On ainult aja küsimus, millal sa oma probleemide lahendamisel jõuad vajaduseni anda nähtustele numbriline kirjeldus. Peaaegu alati on koheselt järgmine küsimus – kuskohast andmeid saada? Põhimõtteliselt on 2 võimalust – tee andmekogumisvorm ja korja kõik andmed nullist. Alternatiiv on kaevuda olemasolevatesse andmebaasidesse ja katsuda sealt midagi välja tuhnida.
Miks sa EI PEAKS andmebaasidega pikalt mässama
Andmebaase ei loodud sinu praeguse probleemi lahendamiseks. Kes teab või mäletab, miks nad üldse kunagi loodi. Igatahes on väga tõenäoline, et selles sisalduv informatsioon ei aita sind eriti. Seega on selles sisalduvatel andmetel tavaliselt mitmed puudujäägid. Näiteks:
- Erinevad ühikud. Sinul on tarvis näiteks normeeritud aega, andmebaas pakub sulle tehtud tükke. Sulle on tarvis liitreid, andmebaas annab sulle kilogramme. Või minuteid. Või tükke. Ma arvan, et sa saad juba aru.
Iga teisendamine aga toob kaasa mingisuguse % ulatuses eksimuse, sest päris elus ei ole asjad nii lihtsad kui on 2. klassi matemaatika. Iga teisenduse tegemiseks on vaja midagi eeldada. Eeldamine aga… Iga suurim rukkisse panek algab sellega, et keegi mõtleb – “Okei, seda me päris täpselt ei tea, aga eeldame et….” - Kui suur osa andmetest tegelikult andmebaasis on? Peaaegu igal andmebaasil ilmneb varem või hiljem mingi tehniline äpardus, mis ei võimalda kõiki andmeid sisestada. Kui sul õnnestub seda vältida, siis teeb suvaline töökorralduse muutus sama töö ära. Igatahes varem või hiljem teeb keegi mingi Exceli faili või avab roheliste kaantega kaustiku ja kirjutab sinna peale “1996-1998”. See tuleb välja tavaliselt siis, kui oled teinud mingi erakordse avastuse ja käid seda usinalt näpp püsti jagamas. Siis koputatakse sulle delikaatselt õlale ja viiakse kurssi päris maailmas toimuvaga.
- Mida üks või teine termin tegelikult tähendab? Väga harva kui kaks erinevat andmebaasi jõuavad samale tulemusele. Kui hakata lähemalt uurima, siis ilmneb mustmiljon pisiasja, mis ühes kohas on tehtud niimoodi ja teises kohas naamoodi. Suure tõenäosusega ei vasta kumbki ka üldtunnustatud õpiku definitsioonile.
Miks sa siiski PEAKSID andmebaasidega mässama
Ebatäpsed, tundmatut probleemi lahendavad, tundmatu sihtgrupi vajadusi rahuldavad…. ometi sa neid ignoreerida ei saa. Miks siis nii?
- Pikaajaline info. Tihtipeale võtaks täiesti nullist kõige kogumine tohutu aja. Andmebaas samas on viimased 4-5 aastat mingis omas rütmis tiksunud ja sinna on kogunenud küllaltki pikaajaline info. Seega peab uurima, mida ja kuidas sul on võimalik sealt kätte saada. See võib sul kokku hoida väga palju aega ja raha. Kui palju raha? Täpselt niipalju, kui see probleem sulle iga päev põhjustab.
- Trendi hindamiseks ei pea hetkeväärtused õiged olema. Oletame, et su mingisugune tootlikkuse indeks tuleb peale pikemat maadlemist andmebaasiga 79%. Mida see number tegelikult ütleb? Suurt mitte midagi – samahästi võib see olla 124%, samahästi võib see olla 49%. See tegelikult pole oluline, su arvutustes on nagunii mingi viga sees. Kui sa aga oled oma “eksimuses” järjekindel, siis sa saad hinnata trendi, dünaamikat. Milline oli see number eelmine aasta või aasta enne eelmist aastat? Mis muutunud on? Kuhu me liigume? Otsuste tegemisel on aga trendid märksa olulisemad kui mingid hetkeväärtused.
- Mis probleemi su andmebaasid siis ikkagi lahendavad? Kui sa teed omale selgeks, millist infot su andmebaasid sisaldavad ja millist nad ei sisalda, saad sa neid muutma hakata. Sa saad sõnastada selged probleemid ja mõelda, kas neid on võimalik automaatselt mingites punktides salvestada ja kuidas neid hiljem sulle vajaminevalt töödelda saaks. Sa saad täna muuta oma tulevikuotsuste kvaliteeti.
Igas organisatsioonis on tema andmebaasid hindamatuks info otsimise allikaks. Seal sisalduva lihtsaimki analüüs võimaldab teha märksa kvaliteetsemaid ja ratsionaalsemaid otsuseid. Need võivad lahendada pikaajalisi vaidlusi ja lõpetada mõtetuid tülisid. Nende kasutamisel peab siiski säilitama ettevaatlikkuse. Peab alati arvestama, milleks nad tegelikult loodi ja mismoodi nad oma aruanded kokku panevad.
Kas mul jäi mõni andmebaasi eksimuse liik välja? Kui oskad täiendada pane see kommentaaridesse kirja.