RAQAMLI MA’LUMOTLARNI BOSHQARISH TIZIMLARINING ZAMONAVIY TEXNIK ARXITEKTURASI VA UNDA INTEGRATSIYALASHGAN ANALITIK SIKLLARNING O‘RNI

Authors

  • Xayrullayeva Surayyo Mirobid qizi Author

Keywords:

Kalit so‘zlar: CRM, axborot xavfsizligi, uch qatlamli model, SQLite, CustomTkinter, D-S-M-V-F-D sikli, mashinaviy o‘rganish, audit monitoringi., Ключевые слова: CRM, информационная безопасность, трехслойная модель, SQLite, CustomTkinter, цикл D-S-M-V-F-D, машинное обучение, аудит-мониторинг., Keywords: CRM, information security, three-layer model, SQLite, CustomTkinter, D-S-M-V-F-D cycle, machine learning, audit monitoring.

Abstract

Annotatsiya: Ushbu maqolada zamonaviy kontakt boshqaruv tizimlarini (CRM) loyihalash, ularning xavfsizlik asoslari va texnik me’morchiligi tahlil qilinadi. Dasturiy ta'minotning uch qatlamli (Core, Statistical, ML) modeli hamda ma’lumotlarni qayta ishlashning yopiq analitik sikli (D-S-M-V-F-D) prinsiplari ko‘rib chiqiladi. Shuningdek, SQLite relyatsion ma’lumotlar bazasi, CustomTkinter kutubxonasi asosidagi UI/UX dizayni hamda mashinaviy o‘rganish algoritmlarini integratsiya qilish masalalari amaliy jihatdan yoritilgan.

Аннотация: В данной статье анализируются проектирование, основы безопасности и техническая архитектура современных систем управления контактами (CRM). Рассматриваются трехслойная модель программного обеспечения (Core, Statistical, ML) и принципы замкнутого аналитического цикла обработки данных (D-S-M-V-F-D). Также практически освещены вопросы реляционной базы данных SQLite, UI/UX дизайна на базе библиотеки CustomTkinter и интеграции алгоритмов машинного обучения.

Abstract: This article analyzes the design, security fundamentals, and technical architecture of modern contact management systems (CRM). The three-layer software model (Core, Statistical, ML) and the principles of the closed analytical data processing cycle (D-S-M-V-F-D) are examined. Furthermore, practical aspects of the SQLite relational database, UI/UX design based on the CustomTkinter library, and the integration of machine learning algorithms are highlighted.

Published

2026-06-15