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流程和数据建模
2007年10月25日
系统的分析主要涉及：
寻找事实将使本系统的理解和援助的任何继承设计。
用事实调查技术，可使系统要求寻找。
组织成一个事实一整套强有力的文件。
中，为了取得这些事实，各种技术，工具和方法是使用正确的认识。
造型
一个模型是一个抽象的概念，是对真实世界的一部分代表。 它可能涉及的一个方面，代表现在或建议的信息系统。
在信息系统的重点放在了流程建模和数据建模。
所有这些建模技术的帮助来占领和设计新的/未来的信息系统。
过程建模
虽然有很多的过程建模技术，所有这些元素作为统一的进程，并强调了功能分解的基本技术有。 与结构化分析与设计和功能分解相关的这些技术有：
决策树
决策表
数据流图
数据结构图
结构化英语。
在技术和流程建模工具，帮助理解现实世界的沟通过程和所学知识。
他们通过自己的沟通工具，这些。 他们大多是图形，这鼓励用户参与。 数据流图表特别在沟通分析师的选项的了解十分有利。
DFD的实现提供了系统的结构方式，在这种制度，它使一成更小的或适宜的大小，以便该系统可以很容易理解分区。
数据流图提供了一个简明的图形和信息的方式。 这意味着，DFD的图形方面可以作为一个静态文件的一块和通讯工具，从而使所有阶层的沟通，即分析师用户，分析师对程序员，分析师分析师等
该用户可以随时了解DFD的事实意味着它可以很容易地验证了更正，从而增加了成功的信息系统的机会。
DFD的是在这简洁它允许一个系统在最高水平，即1概述审议并仍然允许它被看作详细，同时保持联系，并在不同阶段的衔接。
数据流图提供的能力，在一个指定的逻辑层次的系统分析员，从而之间的逻辑和系统的物理实现独立，从而允许用户指定没有限制的物理实现他们的要求。
一个逻辑DFD的代表进入系统流量什么逻辑信息是否客户学分。 它不打扰它如何如流动的双绞铜线。
数据建模：
数据建模集中于了解和记录数据。 数据被认为是系统的基本构造块。 数据模型是数据的分析结果，这是朝着这一现实世界，它代表即牛津，面向部的一部分。 等等
数据模型应该总是执行独立的数据模型和数据分析，推导出它是合适的，是否主要模式是一个数据库，档案卡等
一个数据模型的成功来自与系统的方式，其中确定了在组织的数据以及它们之间的关系有关，即数据结构。
数据分析技术的尝试，以确定和分析的数据元素的结构和组织中的数据的含义。 这可以通过面试组织中的人。
学习文件，观察，问卷调查等，并正式通过一个称为实体建模过程的结果。 在数据分析过程的图形文件的艾滋病。
数据分析是用来帮助理解一个复杂的组织问题。 良好的数据模型可以被用来作为了解本组织方面和过程，以及改善在组织中的数据和信息方面的作用的有效性的讨论文件。
数据模型/分析，强调了许多方法，主要是因为数据比过程更稳定，还因为：
数据模型是不是计算机为主的，即它不以任何特定的物理存储结构，可用于偏颇，因为它的逻辑/物理模型提供了独立性，即保持了存储结构是否举行的磁带，磁盘或同一迷你仓。
数据模型是一个模型，即每个人都可以理解的用户，开发人员等，这是一个非常容易理解和验证。
一个数据模型能够反映了整个部门或部分领域的数据不同的看法不同。
一个数据模型如关系，分层或网络，大多是用来代表一个数据库管理系统的数据结构容易变形为其他模式。
现有数据建模/分析技术，让替代方法的选择要使用适当因此一技术可用于交叉检查另一个。
数据建模/分析规则为基础，这意味着一个分析师的工作成果可以被采用和证明。 数据模型可以适应不同用户在不同的形式出现也可以作为一个整体出现
有各种方法，分析数据，有些是收集数据的方法（即文件驱动的分析）。 在一个部门或机构中使用的文件进行了分析，自下而上的方式。 这些文件包括报告，表格等
每个文件的分析，从而导致形成并有所改善，但数据显示的数据模型和数据之间的关系。
另一种方法是实体建模。 通过这种方法获得面试组织中的人的资料。 如客户实体，供应商和他们的关系是确定和代表的图形演示
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