زیادہ اور گراف کیو ایل ایپ ہے جو براہ راست ماڈلوں کو سامنے اور مائیکرو صارفین کے سامنے ظاہر کرتی ہے۔
- ان کا ورژن، ویبوکس اور واقعہ کی تیاری.
- دستوری ڈیٹا کی اقسام، تعلقات اور درستی کے لیے حمایت۔
کی ڈیٹا ماڈلنگ دستاویزات کراسشن ٹیموں کے لیے اسکرپٹنگ مواد کی ایک عملی روداد فراہم کرتی ہے، جس میں بہت سے تعلقات کثرت سے پیچیدہ منصوبوں کے لیے اور انتہائی پیچیدہ سیٹوں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے. ایسی پلیٹ فارم استعمال سے ایک کثیر الکلر ٹیم اپنے معمول کی ایپ کو کم کر سکتی ہے اور اپنے اوپر مرکوز ماڈل پر مرکوز کرتی ہے۔
عام مشکلات اور عملی حل
معلومات کے معیار
مختلف انجینئری ڈومین اکثر اپنا ڈیٹا کنونشن لاتا ہے -- آئی او ایل ایل فار الیکٹرانکس، ایس یو او کے لئے، معیار کے لیے، جب یہ معیاروں کے خلاف اختلاف ہو تو ٹیم کو ایک عام ذیلی سیٹ بنانا پڑتا ہے. حل پذیری: ایک بنیادی نمونہ بنائیں جو صرف ہر تربیت کو منظور کرتا ہے، اس کے بعد ڈومین کی تفصیلات کے درمیان توسیع کی گئی تصویر جاری رکھیں۔
ڈیٹا سیلیس اور انٹریکشن
اگر آپ متحد ماڈل، ورثہ نظام اور ڈیپارٹمنٹل آلات کے ساتھ بھی معلومات کو ترتیب دے سکتے ہیں تو بھی یہ خاص طور پر عام ہے جب ٹیمیں CAD، PLM یا struction ماحول جیسے کہ ایل ایل ایل (ext, تبدیل کرنے، لوڈ) سے اسے یقینی طور پر استعمال کرتی ہیں جو ڈیٹا کو مرکزی ماڈل میں عام طور پر حل کرتی ہیں.
رابطہ کیس
مختلف تربیت کاروں سے انجینئر شاید پیداوار کے وہی ذہنی ماڈلز کو برابر برابر نہ نہ برابر نہ شریک کریں۔ایک مکینکل انجینئر اسمبلیز اور مثبتات کے لحاظ سے سوچتا ہے؛ ایک سافٹ ویئر انجینئر ایپ آئی ایس او اسٹیٹ مشین کے لحاظ سے سوچتا ہے. اس خلا کو دور کرنے کے لیے، نظریاتی ڈیٹا ماڈل کی تصاویر (inteplomage) بنا دیتا ہے (انگریزی: Paier Programmpt) جو تمام ٹیموں کے ذریعے جاری ہیں.
کُنَّا
جب ان کے ڈیٹا ماڈل واضح، لطیف اور منظم طور پر برقرار ہیں تو یہ واضح مقاصد، معیاری طور پر قائم کرنے، تبدیلی کے لیے معیار سازی، ان کے نظام کو بدلنے اور درست آلات کا انتخاب کرنے سے بچ سکتے ہیں۔