Bu bölüm, belirli veri yönetimi ihtiyaçlarınızı karşılamak için Excel, Access veya SQL Server kullanıp kullanmayacağınıza karar vermenize yardımcı olacak bir değerlendirme listesiyle sona ermektedir. Bazı veri kümeleri için Excel’i, diğerleri için Access veya SQL Server’ı kullanabilirsiniz.

Excel’i şu durumlarda kullanın:

• Nispeten az miktarda veriye sahipsiniz.
• Verileriniz bir veri tablosunda veya nispeten az sayıda tabloda depolanır ve veri tablolarınızda tanımlanmış çok sayıda karmaşık ilişki yoktur.
• Excel’in özellikle uygun olduğu veriler üzerinde veri hesaplamaları veya formüller yürütmek, istatistiksel veri analizi yapmak veya veriler üzerinde başka benzersiz hesaplamalar yapmak istiyorsunuz.
• Çok fazla ek biçimlendirme çalışması yapmadan verileri hızlı bir şekilde yazdırmak istiyorsunuz.
• Birden çok uzak konum üzerinden veri senkronizasyonu, gelişmiş veri yedekleme ve geri yükleme gereksinimleri veya devam eden veri kaydı ve denetim izleme gereksinimleri için herhangi bir özel gereksiniminiz yoktur.
• Web üzerinden verilerinizin basit bir anlık görüntüsünü sunmak istiyorsunuz.

Access’i şu durumlarda kullanın:

• Verileriniz Excel’in çalışma sınırlarını aşıyor.
• Verilere eşzamanlı erişime ihtiyaç duyan birkaç kişiden fazla, ancak diyelim ki birkaç düzineden fazla insanınız yok.
• Verileri birkaç uzak konum üzerinden senkronize etmeniz gerekiyor.
• Daha sağlam veri girişi, sorgulama ve raporlama çözüm seçeneklerinden yararlanmak istiyorsunuz.
• Fazladan çaba harcamadan hafif bir Web tabanlı veri girişi ve raporlama çözümü oluşturmak istiyorsunuz.
• Bir dereceye kadar veri güvenliği ve veri yedekleme ve geri yükleme uygulamak istiyorsunuz ve bunu yapmak için küçük bir zaman yatırımı yapmaya hazırsınız.

SQL Server’ı şu durumlarda kullanın:

• Verileriniz Access’in çalışma sınırlarını aşıyor.
• Çok miktarda çok boyutlu veriye sahipsiniz.
• Verilere aynı anda erişmesi gereken çok sayıda insan var.
•Uzak konumlardaki çok sayıda veriyi büyük miktarda senkronize etmeniz gerekir.
• Belirli koşullar karşılanmadığında grup olarak geri alınabilen çok sayıda işlem gerçekleştirmeniz gerekir.
• Veri depolama için gelişmiş veya benzersiz ihtiyaçlarınız varsa; veri yedekleme, alma ve geri yükleme; ve veri kaydı ve denetim takibi.
• Veri girişi tetikleyicileri ve saklı yordamlar gibi gelişmiş veya benzersiz çözüm geliştirme ihtiyaçlarınız var.
• Çok çeşitli veritabanı yönetim sistemlerinde verileri içe aktarmak, dışa aktarmak veya senkronize etmek istiyorsunuz.
• Verilerinizle etkileşime geçmek ve verilerinizi yönetmek için uçtan uca, Web tabanlı bir çözüm oluşturmak istiyorsunuz.
• Daha hızlı veri erişimi ve veri yönetimi için daha güçlü bilgi işlem kaynaklarından yararlanmak istiyorsunuz.

Veri tabanları isimleri
Veritabanı ne demek
Veritabanı programları
Veritabanı tasarımı Aşamaları
Veritabanı Türleri
Oracle veritabanı
Veri tabanı Nerelerde kullanılır
İlişkisel veritabanı Nedir

Verilerinizi Tanımlayın

Veritabanınızın veri tablolarını oluşturmadan ve bu tabloları değerlerle doldurmadan önce, verilerinizi tanımlamak için biraz zaman ayırmalısınız. Verilerinizin ulaşmanıza yardımcı olmasını istediğiniz hedefleri, sonuçları veya sonuçları belirleyerek verilerinizi tanımlamaya başlarsınız.

Ardından, verilerinizi toplamak, girmek, depolamak, kullanmak ve analiz etmek için teknik gereksinimleri belirlersiniz. Bu bilgilerle donatılmış olarak, uygun veritabanı yönetim sistemini daha iyi seçebilir ve tablolarınızı, alanlarınızı ve tablo ilişkilerinizi daha iyi tasarlayabilirsiniz.

Hedeflerinizi, Sonuçlarınızı veya Sonuçlarınızı Belirleyin

Birçok kişi ve kuruluş, bazı veri tabloları oluşturarak, tabloları birbiriyle ilişkilendirerek ve bunları değerlerle doldurarak bir veritabanı tanımlamaya ve tasarlamaya başlar. İyi planlanmış bir veritabanı tanımı ve tasarımı için bu adımlar tek başına yeterli değildir.

İlk olarak, elde etmenize yardımcı olması için verilerinize ihtiyacınız olan hedefleri, sonuçları veya sonuçları belirlemelisiniz. Ardından, veri toplamanın ve analiz etmenin bu hedeflere, sonuçlara veya sonuçlara ulaşmanıza nasıl yardımcı olacağını belirlemelisiniz. Bunu yapmak, tüm verilerinizi daha iyi yakalamak ve analiz etmek için tablo türlerinin ve bu tablolar arasındaki ilişkilerin daha geniş bir görünümünü sağlamaya yardımcı olabilir.

İlk olarak, veritabanınızın tasarımına dahil olan kilit kişileri, verilerinizi toplayan, giren ve analiz edenleri ve son olarak bu verilere dayalı olarak önemli kararlar verenleri bir araya getirin. Ardından, veritabanınızı daha iyi tasarlamanıza yardımcı olması için bu kişilerden bilgi toplayın.

Veritabanınızla ve verilerinizle ilgili kilit kişiler, üç soruyu yanıtlamaya hazır olmalıdır:

Soru 1: Hedefleriniz nelerdir ve kuruluşumuzun hedefleri nelerdir? Bu, aşağıdakilere ayrılabilir:

• Bu verileri toplayarak hangi hedeflere ulaşmaya çalışıyoruz?
• Bu verilerin ele alınmasına yardımcı olabilecek ne tür problemler veya sorunlarla karşı karşıyayız?
• Bu verilerle neyi ölçmeye, izlemeye veya analiz etmeye çalışıyoruz?
• Bu verileri kimden veya nereden topluyoruz?
• Bu verileri ne sıklıkla topluyoruz?

Soru 2: Hangi sonuçları arıyorsunuz ve kuruluşumuz hangi sonucu elde etmeye çalışıyor? Bu şu anlama gelir:

• Topladıktan sonra bu verilerle ne yapmamız gerekiyor?
• Bu verileri toplayarak, ölçerek, izleyerek veya analiz ederek hangi sonuçlara ulaşmayı umuyoruz?

Soru 3: Sizin ve kuruluşumuz için başarılı bir sonuç nasıl olur?

• Bu verileri topladığımızda, ölçtüğümüzde, izlediğimizde veya analiz ettiğimizde başarılı bir sonuç nasıl görünür?
• Bu verilerin başarılı bir şekilde toplanmasından, ölçülmesinden, izlenmesinden veya analiz edilmesinden nihai olarak nasıl fayda sağlayacağımızı tasavvur edebiliriz?

Veritabanınızı daha iyi tasarlamak için bir plan geliştirmek üzere bu bilgi toplama oturumunun sonuçlarını kullanın.

■İpucu : Kendinizin ve kuruluşunuzun hedeflerini, sonuçlarını ve verilerinizin ulaşmanıza yardımcı olacağı sonuçları net bir şekilde tanımlamanın gücünü hafife almayın.

Örneğin, net hedefler, istediğiniz sonuçlara ve sonuçlara ulaşmak için yalnızca en önemli verileri toplamaya odaklanmanıza yardımcı olabilir. Yalnızca en önemli verileri toplamaya odaklanmak, kullanımı daha kolay olan ve daha az bilgi işlem kaynağı tüketen daha az karmaşık bir veritabanı tasarımıyla sonuçlanabilir.

Web sitelerinizi, arama motorlarında en yukarı getirmek adına sizlere 3 adet paket öneriyoruz. Bu paketler sayesinde web siteleriniz aramalarda 1 yıl içerisinde en yukarıya tırmanacaktır. 

1) Backlink Paketi  50 $ (Yıllık Ücret)
2) Hızlandırma Paketi 300 $ (Yıllık Ücret)
3) Kelime Yönlendirme Paketi 150 $ (Aylık Ücret)

The post Doğru Veritabanı Ürününü    – SEO Hizmeti Sunma – SEO Hizmeti – SEO Hizmeti Ücretleri – SEO Hizmeti Yaptırma first appeared on Jeff Bezos Tasarım.

Microsoft Office Excel 2003, tek bir çalışma sayfasında en fazla 65.536 veri kaydı veya 256 veri alanı görüntüleyebilir.

Verileriniz bu sınırlardan herhangi birini aşarsa ne olur? Birkaç seçeneğiniz var, özellikle aşağıdakiler:

• Verileri daha küçük veri tablolarına bölebilirsiniz, ancak bu yaklaşımın Excel’de kurulması ve sürdürülmesi çok zor olabilir. Ayrıca, çoklu veri çapraz referans işlemleri, bilgisayarınızın kaynakları üzerinde büyük bir yük olabilir.
• Verilerinizi depolamak ve yönetmek için Microsoft Office Access 2007 veya Access 2003 kullanabilirsiniz, ancak Access 2007 ve 2003 ile tek bir tabloda 255 veri alanıyla sınırlısınız. Ayrıca, birkaç özel veri alanı türü dışında, Access 2007 için bir veri kaydında 4.000 karakterle (Access 2003 için 2.000 karakter) sınırlandırılırsınız.
• Excel’e kıyasla çok büyük veritabanları için daha sağlam olan diğer veritabanı yönetim sistemlerini kullanabilirsiniz; örneğin, Microsoft SQL Server. Ancak bu sistemler daha pahalıdır, öğrenmesi ve bakımı daha zordur, daha fazla bilgi işlem kaynağı gerektirir ve Excel’in harika veri analizi özelliklerinin çoğundan yoksundur.

Bununla birlikte, Excel’in sınırlarını aşan büyük miktarda veriyi Excel’de temsil etmek için bir yaklaşım daha vardır ve bu yaklaşım, verileri çok boyutlu bir veritabanına dönüştürmektir.

Excel’in görüntüleme sınırlarını aşan büyük miktarda veriye sahip olduğunuzda veya bireysel veri değerlerinin kendisi yerine yalnızca özetlenmiş verilerle çalışmak istediğiniz büyük bir veritabanına sahip olduğunuzda çok boyutlu bir veritabanı kullanmayı düşünmelisiniz.

Çok boyutlu bir veritabanı, büyük bir veritabanındaki en önemli gerçekleri ve rakamları özetleyen bir dizi veri kaydıdır. Çok boyutlu terimi, özetlenen gerçeklerin ve rakamların çeşitli boyutlar boyunca çapraz başvurulabilmesi gerçeğinden gelir.

Çok boyutlu verilerle çalışırken bilmeniz gereken bazı temel terimler şunlardır:

• Boyutlar, zaman, coğrafya, ürünler ve hizmetler veya organizasyonlar gibi benzer olgu ve rakamların kategorileri veya gruplandırmalarıdır.
• Boyutlar ayrıca düzeylere ayrılabilir. Zaman odaklı bir boyut yıllar, mevsimler, aylar ve haftalardan oluşabilir. Coğrafi yönelimli bir boyut kıtalardan, ülkelerden veya bölgelerden ve eyaletlerden veya illerden oluşabilir.
• Düzeyler üyelerden oluşur. Yıl düzeyi 2004, 2005, 2006 ve 2007 üyelerini içerebilir. Ülke düzeyi Fransa, Almanya ve İtalya üyelerini içerebilir.
• Ölçüler, özetlenmiş veri değerlerini içerir. Ölçüler, ne kadar ayrıntıyla çalışmak istediğinize bağlı olarak üye, düzey veya boyuta göre özetlenebilir.
• Boyutlar, seviyeler, üyeler ve ölçüler, küp dosyaları adı verilen elektronik dosyalarda saklanır. Fiziksel bir küpün üç boyutu olduğu gibi, çok boyutlu bir veri küpü dosyası da boyutları içerir.

■Not : Küp dosyaları, üç boyutla sınırlı olmadıkları için kesin olarak geometrik anlamda küp değildir. Bununla birlikte, bu bağlamda küp dosyası terimi, çok boyutlu veri analizi disiplininde iyi anlaşılmış ve tanımlanmıştır.

Bir küp dosyası önceden özetlenmiş üyeler, düzeyler ve boyutlar için çeşitli ölçüm kombinasyonları içerdiğinden, özetlenmiş verileri çok hızlı bir şekilde alabilirsiniz. Aslında, küp dosyaları yalnızca veri kayıtlarının temel gerçeklerinin ve rakamlarının özetlenmiş temsillerini içerdiğinden, küp dosyalarının boyutu, dayandıkları verilerden daha küçüktür. Daha küçük boyutları nedeniyle, küp dosyaları çalışmak için daha az bilgi işlem kaynağı kullanabilir. Küp dosyaları oluşturmak ve bunlarla çalışmak için Excel’i kullanabilirsiniz.

Excel 2003’te bir küp dosyası oluşturmak ve kaydetmek için aşağıdakileri yapın:

■Not : Excel 2007, MS Query kullanarak küp dosyası oluşturmayı desteklemez. Bu özellik, teknik sorunlar nedeniyle Excel 2007’den kaldırılmıştır. Ancak, Microsoft SQL Server Analysis Services’da bulunan küpleri temel alan küp dosyaları oluşturabilirsiniz. Microsoft SQL Server Analysis Services’ı kullanarak ilişkisel veritabanlarından küp dosyaları da oluşturabilirsiniz.

1. Excel’i başlatın.
2. Veri ➤ Dış Verileri İçe Aktar ➤ Yeni Veritabanı Sorgusu’na tıklayın.
3. Sorguları Oluşturmak/Düzenlemek için Sorgu Sihirbazını Kullan onay kutusu seçiliyken, Veritabanları sekmesinde, mevcut bir dış veri kaynağına (dBASE dosyası, bir Excel çalışma kitabı veya bir Access veritabanı) ve ardından Tamam’a tıklayın.
4. Sorgu Sihirbazı’ndaki adımları izleyin.
5. Sorgu Sihirbazı – Bitir sayfasında, Bu sorgudan bir OLAP Küpü Oluştur seçeneğini seçin ve Son’a tıklayın.
6. Küp dosyasını oluşturmayı tamamlamak için OLAP Küp Sihirbazındaki adımları tamamlayın.

En çok kullanılan veritabanları
Veri tabanları isimleri
Veritabanı çeşitleri
Veri tabanı Örnekleri
Oracle veritabanı
Veri Tabanı PROGRAMCILIĞI
Oracle veritabanı Nedir
Veri tabanı nasıl yazılır

Excel 2007’de bir küp dosyasını açmak ve üzerinde çalışmak için aşağıdakileri yapın:

1. Diğer Kaynaklardan Veri ➤ (Dış Veri Al) ➤ Microsoft Query’den tıklayın.
2. Sorguları Oluşturmak/Düzenlemek için Sorgu Sihirbazını Kullan onay kutusu seçiliyken ve OLAP Küpleri sekmesi seçiliyken, listeden bir küp dosyasının adını seçin (veya <Yeni Veri Kaynağı>’na tıklayın, Tamam’a tıklayın, aşağıdaki adımları izleyin. Yeni Veri Kaynağı Oluştur iletişim kutusunda Tamam’a tıklayın ve ardından yeni veri kaynağının adını seçin) ve ardından Tamam’a tıklayın. Verileri İçe Aktar iletişim kutusu görünür.
3. Tamam’a tıklayın.
4. PivotTable Alan Listesi bölmesini kullanarak bir PivotTable oluşturun.

Excel 2003’te bir küp dosyasını açmak için aşağıdakileri yapın:

1. Dosya ➤ Aç’a tıklayın.
2. Dosya Türü listesinde Tüm Veri Kaynakları’nı seçin.
3. .cub dosya uzantılı bir dosyaya göz atın ve bir dosya seçin.
4. Aç’a tıklayın.
5. PivotTable Alan Listesi bölmesini kullanarak bir PivotTable oluşturun.

Excel 2003’te bir küp dosyası oluşturmak için aşağıdakileri yapın:

1. Excel’i başlatın.
2. Veri ➤ Dış Verileri İçe Aktar ➤ Yeni Veritabanı Sorgusu’na tıklayın.
3. Sorguları Oluşturmak/Düzenlemek için Sorgu Sihirbazını Kullan onay kutusu ve Veritabanları sekmesi seçiliyken, mevcut bir dış veri kaynağına (dBASE dosyası, Excel çalışma kitabı gibi) bağlantı oluşturmak için listedeki öğelerden birine tıklayın. veya bir Access veritabanı) ve ardından Tamam’ı tıklatın.
4. Sorgu Sihirbazı’ndaki adımları izleyin.
5. Sorgu Sihirbazı – Bitir sayfasında, Bu Sorgudan Bir OLAP Küpü Oluştur seçeneğini seçin ve Son’a tıklayın. OLAP Küp Sihirbazı sayfasına hoş geldiniz veya OLAP Küp Sihirbazı Adım 1/3 sayfası görünür.
6. OLAP Küp Sihirbazına Hoş Geldiniz sayfası görüntülenirse, İleri’ye tıklayın.
7. Küp dosyasını oluşturmayı tamamlamak için OLAP Küp Sihirbazı’ndaki adımları tamamlayın.

Web sitelerinizi, arama motorlarında en yukarı getirmek adına sizlere 3 adet paket öneriyoruz. Bu paketler sayesinde web siteleriniz aramalarda 1 yıl içerisinde en yukarıya tırmanacaktır. 

1) Backlink Paketi  50 $ (Yıllık Ücret)
2) Hızlandırma Paketi 300 $ (Yıllık Ücret)
3) Kelime Yönlendirme Paketi 150 $ (Aylık Ücret)

The post Çok Boyutlu Veritabanları   – SEO Hizmeti Sunma – SEO Hizmeti – SEO Hizmeti Ücretleri – SEO Hizmeti Yaptırma first appeared on Jeff Bezos Tasarım.