Ma'lumotlar bazalarining – biznesni tashil etish va samaradorligini oshirishdagi roli

CC BY f
132-135
91
34
Поделиться
Абдукаримов, А., & Рашидов, А. (2022). Ma’lumotlar bazalarining – biznesni tashil etish va samaradorligini oshirishdagi roli. Современные инновационные исследования актуальные проблемы и развитие тенденции: решения и перспективы, 1(1), 132–135. извлечено от https://inlibrary.uz/index.php/zitdmrt/article/view/5234
Абдуманап Абдукаримов, Oʻzbekiston Milliy universiteti Jizzax filiali dotsenti

texnika fanlari nomzodi

Аброр Рашидов, Oʻzbekiston Milliy universiteti Jizzax filiali

 stajyor-tadqiqotchisi

Crossref
Сrossref
Scopus
Scopus

Аннотация

Hozirgi vaqtda katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlaydigan kompaniyalar ma'lumotlarni uzatish, qayta ishlash va tahlil qilish uchun ko'plab vositalarni faol ravishda ishlab chiqmoqdalar va takomillashtirishmoqdalar. Ushbu maqolada ко ’chmas mulk ob’ektlarini oldi - sottisida e’tiborga olish kerak bo’lgan atributlarni iltniy nuqtai nazardan tanlash metodikasi ishlab chiqish zarurligi ta’kidlanadi. Bu atributlardan iborat berilganlar bazasi bo’yicha yaxshi ma'lumotlarga ega bo'lish ко’chmas mulk biznesini samarali tashkil etishda asosiy informatsiya bo ’lib xizmat qiladi.

Похожие статьи


background image

132

Boshqacha aytganda RSA algoritmida xabar ochiq kalit bilan shifrlansa va shaxsiy kalit

bilan deshifrlansa,

=

od

=

d

od

tenglik to‘g‘riligini isbotlash zarur.

Eyler teoremasi. Agar

haqiqiqatdan

bilan o‘zaro tub bo‘lsa,

(

)

= 1

od

bo‘ladi. Bu

yerda, (

) – funksiya,

dan kichik va u bilan o‘zaro tub bo‘lgan sonlar miqdorini ko‘rsatadi.

Agar

soni tub bo‘lsa, (

) =

− 1 bo‘ladi. Shuning uchun

d

= 1

od

(

) = 1

od

(

− 1)(

1) tenglik kabi yozish mumkin. Mazkur tenglikning to‘liq shakli aslida

d

= 1

od

(

) +

(

)

ga teng. Ya‘ni,

d

ko‘paytmani (

) ga bo‘lganda

tadan tegib, bir qoldiq qolgan. Shuning

uchun ushbu tenglikni quyidagicha yozish mumkin:

d

− 1 =

(

).

Ushbu tengliklardan, RSA algoritmining to‘g‘ri ishlashini tasdiqlash mumkin:

=

d

=

(

d

−1)+1

=

d

−1

=

(

)

=

1

=

od

.

Aytaylik, RSA algoritmida ma‘lumotni shifrlash va deshifrlash amallarini tanlab olingan

(

= 11 va

= 3) ―katta‖ sonlar ustida amalga oshirish talab qilinsin. Mazkur holda modul

=

= 33 ga teng bo‘ladi va (

) = (

− 1)(

− 1) = 20 ga teng bo‘ladi. U holda shifrlash uchun

zarur bo‘lgan daraja e ni (

= 3) ga teng deb olish mumkin. Sababi, 3 soni (

) = 20 bilan o‘zaro

tubdir. Shundan so‘ng, Evklidning kengaytirilgan algoritmi asosida deshifrlash kaliti ( = 7 )
aniqlanadi. Ya‘ni,

d

= 3

7 = 1

od

20. U holda A tomonning ochiq kalit jufti (

,

) = (33,3)

va shaxsiy kaliti esa

= 7 ga teng.

Shundan so‘ng, A tomon o‘zining ochiq kalitini barchaga uzatadi. Biroq, shaxsiy kalitini

maxfiy saqlaydi.

Faraz qilaylik, B tomon A tomonga

= 15 ma‘lumotni shifrlab yubormoqchi. Buning

uchun B tomon A tomonning ochiq kaliti juftini (

,

) = (33,3) oladi va shifrmatnni quyidagicha

hisoblaydi:

=

od

= 15

3

= 3375 = 9

od

33

va uni A tomonga yuboradi.
A tomon

= 9 shifrmatnni deshifrlash uchun shaxsiy kalit

= 7 dan foydalanadi:

=

od

= 97 = 4782969 = 144938

33 + 15 = 15

od

33

Agar RSA algoritmida kichik tub sonlardan (

va

uchun) foydalanilgan taqdirda,

hujumchi ochik bo‘lgan

ni osonlik bilan ikkita tub sonning ko‘paytmasi ko‘rinishida yozishi

mumkin. Shundan so‘ng, ochiq kalitning ikkinchi qism

dan foydalangan holda, shaxsiy kalit

ni hisoblay oladi. Shuning uchun RSA algoritmidan amalda foydalanish uchun tanlanuvchi tub

sonlar uzunligi kamida 2048 bit bo‘lishi talab etiladi. Bundan tashqari, RSA algoritmini buzish
faqat faktorlash muammosiga bog‘liqligi isbotlanmagan. Boshqacha aytganda, RSA algoritmini
buzishning faktorlash muammosini yechishdan tashqari biror usuli aniqlanmagan.

Xulosa qilib aytadigan bo‗lsak, qishloq xo‘jalik mahsulotlarnisamarali logistikasini ishlab

chiqish uchun eksport qilishning yo‘lga qo‘yish lozim. Fermer va fermer xo‘jaliklariga kengroq
ko‘lamda imkoniyatlar berilishi kerak. Transport va yetkazib berish yo‘llarini oson va qulay
usullarda tashkil etish lozim.

Foydalanilgan adabiyotlar

1. Аникин Б.А. Логистика: Учеб.пособие. М.: Инфра М. 2000 г.
2. Миротин Л.Б., Сергеев В.И. Основи логистики. Учебное пособие. Москва, ―Инфра-М‖,
1999 г.

MA'LUMOTLAR BAZALARINING – BIZNESNI TASHIL ETISH VA

SAMARADORLIGINI OSHIRISHDAGI ROLI

Abdukarimov Abdumanap

Oʻzbekiston Milliy universiteti Jizzax filiali dotsenti, texnika fanlari nomzodi

Rashidov Abror Ro‘zimurod o‘g‘li

Oʻzbekiston Milliy universiteti Jizzax filiali stajyor-tadqiqotchisi


background image

133

Annotatsiya:

Hozirgi vaqtda katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlaydigan

kompaniyalar ma'lumotlarni uzatish, qayta ishlash va tahlil qilish uchun ko'plab vositalarni faol
ravishda ishlab chiqmoqdalar va takomillashtirishmoqdalar. Ushbu maqolada ko‘chmas mulk
ob‘ektlarini oldi – sottisida e‘tiborga olish kerak bo‘lgan atributlarni ilmiy nuqtai nazardan
tanlash metodikasi ishlab chiqish zarurligi ta‘kidlanadi. Bu atributlardan iborat berilganlar
bazasi bo‘yicha yaxshi ma'lumotlarga ega bo'lish ko‘chmas mulk biznesini samarali tashkil
etishda asosiy informatsiya bo‘lib xizmat qiladi

.

Kalit so'zlar:

ma'lumotlar bazalari, biznes analitikasi, biznesni rivojlantirish

strategiyalari, axborot texnologiyalari, ma'lumotlarni tahlil qilish

.

Biznesni rivojlantirishda ma'lumotlar bazalarining roli

Ma'lumotlar bazalari o'nlab yillar davomida zamonaviy firmalarning biznes jarayonlarida

asosiy rol o'ynab kelmoqda. Kompaniyalar o'z mahsulot va xizmatlarini elektron ko'rinishda
taqdim etishlaridan qat'i nazar, ma'lumotlar bazasidan foydalanadilar yoki oflayn rejimda
ishlaydilar. Ma'lumotlar bazasida har xil turdagi ob'ektlar (nomlar), hodisalar (operatsiyalar),
odamlar (xodimlar) va joylashuvlar haqidagi ma'lumotlar mavjud [2].

So'nggi bir necha o'n yilliklarda ma'lumotlar bazalarining ahamiyati ortib bordi, chunki

mavjud ma'lumotlar miqdori hisoblash texnikasi ixtiro qilinganidan beri juda katta sur'atlarda
o'sdi. Lekin ma'lumotlar bazalarida nafaqat yangi ma'lumotlar yaratiladi va saqlanadi.

Mavjud ma'lumotlar hajmini raqamlashtirish fan va ishlab chiqarishning turli sohalarida

ham, san'at, gumanitar va ijtimoiy fanlarning ko'plab sohalarida qo'llaniladi [1]. Shuning uchun
katta hajmdagi ma'lumotlar bilan muvaffaqiyatli ishlash uchun ma'lumotlar bazalari bilan qanday
ishlashni va ma'lumotlarga asoslangan biznes strategiyalarini qanday ishlab chiqishni bilish
kerak.

Ma'lumotlar bazasi turlari

Hozirgi vaqtda tuzilishi va maqsadiga ko'ra bir-biridan farq qiluvchi 3 xil ma'lumotlar

bazalari mavjud [1].

Relyatsion

ma'lumotlar bazalari jadvallar to'plamidan iborat bo'lib, unda ma'lumotlarni

jadvallarni qayta tiklamasdan turli usullar bilan guruhlash mumkin. Bunday ma'lumotlar bazalari
ma'lumotlarni qidirish va tahlil qilish ustida ishlashda juda qulaydir. Ulardan foydalanish uchun
maxsus boshqaruv tizimlari ixtiro qilinadi. Ushbu turdagi ma'lumotlar bazasi bilan o'zaro ishlash
uchun

Structured Query Language

(SQL)

deb nomlangan so'rovlar va boshqaruv tili ishlab

chiqilgan.

Tarmoqli

ma'lumotlar bazalari ma'lumotlarni va ular o'rtasidagi munosabatlarni shunday

saqlaydiki, ma'lumotlar bazasidagi har bir yozuv boshqa ma'lumotlar bo'laklariga havolalar
tarmog'iga ega.

Ierarxik

ma'lumotlar bazalari daraxt tuzilishiga ega bo'lib, unda har bir yozuv yana bir

nechtasi bilan bog'langan. Bunday tuzilma juda vizual va mantiqiy ravishda qurilgan va tarmoq
ma'lumotlar bazasiga qaraganda aniqroq va tushunarli ko'rinadi.

Ierarxik va tarmoq ma'lumotlar bazalari

SQL

so'rovlar tilidan foydalanishni talab

qilmaydi. Shuning uchun ular

No-SQL

ma'lumotlar bazalari deb ataladi. Ular katta hajmdagi

ma'lumotlarni to'playdigan va tahlil qiladigan kompaniyalar tomonidan faol foydalaniladi.

Netflix

va

Hulu

kabi multimedia kontent provayderlari o'z xizmatlariga bir vaqtda yuzlab

million obunachilarga xizmat ko'rsatadilar,

Apache Cassandra

nomli

No-SQL

ma'lumotlar

bazasidan foydalanadilar.

Ma'lumotlar bazalari bilan ishlashda ma'lumotlar to'plamining sifatini aniqlash

Sifatli tayyorlangan ma'lumotlar to'plamlari to'liq bo'lmagan, ahamiyatsiz va

tizimlashtirishga yaroqli bo'lmagan "keraksiz ma'lumotlar" mavjudligini istisno qiladi [4].
Keraksiz ma'lumotlar yetishmayotgan yoki takroriy yozuvlarni ham o'z ichiga oladi. Agar
bunday past sifatli ma'lumotlar to'plami tahlil qilinsa, bunday tahlil natijasi noto'g'ri bo'ladi.
Shuning uchun yuqori sifatli natijalarga erishish uchun tahlilchilar ish uchun ma'lumotlar
to'plamini tayyorlashlari kerak. Tayyorgarlik jarayoni noto'g'ri, to'liq bo'lmagan yoki ziddiyatli


background image

134

ma'lumotlarni tuzatish yoki olib tashlashni o'z ichiga oladi [2]. Yuqorida tavsiflangan tarzda
tashkil etilgan ma'lumotlar to'plamlari bilan tahlilchilar tavsiflovchi, bashoratli ma'lumotlar
yondashuvlaridan aniq natijalarni kutishlari mumkin.

Biznesni rivojlantirishda ma'lumotlar bazalaridan foydalanish

Kompaniyalar o‘zlarining to'laqonli va aniq ma'lumotlar bazalari yaratilganligi tufayli

ular o'z mijozlariga yuqori sifatli xizmat ko'rsatish va shu bilan birga xarajatlarni kamaytirish va
daromadlarni oshirish uchun biznes jarayonlarini optimallashtirishga qodir.

Har qanday biznesda bunday ma'lumotlar bazalariga ega bo'lish – katta foydani

kafolatlaydi.

Amazon Prime, Apple Plus, Netflix

kabi striming xizmatlari har kuni millionlab

odamlarga ko'ngilochar video kontentini taqdim etadi. O'z ishlarida ular foydalanuvchi
ma'lumotlarini keyinchalik tahlil qilish va foydani oshirish uchun jamlaydi, saqlaydi va
boshqaradi. Bunday xizmatlar uchun obunaga bo'lgan qiziqishni yo'qotmaslik uchun har kuni o'z
foydalanuvchilariga tegishli kontentni taqdim etish juda muhim, chunki mijozlar xizmatlar uchun
oylik a'zolik to'lovi asosida to'laydilar va istalgan vaqtda obunani tugatishlari mumkin.

Banklar sifatli ma'lumotlar bazalaridan foydalanishning yana bir misolidir. Sobiq va

amaldagi mijozlar bo'yicha yaxshi ma'lumotlarga ega bo'lgan banklar mijozlar tomonidan
kreditlarni qaytarish ehtimolini hisoblashlari va aholining turli qatlamlari uchun kredit shartlarini
hisoblashlari mumkin. Bunday prognozlarning to'g'riligi bevosita ma'lumotlarni yig'ish va tahlil
qilish sifatiga bog'liq.

Ijtimoiy tarmoqlar, shuningdek, foydalanuvchilar to'g'risidagi juda ko'p ma'lumotni

yig'uvchi bazalari mavjuddir.

Facebook

o'zaro havolalar bilan to'ldirilgan ma'lumotlar bilan

ishlash uchun

MySQL

ma'lumotlar bazasidan foydalanadi. Ma'lumotlarni tahlil qilish ijtimoiy

tarmoqqa foydalanuvchilarga reklama qilingan mahsulotlar, potentsial do'stlar va qiziqish
guruhlari bo'yicha tegishli tavsiyalar berishga yordam beradi. Shu bilan birga, ijtimoiy tarmoq
maqsadli auditoriyaga o'z mahsulot va xizmatlarini reklama qiluvchi kompaniyalarga
foydalanuvchi ma'lumotlarini taqdim etadi. Sifatli ma'lumotlar to'plamiga ega ma'lumotlar
bazalaridan foydalanmasdan, iste'molchi xatti-harakatlarini tahlil qilish noaniq bo'lib qoladi va
daromadning yo'qolishiga olib keladi [5].

Kichik, o'rta va mikro -korxonalarda ma'lumotlar bazalaridan foydalanish holatlariga

alohida e'tibor qaratish lozim. Ko'pincha, ushbu korxonalar hozirgi va sobiq mijozlar to'g'risidagi
mavjud ma'lumotlarni tizimlashtirmaydi. Ko'pgina korxonalar hujjatlarning asl nusxalari va
nusxalari qog'oz nusxalarda papkalarda saqlanadigan fayllarni saqlash tizimini afzal ko'rishadi.
Mijozlarning ma'lumotlari bilan ishlashning bunday tizimi, ayniqsa, turizm, ta'lim va ko'chmas
mulk sohalarida faoliyat yurituvchi kompaniyalar uchun xosdir. Biroq, bir necha yillar davomida
asl hujjatlarni saqlash qonunlariga rioya qilish zarur bo'lsa ham, ushbu kompaniyalar ish
jarayonlarini optimallashtirish uchun ma'lumotlar bazalaridan foydalanishga o'tishlari mumkin,
masalan, to'g'ri ma'lumotni topish, kompaniya samaradorligini tahlil qilish va o'tgan statistik
ma'lumotlarni o'rganish, foydani oshirish. Ma'lumotlar bazalaridan foydalanishni muvaffaqiyatli
amalga oshirish uchun bunday kompaniyalar kerak bo'lganda arxivlarni raqamlashtirishlari va
mijozlar bilan munosabatlarni boshqarish (CRM) tizimlaridan foydalanishni joriy etishlari kerak.
Ushbu tizimlar mijozlar bilan o'zaro munosabatlar jarayonlarini standartlashtirish va shu bilan
birga ma'lumotlarni jamlash imkonini beradi, keyinchalik ularni keyingi tahlil qilish uchun
ma'lumotlar bazasiga eksport qilish mumkin. Bunday echimlardan foydalanish xodimlar sonini
kamaytirishga yordam beradi, vakolatli foydalanuvchilar uchun barcha ma'lumotlarga kirishni
ta'minlaydi va ofisda bo'lmasdan masofadan turib ma'lumotlarni boshqarish imkonini beradi.

Ko‘chmas mulk biznesini tashkil etishda quyida keltirilgan atributlardan iborat relyatsion

berilganlar bazasini yaratish maqola avtorlarini asosiy maqsadidir.
Bu berilganlar bazasini yaratisda standart berilganlar bazasini bosqarish tizimi(BBBT) SQL
ACCESSdan foydalanilmoqda. Bu BBBT MS WINDOWS operatsion tizimining MS OFISE
dasturlar paketida mavjud bo‘lib, foydalanuvchi uchun qulaylik yaratadi.


background image

135

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, ma'lumotlar bazalaridan foydalanish boshlanganidan beri

kompaniyalar ma'lumotlar tahliliga kirishni boshladilar, bu esa samaradorlikni sezilarli darajada
oshirish imkonini beradi. Ma'lumotlar bazalaridan foydalanishni amalga oshiruvchi
kompaniyalar jamlangan ma'lumotlar sifatini nazorat qilishlari kerak. Yaxshi ma'lumotlar
to'plamiga ega bo'lish sizga unumdorlikni oshirish uchun kerakli statistik ma'lumotlarni beradi.
Ma'lumotlar bazalarining joriy etilishi ham axborot bilan ishlashga yondashuvni
standartlashtiradi va uning yo'qolishining oldini oladi.

Foydalanilgan adabiyotlar

1.

Alfonso-Goldfarb, A. M., Waisse, S., & Ferraz, M. H. (2018). New proposals for organization

of knowledge and their role in the development of databases for history of science.

Circumscribere: International Journal for the History of Science, 21, 1. doi:10.23925/1980–
7651.2018v21.
2.

Baltzan, P., & Phillips, A. (2015). Business driven information systems. McGraw-Hill Higher

Education.

3.

Celko, J. (2014) Complete Guide to NoSQL. What every SQL professional needs to know

about non-relational databases. Morgan Kaufmann

4.

Schultz J., Crawford K., Richardson R. (2019). Dirty Data, Bad Predictions: How Civil

Rights Violations Impact Police Data, Predictive Policing Systems, and Justice. New York
University Law Review.

5.

Ten ways databases run your life. (2020). Retrieved from

https://www.liquidweb.com/blog/ten-

ways-databases-run-your-lif

ТАЪЛИМНИНГ КРЕДИТ-МОДУЛЬ ТИЗИМИДА ТАЛАБАЛАРНИНГ МУСТАҚИЛ

ИШЛАШИНИНГ АҲАМИЯТИ

Aкбарова Сайѐра Шухратовна

Тошкент давлат иқтисодиѐт университети таянч докторанти

Aннотация:

Мақолада таълимда кредит-модуль тизимини қўллаш билан боғлиқ

масалалар, яъни бу тизимда аҳамиятли бўлган мустақил ишлашнинг моҳияти, шакллари,
турлари, ўрни ва вазифалари кўрсатилган ҳамда уларнинг таълим иштирокчиларида
намоѐн бўлаѐтган компетентликларга таъсири ҳақида фикр юритилган.

Калит сўзлар:

кредит-модуль тизими, мустақил таълим, мустақил ишлаш,

мустақил иш, индивидуал-ижодий ишлаш, креатив компетенциялар

.

Ўзбекистон Республикаси Президентининг 2019 йил 8 октябрдаги фармони билан

тасдиқланган ―Ўзбекистон Республикаси олий таълим тизимини 2030 йилгача
ривожлантириш концепция‖га кўра юртимиздаги олий таълим муассасалари босқичма-
босқич кредит-модул тизимига ўтмоқда [1]. Таълимнинг кредит-модуль тизимида
талабаларнинг мустақил ишлашига асосий эътибор берилган. Бизга маълумки ўқув
жараѐни талабаларни мустақил фикр юрита олишга ўргатса, ундай таълимни
ривожлантиришга асосланган ўқув-билув жараѐни деб қабул қилиш мумкин. Талабаларни
мустақил фикрлашга йўналтирилган махсус воситаларни қўллаб, уни фанга қизиқтириш,
эркин фикрлашга ўргатиш, ривожлантириш тизими яратиш орқали уларда креатив
ғояларни шакллантириш мумкин.

Кредит-модуль тизими,

бу — таълимни ташкил этиш жараѐни бўлиб,

ўқитишнинг

модуль технологиялари жамламаси ва кредит ўлчови асосида

баҳолаш

модели

ҳисобланади. Кредит-модуль тамойилида иккита асосий масалага аҳамият

берилади: талабаларнинг мустақил ишлашини таъминлаш; талабалар билимини рейтинг
асосида баҳолаш.

Библиографические ссылки

Alfonso-Goldfarb, A. M., Waisse, S., <6 Ferraz, M. H. (2018). New proposals for organization of knowledge and their role in the development of databases for history of science. Circumscriberc: International Journal for the History of Science, 21, 1. doi:10.23925/1980-7651.2018v21.

Baltzan, P., & Phillips, A. (2015). Business driven information systems. McGraw-Hill Higher Education.

Celko, J. (2014) Complete Guide to NoSQL. What every SQL professional needs to know about non-relational databases. Morgan Kaufmann

Schultz J., Crawford K., Richardson R. (2019). Dirty Data, Bad Predictions: How Civil Rights Violations Impact Police Data, Predictive Policing Systems, and Justice. New York University Law Review.

Ten ways databases run your life. (2020). Retrieved from https://www. liquidweb, com/blog/ten-

wavs-databases-run-vour-lif

inLibrary — это научная электронная библиотека inConference - научно-практические конференции inScience - Журнал Общество и инновации UACD - Антикоррупционный дайджест Узбекистана UZDA - Ассоциации стоматологов Узбекистана АСТ - Архитектура, строительство, транспорт Open Journal System - Престиж вашего журнала в международных базах данных inDesigner - Разработка сайта - создание сайтов под ключ в веб студии Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil - ilmiy elektron jurnali yuridik va jismoniy shaxslarning in-Academy - Innovative Academy RSC MENC LEGIS - Адвокатское бюро SPORT-SCIENCE - Актуальные проблемы спортивной науки GLOTEC - Внедрение цифровых технологий в организации MuviPoisk - Смотрите фильмы онлайн, большая коллекция, новинки кинопроката Megatorg - Доска объявлений Megatorg.net: сайт бесплатных частных объявлений Skinormil - Космецевтика активного действия Pils - Мультибрендовый онлайн шоп METAMED - Фармацевтическая компания с полным спектром услуг Dexaflu - от симптомов гриппа и простуды SMARTY - Увеличение продаж вашей компании ELECARS - Электромобили в Ташкенте, Узбекистане CHINA MOTORS - Купи автомобиль своей мечты! PROKAT24 - Прокат и аренда строительных инструментов