![[समीक्षा] Data and Reality (William Kent) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2555330/c1a-085k3-pk8v7vrvhprv-zur3d5.jpg)
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Data and Reality (William Kent)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1935504215?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-and-Reality-William-Kent.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/data-and-reality-a-timeless-perspective-on/id1151210184?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+and+Reality+William+Kent+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1935504215/
#मॉडलऔरवास्तविकता #एकचीजकीपहचान #नामऔरपहचानकर्ता #विशेषताऔरसंबंध #प्रकारऔरउदाहरण #DataandReality
विलियम केंट की डेटा एंड रियलिटी, तीसरा संस्करण, डेटा मॉडलिंग पर लिखी गई असाधारण रूप से वैचारिक पुस्तक है. इसका विषय केवल डेटाबेस की तालिकाएं, फील्ड और संबंध नहीं हैं, बल्कि वह मानवीय प्रक्रिया है जिसमें हम अनिश्चित, बदलती और संदर्भ पर निर्भर दुनिया को निश्चित दिखने वाले डेटा में बदलते हैं. केंट का मूल तर्क है कि डेटा वास्तविकता की प्रतिलिपि नहीं, किसी खास उद्देश्य के लिए बनाया गया उसका सीमित निरूपण है. पुस्तक भाषा, पहचान, वर्गीकरण, नामकरण, विशेषता और संबंध जैसे साधारण लगने वाले विचारों के भीतर छिपी अस्पष्टताओं की जांच करती है. मूल कृति उन्नीस सौ अठहत्तर में आई थी, जबकि तीसरे संस्करण में स्टीव होबरमैन ने अद्यतन उदाहरण और अध्यायांत टिप्पणियां जोड़ी हैं. यह कोई तकनीकी उत्पाद का मार्गदर्शक नहीं है, न ही यह तैयार मॉडलिंग नियमों की सूची देता है. इसका उद्देश्य पाठक को बेहतर प्रश्न पूछना सिखाना है, ताकि डेटा की संरचना बनाने से पहले उसके अर्थ, सीमा, दृष्टिकोण और उपयोग को स्पष्ट किया जा सके.
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विलियम केंट की डेटा एंड रियलिटी, तीसरा संस्करण, डेटा मॉडलिंग पर लिखी गई असाधारण रूप से वैचारिक पुस्तक है. इसका विषय केवल डेटाबेस की तालिकाएं, फील्ड और संबंध नहीं हैं, बल्कि वह मानवीय प्रक्रिया है जिसमें हम अनिश्चित, बदलती और संदर्भ पर निर्भर दुनिया को निश्चित दिखने वाले डेटा में बदलते हैं. केंट का मूल तर्क है कि डेटा वास्तविकता की प्रतिलिपि नहीं, किसी खास उद्देश्य के लिए बनाया गया उसका सीमित निरूपण है. पुस्तक भाषा, पहचान, वर्गीकरण, नामकरण, विशेषता और संबंध जैसे साधारण लगने वाले विचारों के भीतर छिपी अस्पष्टताओं की जांच करती है. मूल कृति उन्नीस सौ अठहत्तर में आई थी, जबकि तीसरे संस्करण में स्टीव होबरमैन ने अद्यतन उदाहरण और अध्यायांत टिप्पणियां जोड़ी हैं. यह कोई तकनीकी उत्पाद का मार्गदर्शक नहीं है, न ही यह तैयार मॉडलिंग नियमों की सूची देता है. इसका उद्देश्य पाठक को बेहतर प्रश्न पूछना सिखाना है, ताकि डेटा की संरचना बनाने से पहले उसके अर्थ, सीमा, दृष्टिकोण और उपयोग को स्पष्ट किया जा सके.
