ক্ষুদ্র নমুনা প্রসেসের জন্য ডাটা প্রবাহ চিত্র

ক্ষুদ্র নমুনা প্রসেসের জন্য ডাটা প্রবাহ চিত্র – নিয়ে আজকের আলোচনা। এই পাঠটি “সিস্টেম অ্যানালাইসিস অ্যান্ড ডিজাইন” বিষয় এর “স্ট্রাকচারড অ্যানালাইসিস টুলস” বিভাগের একটি পাঠ।

ক্ষুদ্র নমুনা প্রসেসের জন্য ডাটা প্রবাহ চিত্র

 

সিস্টেম অ্যানালাইসিস অ্যান্ড ডিজাইন,ডাটা ফ্লো ডায়াগ্রাম (Data Flow Diagram) এর ক্ষেত্রে বর্গ, তীর, বৃত্ত বা বাবল (Square, arrow, circle or bubble) এবং খোলা চতুর্ভূজ (Open rectangle) ব্যবহার করা হয়ে থাকে। তা ছাড়া বিভিন্ন থাম্ব রুল (Thumb rule)-এর যে- কোনোটি ব্যবহার করা যেতে পারে।

নিচে ৫.১১, ৫.12 এবং ৫.১৩ নং চিত্রে ৩টি নমুনা DFD অঙ্কন করে দেখানো হলো

 

ডিসিশন ট্রি (Decision Trees):

ধরা যাক, একজন কর্মচারী (Employee) এর ব্যক্তিগত বর্ণনা (Record) ফাইলে নিচের ডাটা উপাদান রয়েছে- সোস্যাল সিকিউরিটি নাম্বার, নাম, ঠিকানা, বয়স, লিঙ্গ, বেতন, বিভাগ (Social security number, Name Address, Age, Sex, Salary, Dependents) |

এখানে নাম (Name) একটি গ্রুপ আইটেম (Group item), যার সাব-গ্রুপ (Sub Group) হচ্ছে লাস্ট নেম, ফার্স্ট নেম, মিডিল নেম ( Last name, First name, Middle name)। অনুরূপভাবে, ঠিকানা (Address) এর অধীনে কিছু সাব-গ্রুপ আইটেম (Sub-Group item) রয়েছে— স্ট্রিট, এরিয়া, বাড়ির নাম্বার (Street, area, house no.) ইত্যাদি। আবার এরিয়া (Area) নিজেই সিটি, স্টেট (city, state) এবং জিপ কোড নাম্বার (zip code number) নিয়ে গ্রুপ আইটেম (Group item) হিসেবে সংগঠিত হতে পারে। এ ধরনের ট্রি (Tree)- কে নিম্নোক্তভাবে দেখানো যেতে পারে—

 

ডিসিশন টেবিল (Decision Tables) :

কন্ডিশন (Condition) এবং অ্যাকশন (Action) এর মধ্যে সিঙ্গেল রিলেশনশিপ (Single relationship) এর মাধ্যমে ডিসিশন টেবিল (Decision Table) প্রকাশ করা যায়। একটা ডিসিশন টেবিল (Decision Table) দুটি অংশ ধারণ করে, যার একটি হলো স্টার (Stub) এবং অন্যটি হলো এনট্রি (Entry)। স্টার (Stub) অংশকে আবার দুটি অংশে দেখানো হয়েছে। একটি আপার কোয়াড্রেন্ট (Upper quadrant)-এ অবস্থিত, যাকে কন্ডিশন স্টার (Condition Stub) এবং অন্যটি লোয়ার কোয়াড্রেন্ট (Lower quadrant)-এ অবস্থিত, যাকে অ্যাকশন স্টার (Action stub) বলে। চিত্র ৫.১৫-এ ডিসকাউন্ট পলিসি (Discount Policy)-এর ডিসিশন টেবিল (Decision Table) দেখানো হলো। চিত্রে হ্যাঁ উত্তরের জন্য Y, না উত্তরের জন্য N এবং চিত্রঃ ৫.১৫ ডিসিশন টেবিল- ডিসকাউন্ট পলিসি (Decision Table-Discount Policy) পরীক্ষা করা হয় নি এরূপ উত্তরের ক্ষেত্রে ফাঁকা (Blank) নির্দেশ করে।

 

স্ট্রাকচারড ইংলিশ (Structured English):

কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ যেমন- Pascal, TC, ইত্যাদিতে যেরূপ স্ট্রাকচারড (Structured) ব্যবহৃত হয় স্ট্রাকচারড ইংলিশ (Structured English) বর্ণনার ক্ষেত্রে ঐ একই রীতি অনুসরণ করা হয়। এখানে সিনটেক্স (Syntax) এর নিয়মকানুন এত কড়াকড়িভাবে পালন করা হয় না। প্রোগ্রামার যাতে সহজেই পড়ে বুঝতে পারেন এমন ভঙ্গিতেই প্রয়োজনীয় ওয়ার্ড (word) বা সেনটেন্স (sentence) লিখা হয়। সাধারণত নিচের নিয়মনীতিসমূহ সচরাচর স্ট্রাকচারড ইংলিশ (Structured English) এর ক্ষেত্রে মানা হয়। 

(ক) আদেশসূচক বাক্যের (Imperative Sentences) ক্ষেত্রে আদেশসূচক ক্রিয়া (Imperative verb) অনুসরণ করা হয়, যা বাক্যের ভেরিয়েবল (Variable) এর উপর নির্ভর করে। যেমন- Multiply gross price by discount rate. Subtract rebate from gross price and obtain net price. Store result in rebate

 

 

(খ) গাণিতিক এবং রিলেশনাল অপারেশন স্ট্রাকচারড ইংলিশ (Arithmetic and relational operations – Structured English) এর ক্ষেত্রে অতি সাধারণ গাণিতিক অপারেটর (Arithmetic Operator) সমূহ ব্যবহৃত হয়ে থাকে যেমন + add subtract; * multiply :/ divide

রিলেশন (Relation)-সমূহের ক্ষেত্রে যে-সমস্ত চিহ্ন (Symbol) ব্যবহৃত হয়ে থাকে যেমন = equal to > greater than; < less than; # not equal to; ≥ greater than or equal to; – less than or equal to; লজিক্যাল (Logical) অপারেশন এর ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয় and; or; not ইত্যাদি।

 

 

(গ) ডিসিশন স্ট্রাকচারস-স্ট্রাকচারড ইংলিশ (Decision Structures Structured English) -এর ক্ষেত্রে সাধারণত দুই ধরনের ডিসিশন স্ট্রাকচার (Decision Structure) ব্যবহৃত হয়ে থাকে। একটি হলো if then else স্ট্রাকচার এবং অন্যটি হলো একসেট বিকল্প থেকে যে-কোনো একটি সিদ্ধান্ত গ্রহণ করা। আর এক্ষেত্রে সাধারণত ব্যবহৃত keyword হলো case। নিচে উভয় এর একটি করে general syntax দেখানো হলো-

কেস স্ট্রাকচার (Case structure)-এর উদাহরণ : একটি কোম্পানি তিন ধরনের পণ্য উৎপাদন করে class A class B এবং class C class A আইটেম-এর ক্ষেত্রে 5000 টাকার অধিক ক্রয়মূল্যের ক্ষেত্রে 10% কমিশন (Discount) প্রযোজ্য। class B আইটেম-এর ক্ষেত্রে 8000 টাকার অধিক ক্রয়মূল্যের ক্ষেত্রে 5% কমিশন প্রযোজ্য । class C আইটেম-এর ক্ষেত্রে 10000 টাকার অধিক ক্রয়মূল্যের ক্ষেত্রে 4% কমিশন প্রযোজ্য হলে কেস কীওয়ার্ড (case keyword) ব্যবহার করে স্ট্রাকচারড ইংলিশ (Structured English) আকারে নিম্নরূপে প্রকাশ করা যায় । Case (Product Class)

 

ডাটা ডিকশনারি বা ডাটা অভিধান (Data Dictionary) :

ডাটা ফ্লো ডায়াগ্রাম (Data flow diagram) এর ক্ষেত্রে সাধারণত ডাটা ফ্লো-প্রসেস (Data flows, Processes) এবং ডাটা স্টোরস (Data Stores) ইত্যাদি শব্দগুলো ব্যবহৃত হয়ে থাকে। যদিও এই নামগুলো ডাটার বর্ণনাকে সাফল্যমণ্ডিত করে তথাপিও পুঙ্খানুপুঙ্খ বর্ণনার ক্ষেত্রে এগুলো যথেষ্ট নয়। সুতরাং, উক্ত DFD এর ক্ষেত্রে সর্বদাই নির্ধারিত কাঠামো (Structure) অনুসরণের প্রয়োজন হয়ে পড়ে, যা ডাটা-ফ্লো-প্রসেস (Data flows, Processes) এবং ডাটা স্টোরস (Data Stores) ইত্যাদিকে আরও বিস্তারিত (details) বর্ণনা করে থাকে। সুতরাং, “বলা যেতে পারে ডাটা অভিধান বা ডাটা ডিকশনারি হলো উপাত্তের এবং উপাত্তসমূহ সম্বন্ধে একটি গঠনগত ভাণ্ডার/আধার। অর্থাৎ ডাটা সম্বন্ধীয় ডাটা বা মেটা ডাটার আধারকেই ডাটা ডিকশনারি বলে। নিচে একটি প্রজেক্ট ডাটা উপাদানের নমুনা ফরম দেখানো হলো-

কটা ডাটা ডিকশনারির অনেক সুবিধা আছে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো এটি কোনো অর্গানাইজেশনের মূল্যবান দলিল। এ ছাড়া আরও সুবিধা হলো প্রোগ্রামার বা অ্যানালিস্টগণ কোনো উপাদান, পদ বা পদ্ধতির সংজ্ঞা বা যোগাযোগের ক্ষেত্রে ডাটা ডিকশনারি ব্যবহার করে থাকেন। কোনো শব্দের সমার্থক (Synonym) বা বিপরীতার্থক (Antonym) শব্দ জানার জন্য ডাটা ডিকশনারি বহুল ব্যবহৃত হয়ে থাকে। তা ছাড়া কোনো ডাটা উপাদানের ক্রস রেফারেন্স (cross reference) এর ক্ষেত্রেও এটি ব্যবহৃত হয়। সর্বোপরি, ডাটাবেস ডিজাইনের ক্ষেত্রে ডাটা ডিকশনারির কোনো বিকল্প নেই। বেশিরভাগ ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমেই স্ট্যান্ডার্ড ফিচার হিসেবে ডাটা ডিকশনারি বিদ্যমান।

 

আরও দেখুনঃ

• ইনফরমেশনের উৎস ইনিশিয়াল ইনভেস্টিগেশন