Нумерация работ и диаграмм

В методологии DFD нумеруются все процессы, внешние сущности, хранилища данных и диаграммы.

Номер каждого процесса может включать префикс А и уникальный номер. При детализации процессов должна поддерживаться иерархическая нумерация процессов. Например, процессы, детализирующие процесс с номером 12, получают номера 12.1, 12.2, 12.3 или А.12.1, А.12.2, А.12.3 и т. д. После префикса, если он используется, следует номер родительского процесса, а затем порядковый номер процесса на диаграмме декомпозиции.

Уникальный номер имеют внешние сущности и хранилища данных независимо от их расположения на диаграмме. Каждая внешняя сущность имеет префикс Е и уникальный номер, например Е5. Каждое хранилище данных имеет префикс D и уникальный номер, например D5.

Номер диаграммы в модели диаграмм потоков данных соответствует номеру декомпозируемого процесса с обязательным использованием префикса.

8Моделирование данных

В настоящем руководстве основное внимание уделяется синтаксису и построению IDEFlX-моделей данных. Однако прежде чем перейти к обсуждению технических деталей в разделах 3 и 4, остановимся на вопросе о том, почему моделирование данных имеет важное значение и какие основные цели преследует IDEFlX-подход.

8.12.1. Управление данными как ресурсами

В последнее десятилетие ведущие корпорации все больше убеждались в необходимости управления данными как ресурсами. Стремление управлять данными как ресурсами, вероятно, связано с требованием гибкости в условиях конкуренции в очень динамичной сфере бизнеса. Многие компании вынуждены постоянно перестраивать свою организационную структуру и деятельность для развития технологии и продвижения на рынке. Чтобы такая перестройка проходила быстро и в то же время плавно, компании должны осознать инфраструктуру своего бизнеса и изменить ее. Это требует глубокого понимания данных и знаний, необходимых для ведения дел.

Многие компании сформировали специальные группы, такие, как Служба данных или Управление информационными ресурсами, для решения проблемы управления данными. Трудности их работы, однако, усугубляются стремительным ростом объема данных и их разнообразием. По мнению группы Garner (Stamford CT, компания по исследованию рынка), в 1990 г. крупной корпорации потребуется прямой доступ к данным объемом в среднем до одного триллиона битов, что в 50 раз превышает объем данных, необходимый в 1985 г. В создании и использовании этих данных будет участвовать вся корпорация. IBM утверждает, что к концу 1987 г. 14 миллионов профессиональных бизнесменов будут использовать рабочие станции для хранения и обработки собственных данных. Исследования ICAM показали, что данные обычно являются несогласованными, несвоевременными, негибкими, недоступными и не соответствующими текущим деловым потребностям.

Для того чтобы управлять данными, мы должны понимать их основные характеристики. Данные могут быть символическим представлением фактов, имеющим свою трактовку. Одна и та же интерпретация может быть применима ко многим различным фактам, например, трактовка "почтовый индекс" может относиться к большому количеству пятизначных чисел. Факт без интерпретации не имеет ценности, а факт с неправильной интерпретацией может привести к губительным последствиям. Поэтому управление данными должно главным образом ориентироваться на интерпретацию этих данных.

"Информация" может определяться как объединение данных с конкретной целью или в конкретном контексте (рис.2-1). Отсюда следует, что из одних и тех же данных можно получить много разных типов информации. С точки зрения математики, существует 10 в 869 степени способов создания различных типов информации из 400 элементарных данных. Таким образом, стратегия в управлении информационными ресурсами должна ориентироваться на управление интерпретацией фактов, а не на попытки управления созданием информации или его ограничения.

Рис. 2-1. Компоненты информации