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步驟2：標識實體( Entity)

局部邏輯模型主要由實體、屬性和關系組成，構建局部邏輯模型的第一步就是標識模型的實體。
2018-04-27 閱讀全文>>
步驟1：手工錄入模塊

考察機構信息錄入模塊、領導班子信息錄入模塊的輸入數據，同時結合一些系統需求說明等資料，選取以下數據項：機構標識、機構名稱、機構類別、機構地址、聯系電話、直接上級機構，以及員工編號、姓名、出生日期、性別、民族、參加工作時間。
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確定數據信息

每個數據項的名稱、別名、類型、長度、取值范圍、數據量的大小和代碼等基本特征。
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圍繞功能模塊構建局部邏輯模型

結合某商業銀行具體案例，對邏輯數據模型、物理數據模型設計展開詳細描述。
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數據模型設計要求

為了更好地設計數據模型，應該明確一些設計原則來規范數據模型的設計，以下為推薦的一些模型設計要求。
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模型設計應與項目結合

模型設計流程一般包括概念數據模型（需求收集階段）、邏輯數據模型（分析與設計階段）、物理數據模型（實現階段）三個階段，與項目各階段的對應關系見表4-2。
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數據模型建模要求之數據模型包含的內容

數據模型建模標準主要針對企業級邏輯數據模型和應用級邏輯數據模型。企業級邏輯數據模型和應用級邏輯數據模型應包含邏輯數據模型ER圖和邏輯數據模型說明文檔兩部分內容。
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數據模型的意義

統一業務概念使業務和信息技術之間的溝通更準確、更有效，對新系統的需求和范圍的理解更準確。
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數據建模的原則

每個關系通過關系類型的不同加以區別。
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數據建模的方法、原則及意義之數據建模考慮因素

通過子類來精確分類事物；概念層面的分類將概念分成一系列的子類；子類還可以繼續劃分子類。
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概念數據模型(CDM)

概念數據模型(CDM) 概念數據模型用于表示數據的邏輯特性，即只是在概念上表示數據庫中將存儲什么信息，而忽略這些信息的實現細節。同時，它也是對系統主要實體的高層次業務見解，比如識別關鍵主題領域、定義核心實體的主鍵。
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數據模型體系

數據庫設計是一項龐大的工程項目，數據庫設計質量的好壞直接影響系統中各個處理過程的性能和質量。為了更好地進行數據庫設計，業界提出各種數據庫設計方法，并運用軟件工程的思想和方法
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數據結構、數據操作、數據約束

數據模型中的數據結構主要用來描述數據的類型、內容、性質以及數據間的聯系等。數據結構是數據模型的基礎，數據操作和數據約束都基本上是建立在數據結構之上的。不同的數據結構具有不同的操作和約束。
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第4章數據模型

數據模型( Data Model)是抽象描述現實世界的一種工具和方法，是表示實體及實體之間聯系的形式。韋伯斯特字典中對模型的定義是“對不能直接觀察的事物進行形象的描述和模擬”，即模型是對客觀世界中復雜事物的抽象描述。
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IBM也提出了數據管理能力成熟度模型

IBM也提出了數據管理能力成熟度模型（見圖3-4）。其共包含10個類別，用于度量數據治理能力，分別隸屬于四個相互關聯的組，見表3-2。
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