Prosess-og datamodellering

25 oktober 2007

System analyse er primært opptatt av:

Finne fakta som vil tillate forståelsen av dagens system og hjelp utformingen av eventuelle etterfølger.

Bruke faktum finne teknikker som vil gjøre funn av systemkravene.

Organisering av fakta i en streng sett av dokumentasjon.

I-For å få riktig forståelse av disse fakta, forskjellige teknikker, verktøy og metoder brukes.

Modeling

En modell er en abstraksjon, en representasjon av en del av den virkelige verden. Det kan bekymring en representasjon av ett aspekt av de nåværende eller foreslåtte Information system.

Vektleggingen Information System er plassert på prosess modellering og datamodellering.

Alle disse modelleringsteknikker hjelp til å okkupere og designe nye / framtidige Information System.

Process Modeling

Selv om det er mange prosessmodellering teknikker, alle av dem har som sin samlende elementer vekt på prosessen og den grunnleggende teknikken for funksjonell nedbrytning. Noen av disse teknikkene knyttet til strukturert analyse og design og funksjonelle nedbrytningsprodukter er:

Beslutning trær
Beslutning tabeller
Dataflyt diagrammer
Datastruktur diagrammer
Strukturert engelsk.

Teknikker og verktøy for prosessmodellering hjelp til å forstå den virkelige verden prosesser og formidle kunnskap ervervet.

De kommuniserer disse gjennom sine verktøy. De fleste av dem er grafiske, og dette oppmuntrer brukerinvolvering. Dataflyt diagrammer er spesielt nyttige i å kommunisere analytikeren forståelse av valget.

DFD gir et middel for å oppnå strukturen i systemer, ved at det muliggjør et system til å bli delt inn i mindre eller ønskelig størrelse, slik at systemet kan forstås enkelt.

DFD gir informasjon i et grafisk og konsis måte. Det grafiske aspektet betyr at DFD kan brukes som et statisk stykke dokumentasjon og et verktøy, slik at kommunikasjon på alle nivåer dvs. Analyst til brukeren, Analyst til programmerer, Analyst til Analyst etc

Det faktum at brukerne kan lett forstå DFD betyr at den lett kan validert for korreksjoner og dermed øker sjansen for en vellykket Information system.

DFD er konsis ved at den tillater et system som skal undersøkes på høyeste nivå dvs. en oversikt og fortsatt gjør det å bli sett i detalj, samtidig som koblingene og grensesnitt på ulike nivåer.

DFD gir analytiker med muligheten til å spesifisere systemet på et logisk nivå, og gir dermed uavhengighet mellom den logiske og den fysiske implementeringen av systemet, og dermed tillater det brukernes å spesifisere sine krav uten begrensninger av fysisk gjennomføring.

En logisk DFD representerer logisk informasjon om hva flyter inn i systemet om sin kunde studiepoeng. Det plager ikke med hvordan den flyter f.eks vridd kobber.

Data Modeling:

Datamodellering konsentrerer seg om å forstå og dokumentere data. Data anses som grunnleggende byggesteinene i systemer. Data modellen er et resultat av dataanalyse, og det er orientert mot den delen av den virkelige verden at det representerer dvs. org, avd. etc.

Datamodellen skal alltid implementering uavhengig i at dataene modellen og dataanalyse som kan avledes det er egnet, om rektor modellen er en database, fil-kort etc.

Suksessen til en data-modell kommer om med den systematiske måten det identifiserer dataene i organisasjonene og relasjonene mellom dem dvs. datastrukturer.

Dataanalyseteknikker forsøke å identifisere den registrerte elementene og analysere strukturen og betydningen av data i organisasjonen. Dette kan oppnås ved å intervjue personer i organisasjonen.

Studere dokumenter, observasjon, spørreundersøkelser etc og formalisere resultatene gjennom en prosess som kalles Entity Modeling. Grafisk dokumentasjon hjelpemidler i ferd med å dataanalyse.

Data analyse er brukt for å hjelp til å forstå sider ved en kompleks organisasjon. God datamodeller kan brukes som diskusjon dokumenter for å forstå sider ved organisasjonen og prosessen samt forbedre effektiviteten i rollen av data og informasjon i en organisasjon.

Datamodell / analyse er stresset av mange metoder hovedsakelig fordi data er mer stabil enn prosesser, også fordi:

Datamodellen er ikke data-orientert dvs. det er ikke partisk av noen spesiell fysisk lagring struktur som kan brukes fordi det gir for logisk / fysisk uavhengighet dvs. modellen forblir den samme enten lagring strukturer holdes i magnetbånd, diskett eller Mini lagring.
Dataene modellen er en modell som er forståelig for alle dvs. brukere, utviklere osv. Dette er en meget lett å forstå det og validere.
En datamodell er i stand til å reflektere en rekke forskjellige syn på data på tvers av avdelings-eller del områder.
En datamodell er lett Transformable inn i andre modeller som relasjonsdatabaser, hierarkiske eller nettverk som er mest brukt til å representere datastrukturer i et DBMS.
Tilgjengelige data modellering / analyse teknikker tillate valg av alternative metoder som skal brukes der det er hensiktsmessig dermed en teknikk kan brukes til å kryss sjekke en annen.
Data modellering / analyse er regel basert som betyr resultatet av en analytiker arbeid kan følges og velprøvd. Data modellen kan tilpasses forekomme på forskjellige måter for ulike brukere kan også vises som en helhet

Det finnes ulike tilnærminger til analyse, og noen er av datainnsamlingen tilnærming (dvs. dokument drevet analyse). Dokumentene som brukes i en avdeling eller organisasjon er analysert i en bottom-up måte. Disse dokumentene omfatter rapporter, skjemaer osv.

Analysen av hvert dokument vil i sin tur føre til dannelse og forbedring, av datamodell som viser data og forholdet mellom disse dataene.

En annen tilnærming er enhet modellering. Denne tilnærmingen får sin informasjon ved å intervjue personer i organisasjonen. Enheter som kunder, leverandører og deres forhold er konstatert og representert som et grafisk presentasjon

Anbefalt Tekst

Popularitet: 11% [ ? ]