Faida:
- Uwezo wa kuelezea mifano ya dhana, kimantiki na ya kimwili na dhana za kuhalalisha na kutoa rasimu za uhusiano wa chombo kwa msaada wa akili ya bandia.
- Uwezo wa kuandaa kamusi ya data, sheria ya biashara na uhusiano wa jedwali na vidokezo vilivyoundwa na kuyathibitisha dhidi ya mfumo halisi.
- Uwezo wa kutathmini kwa kina mapendekezo ya schema inayozalishwa na AI katika suala la uadilifu, umoja na kufuata sheria za biashara.
Mfumo wa habari kimsingi ni muundo unaoweka data kupangwa. Uundaji wa data ni kazi ya kubuni ukweli wa biashara (mteja, agizo, bidhaa, ankara) na uhusiano wao kwa kila mmoja kwa njia iliyopangwa. Muundo mzuri wa data ndio msingi wa kuripoti sahihi, maswali ya haraka na data thabiti; Mfano mbaya ni chanzo cha miaka ya kutofautiana na kazi ya kurekebisha mara kwa mara. Mara nyingi, mtaalamu wa MIS haingii kificho kuanzia mwanzo, lakini huthibitisha kuwa mtindo huo unatii sheria za biashara na kutafsiri muundo kati ya kitengo cha biashara na TEHAMA.
Uundaji wa data unaendelea katika viwango vitatu vya uondoaji. Mfano wa dhana (dhana ya Kiingereza) ni kiwango cha juu zaidi: ni vyombo gani kuu vilivyopo na vinahusiana vipi? "Mteja anaweka agizo, agizo linajumuisha bidhaa." Hakuna maelezo ya kiufundi. Mtindo wa kimantiki unafafanua sifa (uga), funguo, na aina za uhusiano za kila chombo; lakini bado haijaunganishwa na bidhaa maalum ya hifadhidata. Muundo halisi (Kiingereza halisi) ni toleo halisi la majedwali, aina za data na faharasa katika hifadhidata maalum (k.m. SQL Server, PostgreSQL). Viwango hivi vitatu vinazidi kuwa matoleo ya kina ya wazo moja.
Uhusiano wa Chombo na Funguo
Lugha ya msingi ya muundo wa data ni muundo wa Uhusiano wa Taasisi (ER). Huluki inaweza kuzingatiwa kama jedwali: Mteja, Agizo. Sifa ni safu wima ya jedwali: jina, barua pepe, kiasi. Uhusiano ni jinsi vyombo vinavyounganishwa: mteja anaweza kuwa na maagizo mengi (uhusiano wa moja hadi nyingi).
Kuna dhana mbili muhimu muhimu. Ufunguo msingi ni sehemu inayotambulisha kwa njia ya kipekee kila safu katika jedwali; kwa mfano CustomerID. Kitufe cha kigeni ni sehemu katika jedwali moja inayoelekeza kwa ufunguo wa msingi wa jedwali lingine; Kitambulisho cha Mteja katika jedwali la agizo huunganisha agizo la mteja. Miunganisho hii inahakikisha uadilifu wa urejeleaji: agizo haliwezi kuwekwa kwa mteja ambaye hayupo.
Kidokezo: Wakati AI inatengeneza rasimu ya ER, hurahisisha kuomba kwa uwazi ufunguo msingi kwa kila jedwali na ufunguo wa kigeni kwa kila uhusiano. Lakini thibitisha kila ufunguo wa kigeni uliopendekezwa na mtindo dhidi ya sheria halisi ya biashara: wakati mwingine uhusiano unaofikiri ni "moja kwa-wengi" kwa kweli ni "nyingi-kwa-nyingi".
Kusawazisha: Kuzuia Kujirudia
Kurekebisha ni mchakato wa kupunguza upungufu na kuhifadhi uadilifu kwa kugawanya data katika majedwali ya kimantiki. Lengo ni kuweka taarifa sawa katika sehemu moja. Kwa mfano, badala ya kuandika anwani ya mteja tena na tena katika kila mstari wa agizo, unaweka anwani mara moja kwenye jedwali la Wateja na kuiunganisha na ufunguo wa kigeni kutoka kwa agizo. Kwa njia hii, anwani inapobadilika, unaisasisha mahali pamoja; Vinginevyo, mamia ya maagizo yatakuwa na anwani tofauti. Hii inaitwa update anomaly.
Kinyume cha kuhalalisha ni kudhoofisha hali ya kawaida: kuruhusu kwa makusudi marudio fulani kwa ajili ya kasi ya kuripoti. Katika mifumo ya biashara (database ya uendeshaji), kuhalalisha kwa ujumla kunapendekezwa, na katika mifumo ya kuripoti (ghala la data), urekebishaji wa hali ya kawaida mara nyingi hupendelewa. Kwa hivyo "kurekebisha sio nzuri kila wakati"; Uamuzi unafanywa kulingana na kusudi.
Kamusi ya Data: Lugha ya Kawaida
Kamusi ya data ni hati inayofafanua maana ya kila sehemu, aina yake, vikwazo na kanuni za biashara. Je, uwanja wa "hadhi" unamaanisha nini? Ni maadili gani yanaweza kuchukua (Inasubiri, Imeidhinishwa, Imeghairiwa)? Je, ni lazima? Bila hati hii, uwanja huo utatafsiriwa tofauti na timu tofauti na ripoti itapotoshwa. Kamusi ya data ni lingua franka ya shirika na mojawapo ya bidhaa muhimu sana zinazotolewa na mtaalamu wa MIS. AI inaweza kutoa kwa haraka rasimu ya awali ya kamusi ya data kutoka kwa muundo uliopo wa jedwali; Lakini kitengo kinachotumia data hiyo pekee ndicho huthibitisha maana halisi ya biashara ya kila sehemu.
Kesi Tatu Ndogo: Kwa Nambari
Kesi ya 1 - Gharama ya kurudia. Katika kampuni ya usambazaji, anwani ya mteja iliwekwa kando katika jedwali la agizo na ankara. Wakati mteja alihama, anwani ilisasishwa katika jedwali moja tu; ankara 1,400 zilikwenda kwa anwani ya zamani na kurejeshwa. Ikiwa anwani ilirekebishwa katika jedwali moja, sasisho moja lingetosha. Mradi wa kurekebisha uligharimu wiki 2.
Kesi 2 - aina mbaya ya uhusiano. Mtaalamu wa MIS katika taasisi ya elimu alikubali uhusiano wa (mmoja kwa-wengi) "Mwanafunzi ni wa Darasa" katika modeli inayozalishwa na AI. Hata hivyo, wanafunzi wanaweza kujiandikisha katika zaidi ya darasa moja la kuchaguliwa; Uhusiano ulikuwa kwa kweli wengi-kwa-wengi na meza ya kati (Rekodi) ilihitajika. Kosa lilidhihirika uwanjani pale mwanafunzi alipokosa kujiunga na darasa la pili. Ikiwa pendekezo la AI lingethibitishwa, lingepatikana tangu mwanzo.
Kesi ya 3 - Thamani ya kamusi ya data. Ilibainika kuwa uwanja wa "policy_status" katika kampuni ya bima ulitafsiriwa tofauti na timu 5 tofauti, kwa hivyo KPI hiyo hiyo ilitoa matokeo 3 tofauti katika ripoti. Kwa kuandaa kamusi ya data inayoendeshwa na AI na kufikia makubaliano sawa na kitengo cha biashara, kutofautiana kwa ripoti kuliondolewa na muda wa mkutano wa kila mwezi wa upatanisho ulipunguzwa kwa 60%.
Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu
Agizo dhaifu:
Tengeneza hifadhidata ya e-commerce.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: Wewe ni modeli wa data mwenye uzoefu. RASIMU kielelezo cha data NAKILI kulingana na sheria zifuatazo za biashara.Sheria:- Kwa kila chombo: sehemu, ufunguo msingi, sehemu zinazohitajika.- Kwa kila uhusiano: chapa (moja-kwa-nyingi / nyingi-hadi-nyingi) na ufunguo wa kigeni.- Pendekeza jedwali la kati katika mahusiano mengi hadi mengi.- Weka hali ya kawaida hadi 3; Ukipendekeza upunguzaji wa hali ya kawaida kimakusudi, andika mantiki.- Weka lebo [UTHIBITISHO UNAOTAKIWA] sheria yoyote ya biashara ambayo huna uhakika nayo.Kanuni za biashara:- Mteja anaweza kuagiza nyingi.- Agizo lina bidhaa nyingi; Bidhaa moja hutokea kwa oda nyingi.- Bidhaa zina kategoria.[kanuni zingine...]
Kidokezo chenye nguvu hufafanua kiwango cha modeli (kimantiki), kanuni muhimu na uhusiano, lengo la kuhalalisha, na pointi zinazohitaji uthibitisho.
Violezo Vinne Vinakiliwa
1) Rasimu ya kamusi ya data:
Muhtasari wa kamusi ya data unafuata kutoka kwa ufafanuzi wa jedwali. Kwa kila sehemu: jina, aina, ni lazima, thamani zinazowezekana, maana ya biashara (lebo[PREDICTION] ikiwa ni utabiri). Jedwali: [DDL au orodha ya sehemu]
2) Mapitio ya kuhalalisha:
Je, kuna hatari yoyote ya nakala ya data, kusasisha hitilafu, na fursa ya kuhalalisha katika muundo wa jedwali hapa chini? Kwa kila matokeo, andika ni aina gani ya kawaida inakiuka na pendekezo lako. Muundo: [maandishi]
3) Rasimu ya ER kutoka kwa sheria ya biashara:
Tafsiri sheria zifuatazo za biashara kuwa huluki, sifa na mahusiano. Bainisha aina ya kila uhusiano (1-1, 1-N, N-N) na kama N-N, pendekeza jedwali la kati. Weka alama kwenye sheria zisizoeleweka. Sheria: [maandishi]
4) Maswali ya uthibitishaji wa aina ya uhusiano:
Kwa kila uhusiano katika muundo wa data ulio hapa chini, tengeneza swali la biashara la "ndiyo/hapana" litakalojaribu usahihi wa aina yake (k.m., "Je, mwanafunzi anaweza kuandikishwa katika zaidi ya darasa moja kwa wakati mmoja?"). Mfano: [maandishi]
Chati ya Kulinganisha: Viwango vya Mfano
kipengele
dhana
mantiki
kimwili
Maelezo
angalau
kati
wengi
ufunguo/uhusiano
Mali kuu
Vifunguo vimefafanuliwa
Ikiwa ni pamoja na index/aina
Inategemea hifadhidata
hapana
hapana
Ndiyo
hadhira lengwa
kitengo cha biashara
mchambuzi
Msanidi/DBA
Mchango wa AI
rasimu
rasimu kali
Rasimu, uthibitisho wa DBA
Makosa ya kawaida
- Kufikiria uhusiano wa wengi kwa wengi kama moja kwa wengi. Hili ndilo kosa la kawaida la uundaji; Ikiwa meza ya kati imesahau, mfumo hauwezi kuweka hali halisi.
- Kuweka kila kitu kwenye meza moja. Kukusanya sehemu zote katika jedwali moja kwa ajili ya "urahisi" hutoa kurudia na kusasisha hitilafu.
- Sio kuandika kamusi ya data. KPI hiyo hiyo inatoa matokeo tofauti wakati maana ya nyanja inabakia akilini.
- Kuamini kwa upofu mapendekezo ya AI ya aina na vikwazo vya data. Mfano unaweza kupendekeza eneo "kubwa la kutosha"; Kanuni ya biashara huamua vikomo halisi (k.m. TR ID tarakimu 11).
- Absolutizing kuhalalisha. Kurekebisha kupindukia kwenye safu ya kuripoti kunapunguza kasi ya hoja; Kusudi hutofautiana kulingana na muktadha.
Tahadhari: Akili Bandia inaweza kutoa mifano ambayo inaonekana nzuri lakini inakiuka sheria za biashara. Kwa kila uhusiano uliopendekezwa na mfano, swali "ni kweli kama hii?" Uliza swali la biashara. Mfano wa data ni mifupa ya mfumo; Fracture katika mifupa ni vigumu sana kutengeneza baadaye.
Kwa muhtasari
Uundaji wa data ni mchakato wa kupanga ukweli wa biashara na huluki, sifa na uhusiano na mapato katika viwango vya dhana, kimantiki na halisi. Funguo za msingi na za kigeni huhakikisha uadilifu wa marejeleo; Kusawazisha kunapunguza urudiaji, lakini upunguzaji wa hali ya kawaida pia ni halali kulingana na kusudi. Kamusi ya data ni lugha ya kawaida ya shirika. AI hutoa kasi kubwa katika kutoa rasimu za ER, kamusi za data, na hakiki za kuhalalisha; hata hivyo, aina za uhusiano, aina za data, na semantiki za biashara lazima zithibitishwe dhidi ya kanuni halisi ya biashara. Kwa sababu tu mfano unaonekana mzuri haimaanishi kuwa ni sawa.
Jukumu la maombi
Fikiria "mfumo wa mkopo wa maktaba": wanachama, vitabu, rekodi za mkopo. (1) Kuwa na rasimu ya kielelezo cha kimantiki inayotolewa na kidokezo chenye nguvu. (2) Jaribu aina ya kila uhusiano ambao mtindo unapendekeza (haswa, "je, mwanachama anaweza kuwa na zaidi ya nakala moja ya kitabu kimoja?") na swali la biashara. (3) Tafuta angalau uhusiano mmoja kati ya nyingi hadi nyingi na ueleze jedwali la kati. (4) Andika mistari ya kamusi ya data kwa angalau sehemu 4 (jina, aina, lazima, maana ya biashara). (5) Angazia kikwazo ambacho kielelezo kinaweza kutoshea na ueleze jinsi ungekithibitisha.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Ufunguo msingi wa kila jedwali umefafanuliwa.
- [ ] Nilithibitisha aina ya kila uhusiano na swali la biashara.
- [ ] Nilifafanua jedwali la kati kwa uhusiano wa wengi hadi wengi.
- [ ] Nilirekebisha au kuhalalisha urekebishaji wa data rudufu.
- [ ] Niliandika mstari wa kamusi ya data kwa nyanja muhimu.
- [ ] Nilithibitisha aina ya data ya AI/mapendekezo ya kizuizi dhidi ya sheria ya biashara.