![[समीक्षा] Data Modeling Made Simple (Steve Hoberman) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2550548/c1a-085k3-0v4pn1xjuvrj-5fiote.jpg)
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Data Modeling Made Simple (Steve Hoberman)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0977140067?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Data-Modeling-Made-Simple-Steve-Hoberman.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-case-for-network-marketing-one-of-the/id985770091?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Data+Modeling+Made+Simple+Steve+Hoberman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B019PMZUR6/
#डेटामॉडलस्कोरकार्ड #वैचारिकतार्किकभौतिकमॉडल #इकाईविशेषतासंबंध #सामान्यीकरणऔरडीनॉर्मलाइजेशन #कुंजीऔरकार्डिनैलिटी #DataModelingMadeSimple
डेटा मॉडलिंग मेड सिंपल, सेकंड एडिशन, स्टीव होबरमैन की व्यावहारिक मार्गदर्शिका है, जो व्यवसाय और सूचना प्रौद्योगिकी के बीच डेटा संबंधी संवाद को स्पष्ट बनाने पर केंद्रित है. इसका विषय डेटाबेस डिजाइन भर नहीं है, बल्कि डेटा को किसी संगठन की साझा भाषा और निर्णय लेने की आधारभूत संरचना के रूप में समझना है. पुस्तक शुरुआती पाठकों के लिए सुगम शैली अपनाती है, फिर क्रमशः अधिक तकनीकी अवधारणाओं तक जाती है. लेखक डेटा मॉडल को ऐसे दृश्य मानचित्र की तरह प्रस्तुत करते हैं जो डेटा के समूहों, उनके गुणों और उनके पारस्परिक संबंधों को समझने में सहायता देता है. इसमें व्यवसाय उपयोगकर्ता, विश्लेषक, आर्किटेक्ट, डिजाइनर और डेवलपर, सभी के लिए उपयोगी संदर्भ मिलता है. सेकंड एडिशन में वैचारिक, तार्किक और भौतिक मॉडलों के अंतर, गुणवत्ता मूल्यांकन, आवश्यकताओं के संग्रह, सामान्यीकरण, आयामी मॉडलिंग तथा व्यापक डेटा संदर्भों पर ध्यान दिया गया है. अभ्यासों और अध्यायांत मुख्य बिंदुओं के कारण यह केवल सिद्धांत का परिचय नहीं, बल्कि मॉडल पढ़ने, बनाने और परखने की कार्यपद्धति भी देता है.
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डेटा मॉडलिंग मेड सिंपल, सेकंड एडिशन, स्टीव होबरमैन की व्यावहारिक मार्गदर्शिका है, जो व्यवसाय और सूचना प्रौद्योगिकी के बीच डेटा संबंधी संवाद को स्पष्ट बनाने पर केंद्रित है. इसका विषय डेटाबेस डिजाइन भर नहीं है, बल्कि डेटा को किसी संगठन की साझा भाषा और निर्णय लेने की आधारभूत संरचना के रूप में समझना है. पुस्तक शुरुआती पाठकों के लिए सुगम शैली अपनाती है, फिर क्रमशः अधिक तकनीकी अवधारणाओं तक जाती है. लेखक डेटा मॉडल को ऐसे दृश्य मानचित्र की तरह प्रस्तुत करते हैं जो डेटा के समूहों, उनके गुणों और उनके पारस्परिक संबंधों को समझने में सहायता देता है. इसमें व्यवसाय उपयोगकर्ता, विश्लेषक, आर्किटेक्ट, डिजाइनर और डेवलपर, सभी के लिए उपयोगी संदर्भ मिलता है. सेकंड एडिशन में वैचारिक, तार्किक और भौतिक मॉडलों के अंतर, गुणवत्ता मूल्यांकन, आवश्यकताओं के संग्रह, सामान्यीकरण, आयामी मॉडलिंग तथा व्यापक डेटा संदर्भों पर ध्यान दिया गया है. अभ्यासों और अध्यायांत मुख्य बिंदुओं के कारण यह केवल सिद्धांत का परिचय नहीं, बल्कि मॉडल पढ़ने, बनाने और परखने की कार्यपद्धति भी देता है.
