ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಎನ್ನುವುದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಸಮಗ್ರ ಸರಣಿಯಾಗಿದೆ. ಕಂಪನಿ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಜೀವನ ಚಕ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೆಲವು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಎಂದು ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಅವಳು ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾಳೆ, d & # 39; ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಅಥವಾ ವಿಭಾಗಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

1. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ

2. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಡಳಿತ

3. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ

4. ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್

6. ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ

7. ಡೇಟಾ ಚಲನೆ

8. ಡೇಟಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

9. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

1. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ:

ಇದು ಕಂಪ್ & # 39; ಈ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಮತ್ತು ಬ್ರಾಂಡ್‌ಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವು ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು; ಶ್ರೀಮತಿ ಪ್ರವೇಶ, MsSQL, Oracle, My Sql, ಇತ್ಯಾದಿ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದಾದರೂ ಆಯ್ಕೆಯು ಕಂಪನಿಯ ನೀತಿ, ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

2. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಡಳಿತ:

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವ ಒಂದು ಗುಂಪು. ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು & # 39; ಈ ತಂಡದ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ನೀತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಕಂಪನಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಅವರು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ:

ಎ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ

ಬಿ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಭದ್ರತೆ

ಸಿ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಬ್ಯಾಕಪ್‌ಗಳು

ಡಿ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್

ಇ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು

f. ಗರಿಷ್ಠ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

3. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ

ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್, ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶ, ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಶ್ನೆ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುವು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವುದೇ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪಡೆಯಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಸಾಮಯಿಕ ಡೇಟಾ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಯಾವುದೇ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಹೂಡಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಈ ವರದಿಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ:

ಎ. ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಅಂಶಗಳು d & # 39; ಅದೇ ಘಟನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, d & # 39; ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ

ಬಿ. ಭವಿಷ್ಯದ ವರದಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ

ಸಿ. ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಮುದ್ರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಓದಲು ಮಾತ್ರ

ಡಿ. ಡೇಟಾವು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

4. ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್

ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು, ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸುವುದು. ಈ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನಂತರ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದ ಇದು ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತದೆ.

5. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು

ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

6. ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ

ಇದನ್ನು ಡೇಟಾ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಯಾರಿಗೂ ಹಾನಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಆಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಗಳು ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿವೆ.

7. ಡೇಟಾ ಚಲನೆ

ಇದು ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ, ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ d& # 39; ETL (ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್, ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮತ್ತು ಲೋಡ್) ಆಗಿರುವ ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಇಟಿಎಲ್ ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಗೋದಾಮಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಇದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

8. ಡೇಟಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್

ಇದು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ; ಇದು ಗುರಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗುರಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಇದು ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿತು.

ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಆರಂಭಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗುರಿ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಡೇಟಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸಣ್ಣ ಅವಲೋಕನಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ. ಕಿತ್ತುಹಾಕುವಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ ಉಪ-ಪದರಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಬಯಸಿದ ಆಕಾರಕ್ಕೆ ಖರೀದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪದರಗಳನ್ನು ಮೂರು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಬಹುದು:

ಎ. ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, ಇದು ಆರ್ಥಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಎಲ್ಲಾ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು # 39 ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ

ಬಿ. ತಾರ್ಕಿಕ ಎಂದರೆ ಈ ವಾಣಿಜ್ಯ ರಚನೆಗಳು ಹೇಗೆ & # 39; ಸಂಬಂಧಿಸಿದ.

ಸಿ. ಭೌತಿಕವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನ್‌ನ ಅನುಷ್ಠಾನವಾಗಿದೆ.

ಮೇಲಿನ ಹೇಳಿಕೆಗಳಿಂದ, ಡೇಟಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸಂಬಂಧದ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು & # 39; ಕಾರ್ಯಗಳು, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳು.

9. ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು, ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಆಯ್ಕೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾದ ಕೆಲವು ಉಪವಿಭಾಗಗಳ ತಿರಸ್ಕಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಸಮರ್ಥನೆಯಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ವಾಸ್ತವದ ಮೇಲೆ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ಅಜ್ಞಾತ ಆದರೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಡೇಟಾ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಸರಣಿಯಾಗಿ ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೂಲಕ ವಿಂಗಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ತತ್ವವಾಗಿದೆ.

• ಇತ್ತೀಚೆಗಿನ 22ನೇ IT in Insurance ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರವು ಚರ್ಚೆಯ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯವಾಗಿತ್ತು. ಡೇಟಾ ಹಣಗಳಿಕೆಗಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು ಬಳಕೆ ಈಗಾಗಲೇ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ಗುಣಾತ್ಮಕ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡರು.
• IoT ಡೇಟಾದ ಪ್ರಬಲ ಮೂಲವಾಗಿದ್ದು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಭಾವನೆಯಿಂದ ಆರೋಗ್ಯದವರೆಗೆ ಎಲ್ಲದರ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.
• ಡೇಟಾ ಲೀನೇಜ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತಲುಪಲು AI ಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡಿ.
• ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಒಂದೇ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ತಜ್ಞ ಫಿಲ್ ಸೈಮನ್ ಈ ಹತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
• ಯಶಸ್ವಿ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ವ್ಯವಹಾರವು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ, ಸಹಯೋಗದ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ; ಡೇಟಾವನ್ನು ನಂಬುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ಆಧಾರಿತ ನಾಯಕರನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತವಾಗಲು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಈ TDWI ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ.
• ಬೇಸಿಗೆಯ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ತೆರಳಲು ಮತ್ತು ಬೆಳೆ ಸರದಿ ಯೋಜನೆಯಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಸಮಯ ಇದು. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ನೀವು ಒಂದು ಪಿಂಚ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಗ್ರಾಂ ಗಣಿತದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?
• ವಸಂತಕಾಲದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, SAS ರಷ್ಯಾ ತನ್ನ ಮೊದಲ ತರಬೇತಿ ದಿನವನ್ನು ನಡೆಸಿತು. ಎಸ್‌ಎಎಸ್ ಇಂಟರ್ನ್‌ಶಿಪ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಕ್ಕಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾದ ಮತ್ತು ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ತಂಡದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ಪದವೀಧರರಿಗೆ ಇದು ಹೊಸ ಸ್ವರೂಪದ ಸಭೆಯಾಗಿದೆ.
• ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು, ಅದು ಏಕೆ ಸುದ್ದಿಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣ (GDPR) ನಿಂದ ಅದು ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ನಾವು SAS ನಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ವಕೀಲರಾದ ಜೇ ಎಕ್ಸಾಮ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಿದ್ದೇವೆ.
• ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ಪಾದನೆಯಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು?
• SAS ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು?
• ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯು ಅದನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ತರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ವ್ಯವಹಾರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಉತ್ತಮ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದ್ದಲ್ಲ, ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಅಲ್ಲ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಹರಿಯುವ ಡೇಟಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯ ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ.
• ಹಸುಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕಾರ್ಖಾನೆಯ ಮಹಡಿಗಳವರೆಗೆ, IoT ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಐಒಟಿಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮೂವರು ತಜ್ಞರು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ.
• ಡೇಟಾ ಸರೋವರ ಎಂದರೇನು? ಇದು ಕೇವಲ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರವೇ? ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ನಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
• ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್, ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆ, ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಮುಖ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾವು ಐಟಿ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ತಲುಪಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ವತ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ/ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅದರ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಮಾಹಿತಿ) ಹೇಗೆ ಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಘಟಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಸುವುದು, ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಲೇವಾರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲವೂ, ಇದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಡೇಟಾ/ಮಾಹಿತಿಗಳ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಪದಗಳು ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಆಸ್ತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಈ ಪ್ರಕಟಣೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, "ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮೂರಕ್ಕೂ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತದ ಪಾತ್ರವು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ; ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ - ಹೆಚ್ಚುವರಿ "ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾ" - ಅದರೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾಗೆ ಸೇರಿಸಿದಾಗ "ಮಾಹಿತಿ" ಅಥವಾ "ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ" ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ, ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರವಾಗಿ, ಆಸ್ತಿ ಅಥವಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ವ್ಯಾಪಾರ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಯಶಸ್ವಿ ದಿನನಿತ್ಯದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ" ಡೇಟಾ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅವುಗಳನ್ನು "ಸಂಸ್ಥೆಯಿಂದ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಹಣಕಾಸಿನ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ." ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಬಹುಶಃ, ಇತರ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು/ಸ್ವತ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ, "ಸಂಸ್ಥೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಾಧಿಸಲು" ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಯಶಸ್ವಿ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಗೆ ವಿವಿಧ ಚಾನಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ;
ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ;
ಸಂಸ್ಥೆಯ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಮಾಹಿತಿಯು ನಿಖರ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ;
ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆ, ಭದ್ರತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಗೆ ಕಾನೂನು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲಾಗಿದೆ;
ಸಂಸ್ಥೆಯು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ;
ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ - ಇದು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನ ಪುನರುಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಕ್ಷೀಣಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಈಗಾಗಲೇ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ:

ಜನರು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ;
ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಬಳಸದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು;
ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು;
ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜನರಿಗೆ ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದವರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು;
ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು;
ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು, ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳ ನಡುವೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ: "ಮಾಹಿತಿಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಬಂದಿದೆಯೇ?" ಏಕೆಂದರೆ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಸೂಚಕಗಳಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಕಳಪೆ ತಪಾಸಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಕಳಪೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಐಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಿದರೆ, ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ವರದಿಗಳು ಆ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೇಂದ್ರೀಯ ದತ್ತಾಂಶವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಕಾರಣದಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಬಹು ಆಂತರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಕೊರತೆಯೂ ಇರಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಇದು ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ-ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ/ಮಾಹಿತಿ ಆಸ್ತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು:

ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಒದಗಿಸಿದ ಸೇವೆಗಳ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ;
ವ್ಯಾಪಾರ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ;
ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ;
ಆಂತರಿಕ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಿ.

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ

ಡೇಟಾ/ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕು ನಿರ್ವಹಣಾ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ:

ಡೇಟಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿ ಆಡಳಿತವು ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ತಿಳಿದಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸೇರಿದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

ಮಾಹಿತಿ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು;
- ಡೇಟಾ ಇನ್ವೆಂಟರಿ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು;
- ನಕಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕೊರತೆಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ;
- ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯದ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್/ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ಗೆ ಬೆಂಬಲ (ಡೇಟಾ/ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯ);
- ಸಂಸ್ಥೆಯ ಡೇಟಾದ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು.

ಡೇಟಾ/ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ IT ವಿಭಾಗದ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಐಟಿ ವಿಭಾಗದ ತಜ್ಞರು ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ: ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಐಟಿ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವ, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಪ್ರವೇಶಿಸುವ, ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಅಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು - ಅಂದರೆ, ಡೇಟಾ ಜೀವನಚಕ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು - ಸರಿಯಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ.

ಡೇಟಾ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅದರ ಐಟಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಭಾಗವಾಗಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು. ಈ ನೀತಿಯು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ IT ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು, ತಾಂತ್ರಿಕ ನೀತಿಗಳು, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ (ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಪ್ರಕಾರ) ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಯಂತಹ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಡೇಟಾ ಜೀವನ ಚಕ್ರದ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹದಿಂದ ಜೀವನದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ. ಈ ಪ್ರಕಟಣೆಯ ಗಮನವು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಆಸ್ತಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಜೀವನಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪಾತ್ರದ ಮೇಲೆ ಇರುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ತಂಡವು ವ್ಯವಹಾರ ಮಾಹಿತಿ ಸಹಾಯ ಡೆಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಅವರು ನಂತರ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಡೇಟಾದ ಅರ್ಥ, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಕುರಿತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಯಾವ ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ಮರುವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಐಟಿ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವಾಗ, ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ಮರುಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಯೋಚಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಇದನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು-ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

09.11.2010 ಸೆರ್ಗೆ ಲಿಜಿನ್

ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಕಸನೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಇಂದು ಅಂತಹ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯಾಪಾರ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಅನೇಕ ಜನರ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಅವುಗಳ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಅನೇಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ, ಅದು ಯಾವಾಗಲೂ ತೋರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹಾನಿಕಾರಕವಲ್ಲ. ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನೋವುರಹಿತವಾಗಿ ಆಧುನೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬಹುದು.

ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯು ಉದ್ಯಮಗಳ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಾಗದ-ಆಧಾರಿತ ಸಂವಹನ, ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಾಗದದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ, ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ, ಅದರಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಿಗ್ನೇಚರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಕಾನೂನು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ರೀತಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿದೆ.

ಬಹು-ಬಳಕೆದಾರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತೊಂದರೆಗಳು

ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಹು-ಬಳಕೆದಾರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆದಾರರು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ಹಾಗೆಯೇ ಅವರ ಗ್ರಾಹಕರು (ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಘಟಕಗಳು). ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಘೋಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ) ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದರಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಡೇಟಾಗೆ ಏಕಕಾಲೀನ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ OLTP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಆದರೆ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಚೆಕ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಎಲ್ಲಾ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ತಪ್ಪಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಮಾನವ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರನು DBMS ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದರ ಕೆಲವು ಸ್ಥಳೀಯ ನಕಲನ್ನು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪರಮಾಣು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಓದುವ ಮತ್ತು ಬರೆಯುವ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಓದುವ ಡೇಟಾ ಬದಲಾದಾಗ ಅಂತಹ ವಹಿವಾಟನ್ನು "ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು" ಅಸಾಧ್ಯ - ಬಳಕೆದಾರರ ಇತ್ತೀಚಿನ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಎಷ್ಟು ಒಂದೇ ಸಂಪೂರ್ಣವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವರು ಓದಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸರಳವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ.

ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಬಳಕೆದಾರರ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರ್ವರ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಾತ್ರ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅದು ತಿರುಗುತ್ತದೆ. ಸಹಜವಾಗಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಳಕೆದಾರ ಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು, ಅದರೊಳಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ವಹಿವಾಟು ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ ಪಾಸ್ ಮಾಡಿರುವುದು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಓದಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬಾರದು, ಅದನ್ನು ವಹಿವಾಟಿನ ಭಾಗವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲ್ಲಾ ಮಾನವ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಇದಕ್ಕಾಗಿ OLTP ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾದ ಇತರ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ, ಮಾಹಿತಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವುದು ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಮಾಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಬರಬಹುದು, ಇತ್ತೀಚಿನವುಗಳು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಹಿಂದಿನ ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳೂ ಸಹ.

ಇತಿಹಾಸದೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ

ಇಂದು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ತತ್ವವನ್ನು ಬಹುತೇಕ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ಕೊರತೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಪ್ರಸ್ತುತವಾದ ಈ ವಿಧಾನವು ಇಂದು ಕೆಲವು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಕಣ್ಗಾವಲು ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ಇದು ಹಿಂದೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉಳಿಸದೆ ಮಾನಿಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ, ತಪ್ಪಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ: ಅವು ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಕ್ರಮಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್ ವಿಳಂಬಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು (ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ). ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಬದಲಾದ ಡೇಟಾದ ಜೊತೆಗೆ, ಅದರ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ: ಈ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಇತರ ನೈಜ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು (ಬಹುಶಃ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗೆ). ಇದಲ್ಲದೆ, ಕೆಲಸವು ಡೇಟಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಡೇಟಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು DBMS ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದರ ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ನಕಲಿನಲ್ಲಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಲಭ್ಯತೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವಾಗ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅದನ್ನು ಓದುವಾಗಲೂ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂಶದಿಂದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಮತ್ತಷ್ಟು ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ, ವರದಿಯನ್ನು ಸಂಕಲಿಸಿದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಚಿಸಲಾದ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ವರದಿಗಳನ್ನು ನಾವು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು. ತರುವಾಯ, ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ ವರದಿಯ ಪ್ರತಿ ಸಾರಾಂಶ ಸೂಚಕದ ರಚನೆಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತೊಡಕು ಎಂದರೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾಗೆ ಎಲ್ಲಾ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನೂ ಸಹ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೂಲವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾಹಿತಿಯ ಕಾನೂನು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಿ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಿಗಳ ಅನ್ವಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಮಯವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಗಾವಣೆಗೊಂಡ ವೈಯಕ್ತಿಕ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಕಾನೂನು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದಲ್ಲದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯ ರಚನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯು ಕಾನೂನು ಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಬದಲಾವಣೆಯು (ತರುವಾಯ ಇತರ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ) ಅದನ್ನು ಮಾಡಿದ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಸಹಿ ಮಾಡಬೇಕು.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸರ್ಕಾರಿ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿ ತನ್ನದೇ ಆದ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾನೆ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾನೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆಡಳಿತ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಮಾನವ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳವಾಗಿದೆ. ರಾಜ್ಯ ರೆಜಿಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಂದ ವಿವಿಧ ಸಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರವು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಕೇವಲ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾದ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಅಗತ್ಯದಿಂದ ಕೂಡ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿಧಾನಗಳು

ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವ ಮೊದಲು, ಅವರೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಇದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಹತ್ತಿರದ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರ, ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಾಲ್ಕು ವಿಧದ ಜೀವನ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಮೊದಲನೆಯದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನೇರ ಜೀವನ ಚಕ್ರಗಳು. ಎರಡನೆಯ ವಿಧವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಸ್ತುಗಳ ಜೀವನ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳ ಗೋಚರತೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಣ್ಮರೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಅವುಗಳ ಮರುಸಂಘಟನೆ, ಸಂಯೋಜನೆ (ವಿಲೀನ, ಸೇರ್ಪಡೆ) ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆ (ಬೇರ್ಪಡಿಸುವಿಕೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ) ಮುಂತಾದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂರನೇ ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕನೇ ವಿಧದ ಜೀವನ ಚಕ್ರಗಳು ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ಚಕ್ರಗಳಾಗಿವೆ - ವಸ್ತುಗಳ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು. ಅವರಿಗೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಘಟನೆಗಳು ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ: ನೋಟ, ಕಣ್ಮರೆ, ಮರುಸಂಘಟನೆ, ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನೇರ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾದ ಹೊಸ ವರ್ಗದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದಾಗ, ಹೊಸ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಅಗತ್ಯವು ಕಣ್ಮರೆಯಾದಾಗ, ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಅಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಸ್ತುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ, ಹೊಸ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಅಗತ್ಯವು ಕಣ್ಮರೆಯಾದಾಗ, ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಅಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಅಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಸ್ತುವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಎಲ್ಲವೂ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಸರಳವಾಗಿದೆ - ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಅವು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಈ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ಡೇಟಾಗೆ ಬಹು-ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಕರಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ DBMS ಗಳು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು - ವಹಿವಾಟು ಲಾಗ್, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದರ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವು ನಿಯಮದಂತೆ, DBMS ಕರ್ನಲ್‌ಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ ಅದರ ರಚನೆಯ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯಕ್ಕೆ ರಾಜ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸುಲಭದ ಕೆಲಸವಲ್ಲ.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇನ್ನೊಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿ, ನಾವು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ (ಕಾಲಾನುಕ್ರಮ) ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಇಂದು, ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಅಂತಹ ನೆಲೆಗಳ ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅವರು ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಆಧುನಿಕ DBMS ಗಳು ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಆವೃತ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ (ಅದೇ ವಹಿವಾಟು ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ), ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ಯಾವಾಗಲೂ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ.

ಶೇಖರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ

ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯ ಸ್ವೀಕೃತಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಇಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಾರದು. ಈ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ನವೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ನಿರುಪದ್ರವದಿಂದ ದೂರವಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹಿಂದಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಮೂದಿಸಬಾರದು. ಮಾಹಿತಿ ಘಟಕಗಳು ಈ ನಾಲ್ಕು ಜೀವನ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಬದಲು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು.

SQL ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ವಸ್ತುಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ನಿಲುಗಡೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನವೀಕರಣ ನಿರ್ವಾಹಕರ ಬಳಕೆಯು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳಬಹುದು. ಈ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸೇವಾ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕು: ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಿಸಲು, ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲು. ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲು, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ದಾಖಲೆಯು ಕೆಲವು ಘಟನೆಗಳ (ಅಥವಾ ಅದರ ಭಾಗ) ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ: ವರ್ಗದ ರಚನೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿಭಜನೆ, ವಸ್ತುವಿನ ಅಳಿಸುವಿಕೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಬದಲಾವಣೆ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಅಂತಹ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟನೆಯು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ನಾಲ್ಕು ಜೀವನ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವುದರಿಂದ, ಅವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನುಗುಣವಾದ ನಾಲ್ಕು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ: ವರ್ಗಗಳು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ವಸ್ತುಗಳು, ಮೌಲ್ಯಗಳು.

ಮೊದಲ ಮೂರು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುವ ಘಟನೆಗಳು ಒಂದು ರಾಜ್ಯದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಘಟಕಗಳ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ದಾಖಲೆಯು ಎರಡು ಬಿಂದುಗಳಿಂದ ವಿವರಿಸಿದ ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿದೆ: ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ. ಮತ್ತೊಂದು ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಈವೆಂಟ್‌ನ ಸಮಯದ ಅಂಚೆಚೀಟಿ, ಅಂದರೆ, ಇದು ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಸಮಯ.

ಹೊಸ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ರಾಜ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಶೂನ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಶೂನ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ರಚಿಸಿದಾಗ, ಶೂನ್ಯವು ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಳಿಸಿದಾಗ ಅದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹು ಸಂಬಂಧಿತ ಈವೆಂಟ್ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು, ವಿಭಜಿಸಲು, ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮರುಸಂಘಟಿಸಲು ಬಳಸಬೇಕು.

ಮೊದಲ ಮೂರು ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಮೌಲ್ಯಗಳ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ನಮೂದುಗಳು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಿರಣಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳು. ಈ ಕೋಷ್ಟಕದ ಕಾಲಮ್‌ಗಳು: ವಸ್ತುವಿನ ಉಲ್ಲೇಖ, ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಉಲ್ಲೇಖ, ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಈ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿದ ಸಮಯ.

ವಿವರಿಸಿದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಆಧುನೀಕರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು (ರಚನೆಗಳು) ಬದಲಾಯಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆ. ಇಂದು, ಅವು ಬದಲಾದಾಗ, ಮೊದಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಹೊಸ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಕಷ್ಟು ಸರಳವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಕಾಣೆಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ: ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವಾಗ, ಹಿಂದೆ ರಚಿಸಿದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಾಗಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದು ಎಲ್ಲಾ ಹೊಸ ನಮೂದುಗಳಿಗೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತುಂಬಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಕಾಲಮ್ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇವೆಲ್ಲವೂ ಡೆವಲಪರ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಸಮಗ್ರತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯು ಅನುಗುಣವಾದ ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾದಲ್ಲಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.

ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಈವೆಂಟ್ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲು, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ - ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗೆ ಕಾಲಮ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ - ಅದಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್. ಇದಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಒಂದೇ ವಹಿವಾಟನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಘಟನೆಗಳ (ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು) ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟುಗಳ ಸರಿಯಾದ ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಅದರೊಂದಿಗೆ, ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಪರಿಹಾರಗಳಂತೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಅಥವಾ ಅಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಹಿವಾಟು ರೋಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಾರದು ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು. ಇನ್ಸರ್ಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು, ತರಗತಿಗಳು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾವು ನವೀಕೃತವಾಗಿರುವ (ಮಾನ್ಯ ಸಮಯ) ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬರೆಯಲಾದ ಸಮಯವನ್ನು (ವಹಿವಾಟು ಬರೆಯುವ ಸಮಯ) ನೀವು ಬಳಸಬೇಕು. , ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಗಳ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದಾಖಲೆಗೆ ತಪ್ಪಾದ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಅದೇ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಯ (ಸಂಬಂಧಿತ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಟೇಬಲ್ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಓದುವಾಗ, ನಂತರದ ಸೃಷ್ಟಿ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಬಹು-ಬಳಕೆದಾರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ತಪ್ಪಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಗ್ರಹ ಡೇಟಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ, ಅಂದರೆ, ವಹಿವಾಟು ಪ್ರಾರಂಭವಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ವಿಷಯ. ಇಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಂದರೆ ವಹಿವಾಟಿನ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಅದರ ಅಂತ್ಯದ ನಡುವಿನ ಸಮಯದ ವಿಳಂಬವಾಗಿದೆ. ವಹಿವಾಟಿನ ಪ್ರಾರಂಭ ಎಂದರೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ DBMS ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವುದು ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟಿನ ಅಂತ್ಯವು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು DBMS ನಿಂದ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಾಕು. ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ಸ್ ಟೇಬಲ್ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಲಹೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇನ್ಸರ್ಟ್-ಮಾತ್ರ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಕರ್ತೃತ್ವವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಹ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ಸ್ ಟೇಬಲ್ ನಮೂದುಗಳಲ್ಲಿ ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ಕೀಲಿಯಲ್ಲಿನ ದಾಖಲೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದರೆ ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟು ಕೋಷ್ಟಕದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿದರೆ, ಹೀಗೆ ರಚಿಸಲಾದ ಮಾಹಿತಿ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಕಾನೂನು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ನಡುವಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವುದು.

ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಮಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ವಿವರಿಸಿದ ವಿಧಾನವು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇ-ಸರ್ಕಾರದ ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯು ಅನೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು - ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವೆಗಳ ನೋಂದಣಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ.

ಕಾಲಮ್, ಘನ-ಸ್ಥಿತಿಯ ಡ್ರೈವ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ DBMS ಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ಮಾಣದ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಎರಡನ್ನೂ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.

ಇಂದು, ಪಾಶ್ಚಿಮಾತ್ಯ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಲಯಗಳ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳ ಬೆಳಕಿನ ಕೈಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಪರಂಪರೆ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ವಾಣಿಜ್ಯ DBMS ಗಳಿಗೆ ಲಗತ್ತಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಯೋಜನೆಯು ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು - ಮಾಲೀಕತ್ವ, ಭದ್ರತೆ, ಉದ್ಯಮ ನೀತಿ, ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಲಪಡಿಸುವ ನೀತಿ. ಬದಲಾವಣೆ ನಿರ್ವಹಣಾ ಮಂಡಳಿಯು ಕಂಪನಿಯ ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಗುಂಪಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು CDB ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಂಡಳಿಯು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಭೇಟಿಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಪನಿಯ ಮಾಹಿತಿ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಬೆಂಬಲಿತ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಈ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಭದ್ರತಾ ನೀತಿ ಡೇಟಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿ ಧಾರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸರ್ಕಾರಿ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಮಿಲಿಟರಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರದ ರಹಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಕ್ರಮಗಳು ಅವಶ್ಯಕ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ವಿಶೇಷ ಭೌತಿಕ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು, ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಶಸ್ತ್ರ ಗಾರ್ಡ್‌ಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ರಹಸ್ಯ ಸೌಲಭ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇತರ ಕಂಪನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಅನುಮತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಧಾರಣ ನೀತಿಯು ಡೇಟಾದ ಉದ್ದವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ನಿಯಮವಾಗಿದೆ, ಅದು ನಾಶವಾಗುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಂಪನಿ ಮತ್ತು ಇಲಾಖೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಈ ನಿಯಮಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ನೀತಿಯು ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಜಾರಿ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳಿಗೆ ಈ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ದಶಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಿಗೆ ಪಾಸ್‌ವರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಇಂತಹ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಔಪಚಾರಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಕಂಪನಿಯನ್ನು ತೊರೆಯುವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಉದ್ಯೋಗಿಯನ್ನು ವಜಾ ಮಾಡದಿದ್ದಾಗ ಪ್ರವೇಶ-ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ವಜಾಗೊಳಿಸಿದ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಗೌಪ್ಯ ಕಂಪನಿ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.