Comment traduire les règles métier dans un modèle de données
Un chef de projet peut mener l`initiative de traduire les règles métier, qui sont des politiques, des procédures, des normes et des pratiques d`une organisation, dans un modèle de données. Un modèle relationnel est généralement utilisé à cette fin. E.F.Codd a développé la modélisation relationnelle en 1969. Les règles métier ont des degrés de rigueur. Certaines règles métier peuvent même être correct, mais ne peuvent pas être mis en œuvre comme ils sont. Les règles métier doivent être définies pratiquement pour être efficace.
Tâche un analyste d`affaires, ou BA, d`interroger les utilisateurs et gestionnaires d`entreprises et de revoir les manuels et la documentation pour recueillir les besoins de l`entreprise ou les activités du Ministère pour le modèle de données. La BA devrait veiller à ce que les règles sont en cours et devraient les enregistrer de façon claire et concise par écrit. L`analyste d`affaires transfère ensuite les règles métier au modeleur de données ou DM.
Attribuer le DM à concevoir des entités ou des tableaux, après avoir compris les règles métier. Par exemple, une colonne contenant la date de naissance d`un client aurait une règle mathématique qui permet de calculer l`âge et empêcher l`achat de cigarettes aux mineurs. Une autre règle, dans ce cas, peut-être que chaque client doit avoir une date de naissance est entré.
Video: Base de données: Règles de passage
Le sous-ministre à demander à construire entité-relation, ou ER, des diagrammes pour traduire les règles métier dans un modèle de données. Un modèle de données est constitué d`entités, les relations et surtout, cardinalité (one-to-many, one-to-one). Par exemple, l`un des parents peut avoir beaucoup d`enfants, et un mari peut avoir un conjoint, respectivement.