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數據模型主題

數據模型主題又稱為業務概念，是從業務角度對企業信息進行的分類，它具有通用性和概括性的特點。針對金融業，業界也有多種主題模型分類方法，如IBM的FSDM主題模型、Teradata的FS- LDM主題模型。
2018-04-27 閱讀全文>>
語義特征、基本屬性、底層特征、原始數據

語義特征是以文字表達的非結構化數　　據特有的語義屬性。對于書籍、電影類，語義特征一般指作者的創作意圖、主題說明等。該屬性是非必備屬性。
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非結構化數據模型

大多數的信息是非結構化的，包括紙質的文件、報告、視頻和音頻文件、照片、傳真件、信件等。在信息化銀行建設過程中，所處理的數據除了常見的結構化數據外，還有大量的非結構化數據。
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步驟3：與用戶討論全局邏輯數據模型

與用戶進行討論，確保全局邏輯數據模型確實能體現用戶的需求。
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步驟2：檢查全局邏輯數據模型

用規范化的方法檢查全局邏輯數據模型的實體，并檢查這些實體是否能支持所有的用戶事務。
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步驟1：將局部邏輯模型合并為全局模型

檢查關系的名稱。檢查局部模型中的關系，看是否存在重復關系。一般只有重復的實體間才會存在重復關系。
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中培專家論-互聯網+時代卓越IT績效評估框架

本文總結了我機構通過調研走訪、數據分析等手段，全面總結梳理集團信息化現狀，從不同側面剖析公司如何通過IT創新驅動經營模式提供高附加值以及差異性服務，進而提高企業整體經營管理能力。深入分析問題根源，梳理集團各業務條線的信息化成長歷程，在此基礎上，提煉了我國卓越IT績效評估模型。
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構建并檢查全局邏輯模型

在這個步驟中，要將各個局部邏輯數據模型組合成全局邏輯數據模型，并檢查合并過程中有變化的區域，以確保得到符合要求的全局邏輯數據模型。
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步驟12：與用戶討論局部邏輯模型

與用戶討論邏輯模型，對于不符合要求的地方要做相應的修改，以確保模型能體現企業的需求。
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步驟11:檢查、設置完整性約束

完整性約束是為了防止數據模型不一致而強加的限制，標識完完整性約束之后，就可以得到一個完整而準確的描述視圖的局部邏輯數據模型。在此主要考慮下面五種類型的完整性約束：
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操作在邏輯數據模型ER圖中進行

下面說明每一范式的具體規范化方法，操作在邏輯數據模型ER圖中進行。
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步驟10：用規范化方法檢查數據模型

用規范化方法檢查每個實體，從實體中去除不需要的屬性或集合，以避免不必要的數據冗余和數據操控語言( DML)異常。
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步驟9：列出事務、檢查模型是否支持用戶事務

步驟9：列出事務、檢查模型是否支持用戶事務
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步驟8：刪除與關系模型不相容的特性

在已創建的局部數據模型中，可能存在一些與傳統的關系型數據庫系統不兼容或關系型數據庫系統不便于處理的結構，如：多對多關系、多對多遞歸關系、復雜關系等。在這一步，要將這些數據結構轉換成能被或便于關系型數據庫系統處理的形式。
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步驟7：特化／泛化實體（可選）

在邏輯模型中，可能會出現以下情況：兩個或多個實體存在共同的屬性，而這些屬性又是實體必須的部分，這就造成邏輯模型的冗余。
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