डेटा फ्लो डायग्राम (DFD) के मूलभूत तत्व
डेटा फ्लो डायग्राम (DFD) एक महत्वपूर्ण उपकरण है जो सिस्टम के कार्यात्मक आवश्यकताओं को दृश्य रूप में प्रस्तुत करता है। यह चार मुख्य तत्वों से मिलकर बना होता है: प्रोसेस, डेटा फ्लो, डेटा स्टोर, और टर्मिनेटर।
प्रोसेस (Process) के कार्य और महत्व
प्रोसेस सिस्टम में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि यह इनपुट डेटा को विशेष कार्यों के अनुसार परिवर्तित या प्रोसेस करता है। Yourdon/DeMarco पद्धति में इसे एक गोलाकार चिह्न के रूप में और Gane/Sarson पद्धति में कोनों के साथ एक आयत के रूप में दिखाया जाता है। प्रोसेस के अंदर प्रोसेस का नाम लिखा होता है, जो यह दर्शाता है कि यह कौन सा कार्य कर रहा है।
डेटा फ्लो (Data Flow) का परिचय
डेटा फ्लो सिस्टम में डेटा के प्रवाह को दर्शाता है। यह तीर के रूप में प्रदर्शित होता है, जो यह दिखाता है कि डेटा कहां से कहां जा रहा है। तीर के ऊपर डेटा का नाम लिखा होता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि कौन सा डेटा प्रवाहित हो रहा है।
डेटा स्टोर (Data Store) का महत्व
डेटा स्टोर सिस्टम में डेटा को संग्रहीत (स्टोर) करने का स्थान होता है। यह फाइल या डेटाबेस के रूप में हो सकता है। Yourdon/DeMarco पद्धति में इसे दो समानांतर रेखाओं के रूप में और Gane/Sarson पद्धति में एक आयत के रूप में दर्शाया जाता है। इसमें स्टोर का नाम लिखा होता है, जो यह दर्शाता है कि इसमें कौन सा डेटा संग्रहीत है।
टर्मिनेटर (Terminator) की भूमिका
टर्मिनेटर सिस्टम के बाहरी इकाईयों के साथ इंटरफेस का कार्य करता है। यह डेटा के प्रेषक या प्राप्तकर्ता के रूप में कार्य करता है। Yourdon/DeMarco पद्धति में इसे एक आयत के रूप में और Gane/Sarson पद्धति में एक मोटी आयत के रूप में दर्शाया जाता है।
DFD के अन्य पहलू और इनका विश्लेषण
DFD का मुख्य उद्देश्य सिस्टम की कार्यप्रणाली को आसानी से समझाने का होता है। Yourdon/DeMarco और Gane/Sarson जैसी विभिन्न पद्धतियों का उपयोग विभिन्न स्थितियों के अनुसार किया जाता है, लेकिन इनका मूल उद्देश्य समान होता है। इसमें शामिल तत्वों की सही पहचान और उनका सही उपयोग सिस्टम के प्रभावी विश्लेषण को सुनिश्चित करता है।
DFD की सीमाएं और सुझाव
हालांकि DFD सिस्टम के कार्यों को स्पष्ट करने में सहायक है, लेकिन यह सभी प्रकार की जटिलताओं को प्रदर्शित नहीं कर सकता। इसमें डेटा के मात्रात्मक पहलुओं की कमी होती है। इसके लिए अन्य विश्लेषणात्मक उपकरणों का उपयोग किया जा सकता है। डेटा के प्रवाह की गहराई से समझ और विभिन्न तत्वों का सही उपयोग DFD को अधिक प्रभावी बना सकता है।
DFD का उपयोग करते समय, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि सभी तत्व सही ढंग से परिभाषित और चिह्नित किए गए हैं। यह सही डेटा प्रवाह और सिस्टम की समग्र समझ को बढ़ावा देता है।