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डेटा फ्लो डायग्राम (DFD) बनाने के लिए महंगे सॉफ्टवेयर लाइसेंस या जटिल इंटरफेस की आवश्यकता नहीं होती है। वास्तव में, सबसे सरल उपकरणों से शुरुआत करने पर अक्सर सबसे स्पष्ट परिणाम मिलते हैं। यह मार्गदर्शिका कागज, व्हाइटबोर्ड या मूल डिजिटल संपादकों के उपयोग से सटीक डेटा फ्लो डायग्राम डिज़ाइन करने के तरीके का अध्ययन करती है। सौंदर्य के बजाय संरचना और तर्क पर ध्यान केंद्रित करके, आप ऐसे ठोस सिस्टम मॉडल बना सकते हैं जो समय के परीक्षण के लिए तैयार हों।
बहुत से पेशेवर सीधे डिजिटल उपकरणों में कूद जाते हैं, लेकिन फिर फॉर्मेटिंग विकल्पों में खो जाते हैं। हाथ से बनाने के लिए मजबूर करने से आपको सिस्टम के मूल तर्क पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मजबूर किया जाता है। जब आप पेन या एक साधारण मार्कर का उपयोग करते हैं, तो आपको मूल तत्वों तक ही सीमित रहना होता है। यह सीमा वास्तव में एक लाभ है। यह आपको तर्क स्पष्ट होने से पहले रंग या आकृतियों को पूरा करने में घंटों बर्बाद करने से बचाती है।
यहां हाथ से दृष्टिकोण के प्रमुख लाभ हैं:
यह विधि सिस्टम विश्लेषण के प्रारंभिक खोज चरणों के दौरान विशेष रूप से प्रभावी है। यह टीमों को तकनीकी डिज़ाइन में जुड़ने से पहले आवश्यकताओं पर सहमति बनाने में मदद करती है।
पेन उठाने से पहले, आपको डेटा फ्लो डायग्राम में उपयोग किए जाने वाले मानक प्रतीकों को समझना होगा। इन प्रतीकों का अर्थ किसी भी प्रक्रिया मॉडल के मूल निर्माण तत्वों का प्रतिनिधित्व करता है। चाहे आप कागज पर या स्क्रीन पर बनाएं, अर्थ एक ही रहता है।
बाहरी एकाधिकार लोगों, संगठनों या अन्य प्रणालियों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो आपकी प्रणाली के साथ बातचीत करते हैं। वे आपके मॉडल की सीमा हैं। आपको स्पष्ट रूप से उन्हें लेबल करना चाहिए ताकि यह स्पष्ट हो कि कौन डेटा प्रदान करता है और कौन अंतिम आउटपुट प्राप्त करता है।
प्रक्रियाएं वे क्रियाएं हैं जो डेटा को बदलती हैं। वे इनपुट लेती हैं, काम करती हैं और आउटपुट उत्पन्न करती हैं। प्रत्येक प्रक्रिया में कम से कम एक इनपुट और एक आउटपुट होना चाहिए।
डेटा स्टोर वह स्थान दर्शाते हैं जहां जानकारी बाद में उपयोग के लिए रखी जाती है। इसमें भौतिक फाइलें, डेटाबेस या यहां तक कि एक भौतिक फाइल बॉक्स शामिल है। यदि डेटा किसी स्थान पर रहता है और बाद में प्राप्त किया जाता है, तो उसे एक स्टोर में रखा जाना चाहिए।
डेटा प्रवाह जानकारी के मार्ग को दर्शाते हैं। प्रत्येक तीर के लेबल के रूप में डेटा की सामग्री का वर्णन होना चाहिए। कभी भी किसी तीर को बिना लेबल के न छोड़ें।
| तत्व | हस्तलिखित दृष्टिकोण | डिजिटल/मूल एप्लिकेशन दृष्टिकोण |
|---|---|---|
| ड्राफ्टिंग की गति | बहुत तेज | तेज |
| संपादन क्षमता | फिर से ड्राफ्ट करने या मिटाने की आवश्यकता होती है | खींचें और गिराएं |
| स्थिरता | हाथ से बदलती है | मानक आकृतियाँ |
| ले जाने योग्यता | स्कैनिंग या फोटोग्राफी की आवश्यकता होती है | तुरंत फ़ाइल साझाकरण |
| लागत | न्यूनतम (कागज और पेन) | मुफ्त या कम लागत |
एक पूर्ण DFD मॉडल एकल ड्राइंग नहीं है। यह एक ऐसी व्यवस्था है जिसमें आंतरिक और बाहरी दृष्टिकोण वाले आरेख होते हैं। इन स्तरों को समझना स्पष्टता बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।
यह उच्च स्तर का दृश्य है। यह पूरे सिस्टम को एकल प्रक्रिया के रूप में दिखाता है और उन बाहरी एकाधिकारों को जो इससे बातचीत करते हैं। यह प्रश्न का उत्तर देता है: “सिस्टम सीमा क्या है?”
यह आरेख स्तर 0 से एकल प्रक्रिया को मुख्य उप-प्रक्रियाओं में बांटता है। यह सिस्टम के मुख्य कार्यों और शामिल डेटा स्टोर को दिखाता है।
यह स्तर स्तर 1 से विशिष्ट जटिल प्रक्रियाओं में नजदीकी दृष्टि लाता है। जब कोई विशिष्ट कार्य उच्च स्तर पर समझने के लिए बहुत जटिल होता है, तो इसका उपयोग किया जाता है।
हाथ से एक आरेख बनाने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है ताकि अंतिम उत्पाद तार्किक और पढ़ने योग्य हो। अपनी भौतिक रचना के लिए इन चरणों का पालन करें।
विशेषज्ञ उपकरण मौजूद हैं, लेकिन आपको उनकी आवश्यकता नहीं है। मूल डिजिटल वातावरण जटिलता के बिना भी समान लाभ प्रदान कर सकते हैं। इनमें सरल ड्राइंग एप्लिकेशन, प्रेजेंटेशन सॉफ्टवेयर या यहां तक कि एक खाली दस्तावेज़ शामिल हैं।
जब डिजिटल इंटरफेस का उपयोग कर रहे हों, तो “कोई उपकरण नहीं” के आत्मा को बनाए रखने के लिए इन सिद्धांतों का पालन करें:
सरल तरीकों के साथ भी आपके डायग्राम में त्रुटियां घुस सकती हैं। इन सामान्य गलतियों के बारे में जागरूक रहने से आपको सत्यापन चरण में समय बचाने में मदद मिलेगी।
जब आपका डायग्राम बन जाता है, तो आपको इसकी सटीकता की जांच करनी होगी। मैनुअल डायग्राम्स को भौतिक रूप से आलोचना करना आसान होता है क्योंकि आप सीधे तत्वों पर उंगली उठा सकते हैं।
एक हितधारक के साथ डायग्राम के माध्यम से चलें। उनसे एक विशिष्ट डेटा के प्रवेश से निकास तक निशान लगाने के लिए कहें। यदि वे एक तीर या प्रक्रिया पर फंस जाते हैं, तो उस क्षेत्र को स्पष्टीकरण की आवश्यकता होगी।
लेवल 0 और लेवल 1 की तुलना करें। संदर्भ डायग्राम पर इनपुट और आउटपुट को लेवल 1 डायग्राम के इनपुट और आउटपुट के साथ मेल बैठाना चाहिए। यदि लेवल 1 डायग्राम लेवल 0 में नहीं थे एक बाहरी एंटिटी के लिए नया डेटा फ्लो लाता है, तो आपने एक त्रुटि की है।
मैनुअल डायग्राम्स खोज और योजना के लिए उत्तम हैं। हालांकि, एक बिंदु आता है जब डिजिटल स्टोरेज आवश्यक हो जाती है। आपको अपने काम को डिजिटल करने के बारे में सोचना चाहिए जब:
माध्यम के बावजूद, डेटा फ्लो डायग्राम का लक्ष्य स्पष्टता है। एक भ्रमित डायग्राम कोई डायग्राम न होने से भी बदतर है।
हाथ से आरेख बनाने में मनोवैज्ञानिक लाभ होता है। यह आकृतियों को क्लिक और खींचकर बनाने की तुलना में दिमाग को अलग तरीके से संलग्न करता है। इस संलग्नता के कारण गहन समझ आती है।
जब आप बनाते हैं, तो आप धीमे हो जाते हैं। रेखा दिखने से पहले आप दो बिंदुओं के बीच के संबंध पर सोचते हैं। यह रुकावट आपको तर्कसंगत त्रुटियों को पकड़ने में मदद करती है, जो आसानी से बनाने वाले उपकरण के उपयोग में छूट सकती हैं। हस्तरचित ड्राइंग की बाधा वास्तव में एक विशेषता है, कोई दोष नहीं।
एक डीएफडी एक स्वतंत्र वस्तु नहीं है। इसे प्रणाली की क्रियात्मक आवश्यकताओं के अनुरूप होना चाहिए। अपने हस्तरचित आरेख का उपयोग आवश्यकता दस्तावेज़ की पुष्टि करने के लिए करें।
यदि आपको ऐसी आवश्यकता मिलती है जिसे आरेख में मानचित्रित नहीं किया जा सकता, तो इसका मतलब हो सकता है कि कोई प्रक्रिया गायब है या प्रणाली के दायरे को गलत समझा गया है। इससे हस्तरचित डीएफडी आवश्यकता पुष्टि के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है।
डेटा प्रवाह आरेख का लक्ष्य संचार है। यह एक भाषा है जिसका उपयोग प्रणाली के काम करने के तरीके का वर्णन करने के लिए किया जाता है। चाहे आप उच्च प्रौद्योगिकी वाले प्लेटफॉर्म का उपयोग करें या साधारण पेंसिल, संचार की गुणवत्ता आपकी तर्क की समझ पर निर्भर करती है।
हस्तरचित आरेखण के मूल सिद्धांतों को समझने से आप एक आधार बनाते हैं जो आपके लिए उन्नत सॉफ्टवेयर के उपयोग के बाद भी उपयोगी रहता है। उपकरण बदलते हैं, लेकिन डेटा प्रवाह का तर्क स्थिर रहता है। सरल शुरुआत करें। प्रवाह पर ध्यान केंद्रित करें। यह सुनिश्चित करें कि डेटा संतुलित है। इस दृष्टिकोण से मजबूत प्रणाली डिज़ाइन बनते हैं।