數據模型記分卡

第1部分　數據建模和驗證
第1章　數據模型基礎 2
1.1　實體 2
1.2　屬性 5
1.3　域 5
1.4　關系 6
1.5　鍵 9
1.6　代理鍵 13
1.7　外鍵 15
1.8　次鍵 16
1.9　子類型 16
第2章　數據模型質量的重要性 19
2.1　精確性 19
2.2　杠桿 21
2.3　數據質量 21
第3章　數據模型記分卡概述 23
3.1　記分卡的特征 23
3.2　記分卡模板 24
3.3　DMM上下文 29
3.3.1　DMM和數據建模 32
3.3.2　功能實踐陳述 34
3.4　DMBOK上下文 37
第2部分　數據模型記分卡分類
第4章　分類1：正確性 42
4.1　模型是否正確地捕獲了需求 42
4.2　分類的期望 43
4.3　對正確性檢查的小結 50
第5章　分類2：完整性 51
5.1　模型的完整性如何 51
5.2　類別期望 51
5.2.1　確認獲得所有的業務元數據 52
5.2.2　確認獲得所有的技術元數據 52
5.2.3　確認每個需求都被完全捕獲 53
5.2.4　確認沒有提供免費的服務 53
5.2.5　確認澄清了所有模糊的需求 54
5.3　對完整性檢查的小結 55
第6章　分類3：模式 56
6.1　模型與其模式匹配得如何 56
6.2　類型期望 61
6.2.1　概念模型遵從 61
6.2.2　邏輯模型遵從 67
6.2.3　物理模型遵從 83
6.3　模式檢查的小結 93
第7章　分類4：結構 97
7.1　分類期望 97
7.1.1　模型是一致的 97
7.1.2　模型有完整性 99
7.1.3　模型遵從核心原則 103
7.2　結構檢查的小結 106
第8章　分類5：抽象 107
8.1　模型是否很好地利用了通用的結構 107
8.2　類型期望 108
8.2.1　模型是可擴展的 108
8.2.2　模型是可用的 110
8.3　抽象檢查的小結 111
第9章　分類6：標准 112
9.1　模型是否很好地遵從命名規范 112
9.2　分類期望 112
9.2.1　模型要結構良好 113
9.2.2　模型使用正確的術語 117
9.2.3　模型有一致的樣式 119
9.3　標准檢查的小結 119
第10章　分類7：可讀性 121
10.1　模型是否具有可讀性 121
10.2　分類期望 121
10.2.1　模型是可讀的 121
10.2.2　實體布局可接受 124
10.2.3　屬性順序可接受 127
10.2.4　關系布局可接受 128
10.3　可讀性檢查的小結 128
第11章　分類8：定義 130
11.1　定義是否做得足夠好 130
11.2　分類期望 131
11.2.1　定義是清晰的 131
11.2.2　定義是完整的 132
11.2.3　定義是正確的 133
11.3　定義檢查的小結 134
第12章　類別9：一致性 135
12.1　模型與企業的一致性如何 135
12.2　分類期望 136
12.3　一致性檢查的小結 137
第13章　分類10：數據 138
13.1　元數據與數據匹配得如何 138
13.2　分類期望 138
13.3　數據檢查的小結 141
第3部分　用記分卡驗證數據模型
第14章　准備模型評審 144
14.1　必需的文檔 144
14.2　附加的信用文檔 145
14.3　評審結構 146
14.3.1　將模型分塊評審 146
14.3.2　決定誰參加評審 147
14.3.3　座位模式 147
第15章　模型評審 149
15.1　一米深勝過一里寬 149
15.2　設置階段 150
15.3　建立一個支持小組 150
15.4　平均分數 151
15.5　從CDM開始 151
15.6　知道何時停止 151
15.7　保持有趣 151
第16章　數據模型記分卡案例研究：消費者互動 152
16.1　正確性 155
16.2　完整性 156
16.3　模式 157
16.4　結構 159
16.5　抽象 160
16.6　標准 160
16.7　可讀性 161
16.8　定義 162
16.9　一致性 165
16.10　數據 166
16.11　完成的記分卡 168