સ્પ્રેડશીટ અને ડેટાબેઝ વચ્ચેનો તફાવત તોડી નાખવો
એક કારણો કંપનીઓ માઇક્રોસોફ્ટ એક્સેસનો ઉપયોગ કરવા માટે ડગુમગુ છે સ્પ્રેડશીટ અને ડેટાબેઝ વચ્ચેના તફાવતની સમજની અભાવ છે. આનાથી ઘણાં લોકોને એવું માનવામાં આવે છે કે સ્પ્રેડશીટમાં ટ્રેકિંગ ક્લાયન્ટ માહિતી, ખરીદી ઓર્ડર્સ અને પ્રોજેક્ટ વિગતો તેમની જરૂરિયાતો માટે પર્યાપ્ત છે. અંતિમ પરિણામ એ છે કે, રૂપરેખાંકન નિયંત્રણ જાળવવી મુશ્કેલ છે, ફાઈલો ભ્રષ્ટાચારથી હારી જાય છે, અને કર્મચારીઓ અકસ્માત પ્રસંગોચિત માહિતી પર ફરીથી લખે છે. ડેટાબેઝની શક્તિ અને ઘણાં ઉપયોગો વિશે થોડું જ્ઞાન સાથે, જ્યારે નાના સ્પ્રેડશીટને નોકરી માટે પૂરતી હોય ત્યારે તે જોવાનું સરળ હોય છે અને જ્યારે ડેટાબેઝ બનાવવાની જરૂર હોય ત્યારે.
ડેટાબેઝ શું છે તેની મૂળભૂત સમજણ કરવી એ મહત્વનું છે. મોટાભાગના લોકોએ પહેલાં ડેટાબેસેસનો ઉપયોગ કર્યો છે, જાહેર લાઇબ્રેરીમાંની જેમ, પરંતુ તેનો ઉપયોગ કરીને સ્પ્રેડશીટ્સ અને ડેટાબેઝો કેવી રીતે અલગ છે તે સ્પષ્ટ કરતું નથી. ડેટાબેઝ વિશે શીખવા થોડી મિનિટોનો સમય કાઢીને સરખામણી સ્પષ્ટ કરવામાં મદદ મળશે.
ડેટા સંસ્થા
કદાચ સ્પ્રેડશીટ અને ડેટાબેઝ વચ્ચેના સૌથી સ્પષ્ટ તફાવત એ છે કે ડેટાનું આયોજન કરવામાં આવે છે. જો ડેટા પ્રમાણમાં સપાટ છે, તો સ્પ્રેડશીટ સંપૂર્ણ છે. એક ફ્લેટ ટેબલ શ્રેષ્ઠ છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટેનો માર્ગ, પૂછો કે ડેટાના બધા પોઇન્ટ સરળતાથી ચાર્ટ અથવા ટેબલ પર ગોઠવાય છે? ઉદાહરણ તરીકે, જો કંપની એક વર્ષ દરમિયાન માસિક કમાણી ટ્રૅક કરવા માગે છે, તો એક સ્પ્રેડશીટ સંપૂર્ણ છે. સ્પ્રેડશીટ્સ એ એક જ પ્રકારના ડેટાને નિયંત્રિત કરવા માટે છે, કેટલાક કી પોઈન્ટની પ્રગતિને મૅપ કરી રહ્યું છે.
સરખામણીમાં, ડેટાબેસેસનો સંબંધ ડેટા માળખું ધરાવે છે. જો કોઈ વપરાશકર્તા માહિતીને ખેંચી લેતો હોય તો ધ્યાનમાં લેવા માટે અસંખ્ય પોઇન્ટ્સ હશે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ કંપની છેલ્લાં પાંચ વર્ષમાં તેની માસિક કમાણીને ટ્રેક કરવા અને સ્પર્ધકો સાથે તેની સરખામણી કરવા માંગે છે, તો આ ડેટા પોઈન્ટ વચ્ચેનો સંબંધ છે , પરંતુ એક પણ ફોકસ નહીં. પરીણામોની જાણ કરવા માટે એક ટેબલ બનાવીને મુશ્કેલ થશે, જો અશક્ય ન હોય તો. વપરાશકર્તાઓને રિપોર્ટ્સ જનરેટ કરવાનું અને ક્વેરીઝ ચલાવવા માટે સરળ બનાવવા માટે ડેટાબેસેસ તૈયાર કરવામાં આવે છે.
ડેટા જટિલતા
માહિતી સ્પ્રેડશીટ અથવા ડેટાબેઝમાં જાળવી રાખવી જોઈએ કે કેમ તેની તુલના કરવાનો સૌથી સહેલો રસ્તો એ છે કે ડેટા કેટલું જટિલ છે. જો વપરાશકર્તા હજી પણ ચોક્કસ ન હોય તો ડેટા કેવી રીતે ગોઠવવા જોઈએ તે સ્પષ્ટ કરવામાં મદદ કરે છે.
સ્પ્રેડશીટ ડેટા સરળ છે. માહિતીને બાકાત રાખ્યા વિના તેને એક ટેબલ અથવા ચાર્ટમાં સરળતાથી ઉમેરી શકાય છે અને પ્રસ્તુતિમાં ઉમેરી શકાય છે તે જાળવવાનું સરળ છે કારણ કે તે ફક્ત થોડા કી આંકડાકીય મૂલ્યોને અનુસરે છે. જો માત્ર થોડા પંક્તિઓ અને કૉલમ્સની જરૂર હોય, તો ડેટા શ્રેષ્ઠ સ્પ્રેડશીટમાં સંગ્રહિત છે.
ડેટાબેસેસ ઘણાં વિવિધ પ્રકારના ડેટા ધરાવે છે જેનો ડેટાબેઝમાં અન્ય ડેટા સાથેના કેટલાક સંબંધો હોય છે. ઉદાહરણ તરીકે, કંપનીઓ તેમના ગ્રાહકો પર નોંધપાત્ર સંખ્યામાં માહિતી રાખે છે, નામો અને સરનામાંઓથી ઓર્ડર અને વેચાણ. જો વપરાશકર્તા સ્પ્રેડશીટમાં હજારો પંક્તિઓને ભાંગી નાંખવાનો પ્રયત્ન કરે છે, તો મતભેદ સારા છે કે તે ડેટાબેઝમાં ખસેડવામાં આવશે.
ડેટાનું પુનરાવર્તન
માત્ર એટલા માટે કે ડેટાને અપડેટ કરવાની જરૂર પડશે, એનો અર્થ એ નથી કે ડેટાબેઝ જરૂરી છે. શું એ જ ડેટા સતત પુનરાવર્તિત થશે? અને નીચેની ઇવેન્ટ્સ અથવા કાર્યોમાં રસ ધરાવતો વ્યવસાય છે?
જો ડેટા પોઇન્ટ બદલે છે પરંતુ ડેટાના પ્રકાર એ એક જ છે અને એક ઇવેન્ટને ટ્રેક કરે છે, તે માહિતી કદાચ ફ્લેટ છે એક ઉદાહરણ, એક વર્ષ દરમિયાન વેચાણની રકમ છે. સમયનો ગાળો બદલાશે અને સંખ્યાઓ વધઘટ થશે, અને ડેટા પુનરાવર્તિત થશે નહીં.
જો ડેટાના કેટલાક ભાગો એ જ રહેશે, જેમ કે ગ્રાહકની માહિતી, જ્યારે અન્યમાં ફેરફાર થાય છે, જેમ કે ઓર્ડરોની સંખ્યા અને ચૂકવણીની સમયસરતા, અવરોધો છે ટ્રેક કરવામાં આવી રહી છે આ જ્યારે ડેટાબેઝનો ઉપયોગ થવો જોઈએ. ક્રિયાઓને તેમના માટે ઘણાં વિવિધ ઘટકો છે, અને તેમને ટ્રૅક કરવાનો પ્રયાસ કરવા માટે ડેટાબેઝની જરૂર છે
ડેટાના પ્રાથમિક હેતુ
સ્પ્રેડશીટ્સ એક વખતની ઇવેન્ટ્સ માટે મહાન છે જેમાં ઘણા જુદા જુદા પાસાંઓના ટ્રૅકિંગની જરૂર નથી. જે પ્રોજેક્ટને આર્કાઇવ કરવામાં આવે તે પહેલાં પ્રસ્તુતિ માટે એક અથવા બે ચાર્ટ્સ અથવા કોષ્ટકોની જરૂર છે, એક સ્પ્રેડશીટ એ જવા માટેની શ્રેષ્ઠ રીત છે. જો ટીમ અથવા કંપનીને પરિણામોની ગણતરી કરવામાં અને ટકાવારી નિર્ધારિત કરવાની જરૂર હોય, તો તે જ સ્થાન છે જ્યાં સ્પ્રેડશીટ્સ સૌથી વધુ ઉપયોગી છે.
ડેટાબેસેસ લાંબા પ્રોજેક્ટ્સ માટે છે જ્યાં ડેટા ફરીથી અને ફરીથી વાપરવામાં આવશે. નોંધો અને ટિપ્પણીઓની જરૂર હોય તો, ડેટા ડેટાબેઝમાં ખસેડવો જોઈએ. સ્પ્રેડશીટ્સ વિગતોને ટ્રૅક કરવા માટે બનાવવામાં આવી ન હતી, ફક્ત થોડાક આંકડાકીય બિંદુઓ.
વપરાશકર્તાઓની સંખ્યા
વપરાશકર્તાઓની સંખ્યા સ્પ્રેડશીટ અથવા ડેટાબેસનો ઉપયોગ કરવો તે અંગે નિર્ણાયક પરિબળ બની શકે છે. જો કોઈ પ્રોજેક્ટને આવશ્યકતા છે કે મોટી સંખ્યામાં વપરાશકર્તાઓ માહિતીને અપડેટ કરી અને ફેરફારો કરી શકે, તો તે સ્પ્રેડશીટમાં થવું ન જોઈએ. એક સ્પ્રેડશીટ સાથે યોગ્ય રૂપરેખાંકન નિયંત્રણ જાળવી રાખવા માટે તે વધુ મુશ્કેલ છે. જો ડેટા અપડેટ કરવા માટે માત્ર થોડા વપરાશકર્તાઓ છે, સામાન્ય રીતે ત્રણ અને છ વચ્ચે, સ્પ્રેડશીટ પર્યાપ્ત હોવી જોઈએ (જોકે તેની સાથે આગળ વધતાં પહેલાં નિયમો સ્થાપિત કરવાની ખાતરી કરો).
જો કોઈ પ્રોજેક્ટ પરના તમામ સહભાગીઓ અથવા સમગ્ર વિભાગોને ફેરફારો કરવાની જરૂર હોય, તો ડેટાબેઝ વધુ સારી પસંદગી છે. જો કોઈ કંપની નાની હોય અને ડિપાર્ટમેન્ટમાં માત્ર એક કે બે વ્યક્તિ હોય, તો વિચાર કરો કે પાંચ વર્ષમાં તે વિભાગમાં કેટલા લોકોનો અંત આવી શકે છે અને પૂછો કે શું તેમને બધામાં ફેરફાર કરવાની જરૂર છે. વધુ વપરાશકર્તાઓ કે જેઓને એક્સેસની જરૂર છે, ડેટાબેઝ વધુ સારું વિકલ્પ છે.
તમારે ડેટા સુરક્ષાને ધ્યાનમાં રાખવી જોઈએ. જો ત્યાં ઘણી સંવેદનશીલ માહિતી છે જે સુરક્ષિત કરવાની જરૂર છે, ડેટાબેઝ વધુ સારી સુરક્ષા પ્રદાન કરે છે. આ પગલું ભરવા પહેલાં, સુરક્ષા મુદ્દાઓ વિશે વાંચવાની ખાતરી કરો કે જે ડેટાબેઝ બનાવવા પહેલાં વિચારવું જોઇએ.
જો તમે ભૂસકો બનાવવા માટે તૈયાર છો, તો આપના લેખને વાંચીને સ્પ્રેડશીટ્સને ડેટાબેસેસમાં રૂપાંતરિત કરો.