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第1部分 数据建模和验证2

第1章 数据模型基础2

1.1实体2

1.2属性5

1.3域5

1.4关系6

1.5键9

1.6代理键13

1.7外键15

1.8次键16

1.9子类型16

第2章 数据模型质量的重要性19

2.1精确性19

2.2杠杆21

2.3数据质量21

第3章 数据模型记分卡概述23

3.1记分卡的特征23

3.2记分卡模板24

3.3 DMM上下文29

3.3.1 DMM和数据建模32

3.3.2功能实践陈述34

3.4 DMBOK上下文37

第2部分 数据模型记分卡分类42

第4章 分类1：正确性42

4.1模型是否正确地捕获了需求42

4.2分类的期望43

4.3对正确性检查的小结50

第5章 分类2：完整性51

5.1模型的完整性如何51

5.2类别期望51

5.2.1确认获得所有的业务元数据52

5.2.2确认获得所有的技术元数据52

5.2.3确认每个需求都被完全捕获53

5.2.4确认没有提供免费的服务53

5.2.5确认澄清了所有模糊的需求54

5.3对完整性检查的小结55

第6章 分类3：模式56

6.1模型与其模式匹配得如何56

6.2类型期望61

6.2.1概念模型遵从61

6.2.2逻辑模型遵从67

6.2.3物理模型遵从83

6.3模式检查的小结93

第7章 分类4：结构97

7.1分类期望97

7.1.1模型是一致的97

7.1.2模型有完整性99

7.1.3模型遵从核心原则103

7.2结构检查的小结106

第8章 分类5：抽象107

8.1模型是否很好地利用了通用的结构107

8.2类型期望108

8.2.1模型是可扩展的108

8.2.2模型是可用的110

8.3抽象检查的小结111

第9章 分类6：标准112

9.1模型是否很好地遵从命名规范112

9.2分类期望112

9.2.1模型要结构良好113

9.2.2模型使用正确的术语117

9.2.3模型有一致的样式119

9.3标准检查的小结119

第10章 分类7：可读性121

10.1模型是否具有可读性121

10.2分类期望121

10.2.1模型是可读的121

10.2.2实体布局可接受124

10.2.3属性顺序可接受127

10.2.4关系布局可接受128

10.3可读性检查的小结128

第11章 分类8：定义130

11.1定义是否做得足够好130

11.2分类期望131

11.2.1定义是清晰的131

11.2.2定义是完整的132

11.2.3定义是正确的133

11.3定义检查的小结134

第12章 类别9：一致性135

12.1模型与企业的一致性如何135

12.2分类期望136

12.3一致性检查的小结137

第13章 分类10：数据138

13.1元数据与数据匹配得如何138

13.2分类期望138

13.3数据检查的小结141

第3部分 用记分卡验证数据模型144

第14章 准备模型评审144

14.1必需的文档144

14.2附加的信用文档145

14.3评审结构146

14.3.1将模型分块评审146

14.3.2决定谁参加评审147

14.3.3座位模式147

第15章 模型评审149

15.1一米深胜过一里宽149

15.2设置阶段150

15.3建立一个支持小组150

15.4平均分数151

15.5从CDM开始151

15.6知道何时停止151

15.7保持有趣151

第16章 数据模型记分卡案例研究：消费者互动152

16.1正确性155

16.2完整性156

16.3模式157

16.4结构159

16.5抽象160

16.6标准160

16.7可读性161

16.8定义162

16.9一致性165

16.10数据166

16.11完成的记分卡168