Management Information Systems

Data Management in Management Information Systems

Definition: Data management involves the practice of acquiring, validating, storing, protecting, and processing data to ensure its accessibility, reliability, and timeliness.
Key Components:
- Data Collection: Gathering data from various sources, ensuring accuracy and relevance.
- Data Storage: Utilizing databases and data warehouses to securely store data.
- Data Processing: Transforming raw data into meaningful information through processing techniques.
- Data Maintenance: Regularly updating and cleaning data to maintain its quality and integrity.
Data Models:
- Hierarchical Model: Organizes data in a tree-like structure with parent-child relationships.
- Network Model: Allows multiple relationships between data elements, forming a graph structure.
- Relational Model: Uses tables to represent data and relationships, allowing for easy data retrieval.
- Object-oriented Model: Incorporates objects, classes, and inheritance, facilitating complex data representation.
Database Management Systems (DBMS):
- Software that facilitates the creation, manipulation, and administration of databases.
- Types include:
  - Transactional DBMS: Focuses on managing transaction-oriented applications.
  - Analytical DBMS: Optimized for data analysis and complex querying.
Data Quality:
- Attributes to assess:
  - Accuracy: How close data is to the actual value.
  - Completeness: The extent to which all required data is present.
  - Consistency: Uniformity of data across different datasets.
  - Timeliness: Availability of data when needed.
Data Governance:
- Framework for managing data availability, usability, integrity, and security.
- Involves policies and procedures that define who can take what actions with the data.
Data Security:
- Protecting data from unauthorized access and breaches.
- Techniques include encryption, access controls, and regular audits.
Emerging Trends:
- Big Data: Managing vast datasets that traditional data management tools cannot handle.
- Cloud Storage: Utilizing cloud services for scalable and flexible data storage solutions.
- Real-time Data Processing: Immediate analysis and processing of data as it is generated.
Challenges:
- Data silos: Isolated data that cannot be easily accessed across departments.
- Data privacy regulations: Compliance with laws such as GDPR and HIPAA that govern data use and protection.
- Integration: Ensuring seamless communication and data flow between disparate systems.

তথ্য ব্যৱস্থাপনা

সংজ্ঞা: তথ্য ব্যৱস্থাপনা হৈছে তথ্য আহৰণ, বৈধকৰণ, সঞ্চয়, সুৰক্ষা আৰু প্ৰক্ৰিয়া কৰাৰ কাৰ্য, যাৰ উদ্দেশ্য হৈছে তথ্যৰ প্রবেশযোগ্যতা, বিশ্বাসযোগ্যতা আৰু সময়োপযোগিতা নিশ্চিত কৰা।

মূল উপাদান

তথ্য সংগ্ৰহ: বিভিন্ন উৎসৰ পৰা তথ্য সংগ্ৰহ কৰা, য’ত সঠিকতা আৰু প্ৰাসঙ্গিকতা নিশ্চিত কৰা হয়।
তথ্য সঞ্চয়: তথ্য সুৰক্ষিতভাৱে সংৰক্ষণ কৰিবলৈ ডেটাবেছ আৰু ডেটা গুদাম ব্যৱস্থা ব্যৱহাৰ কৰা হয়।
তথ্য প্ৰক্ৰিয়া: কাঁচা তথ্যক মানৱজ্ঞানত পৰিণত কৰিবলৈ প্ৰক্ৰিয়া কৌশল ব্যৱহাৰ কৰা হয়।
তথ্য ৰক্ষণাবেক্ষণ: নিয়মিতভাৱে তথ্য আপডেট আৰু পৰিষ্কাৰ কৰি, তথ্যৰ গুণগত মান আৰু অখণ্ডতা ৰক্ষা কৰা হয়।

তথ্য মডেল

হায়াৰাৰ্কিকেল মডেল: তথ্যক গাছৰ সদৃশ গঠনৰে পৰিচালনা কৰে, য'ত অভিভাৱক-শিশু সম্পৰ্ক থাকে।
নেটৱৰ্ক মডেল: তথ্য উপাদানসমূহৰ মাজত বহুত সম্পৰ্কস্থান দিয়াৰ পৰা গঠন কৰা হয়।
আপেক্ষিক মডেল: তথ্য আৰু সম্পৰ্কসমূহক টেবুলৰূপে প্ৰতিনিধিত্ব কৰে, যাতে তথ্যৰ সৰল পুনৰ প্ৰাপ্তি হয়।
অবজেক্ট-অভিজ্ঞতামূলক মডেল: অবজেক্ট, ক্লাছ এবং উত্তৰাধিকার অন্তৰ্ভুক্ত কৰে, যাৰ ফলত জটিল তথ্যৰ প্ৰতিনিধিত্ব সহজ হয়।

ডেটাবেস ব্যৱস্থাপনা সিস্টেম (DBMS)

ডেটাবেছ সৃষ্টি, পৰিচালনা আৰু প্ৰশাসনৰ বাবে ব্যৱহৃত অভিধানমূলক ছফ্টৱেৰকাৰ্য।
ধৰণসমূহ অন্তৰ্ভুক্ত:
- লেনদেনৰ DBMS: লেনদেন-কেন্দ্ৰিক আবেদনসমূহৰ ব্যৱস্থাপনাত কেন্দ্ৰিত।
- বিশ্লেষণাত্মক DBMS: তথ্য বিশ্লেষণ আৰু জটিল প্ৰশ্নৰ বাবে অপ্টিমাইজ কৰা হয়।

তথ্যৰ গুণগত মান

মূল্যায়নৰ গুণাবলী:
- সঠিকতা: তথ্যৰ বাস্তৱ মূল্যৰ সৈতে এটি সন্নিৱিষ্ট।
- সম্পূর্ণতা: যিমান প্রয়োজনীয় তথ্য উপস্থিত আছে তাৰ পৰিমাণ।
- একঘৰতাবাৰী: বিভিন্ন ডেটাসেটৰ মাজত তথ্যৰ নিৰঞ্জনতা।
- সময়োপযোগিতা: প্ৰয়োজন হ'লে তথ্যৰ উপলব্ধতা।

তথ্য শাসন

তথ্যৰ উপলব্ধতা, ব্যবহারযোগ্যতা, অখণ্ডতা আৰু সুৰক্ষা পৰিচালনাৰ বাবে এটি কাঠামো।
ডেটাৰ ওপৰত কি কাৰ্য সম্পাদন কৰিব পাৰে সেয়া নিৰ্ধাৰণ কৰা নীতি আৰু প্ৰক্ৰিয়া অন্তর্ভুক্ত।

তথ্য সুৰক্ষা

অগ্ৰাধিকার প্ৰৱেশ আৰু ভেঙা পৰা তথ্য সুৰক্ষিত কৰা।
ৰক্ষিত তথ্যৰ বাবে এনক্রিপশ্যন, প্ৰৱেশ নিয়ন্ত্ৰণ আৰু নিয়মীয়া পৰীক্ষা আদিৰ কৌশলসমূহ ব্যৱহৃত হয়।

উদীয়মান প্রবণতা

বিগ ডেটা: পৰম্পৰাগত তথ্য ব্যৱস্থাপনা উপকৰণৰ সহযোগী সুচি নকৰে ইমান ডেটা পৰিচালনা।
ক্লাউড সঞ্চয়: স্কেলেবল আৰু নমনীয় তথ্য সঞ্চয় সমাধানৰ বাবে ক্লাউড সেৱা ব্যবহার কৰা।
বাস্তৱ সময়ৰ তথ্য প্ৰক্ৰিয়া: সৃষ্টি হোৱাৰ সময়তেই তথ্যৰ একেবাৰে বিশ্লেষণ আৰু প্ৰক্ৰিয়া।