第1部分 数据建模和验证 2
第1章 数据模型基础 2
1.1实体 2
1.2属性 5
1.3域 5
1.4关系 6
1.5键 9
1.6代理键 13
1.7外键 15
1.8次键 16
1.9子类型 16
第2章 数据模型质量的重要性 19
2.1精确性 19
2.2杠杆 21
2.3数据质量 21
第3章 数据模型记分卡概述 23
3.1记分卡的特征 23
3.2记分卡模板 24
3.3 DMM上下文 29
3.3.1 DMM和数据建模 32
3.3.2功能实践陈述 34
3.4 DMBOK上下文 37
第2部分 数据模型记分卡分类 42
第4章 分类1：正确性 42
4.1模型是否正确地捕获了需求 42
4.2分类的期望 43
4.3对正确性检查的小结 50
第5章 分类2：完整性 51
5.1模型的完整性如何 51
5.2类别期望 51
5.2.1确认获得所有的业务元数据 52
5.2.2确认获得所有的技术元数据 52
5.2.3确认每个需求都被完全捕获 53
5.2.4确认没有提供免费的服务 53
5.2.5确认澄清了所有模糊的需求 54
5.3对完整性检查的小结 55
第6章 分类3：模式 56
6.1模型与其模式匹配得如何 56
6.2类型期望 61
6.2.1概念模型遵从 61
6.2.2逻辑模型遵从 67
6.2.3物理模型遵从 83
6.3模式检查的小结 93
第7章 分类4：结构 97
7.1分类期望 97
7.1.1模型是一致的 97
7.1.2模型有完整性 99
7.1.3模型遵从核心原则 103
7.2结构检查的小结 106
第8章 分类5：抽象 107
8.1模型是否很好地利用了通用的结构 107
8.2类型期望 108
8.2.1模型是可扩展的 108
8.2.2模型是可用的 110
8.3抽象检查的小结 111
第9章 分类6：标准 112
9.1模型是否很好地遵从命名规范 112
9.2分类期望 112
9.2.1模型要结构良好 113
9.2.2模型使用正确的术语 117
9.2.3模型有一致的样式 119
9.3标准检查的小结 119
第10章 分类7：可读性 121
10.1模型是否具有可读性 121
10.2分类期望 121
10.2.1模型是可读的 121
10.2.2实体布局可接受 124
10.2.3属性顺序可接受 127
10.2.4关系布局可接受 128
10.3可读性检查的小结 128
第11章 分类8：定义 130
11.1定义是否做得足够好 130
11.2分类期望 131
11.2.1定义是清晰的 131
11.2.2定义是完整的 132
11.2.3定义是正确的 133
11.3定义检查的小结 134
第12章 类别9：一致性 135
12.1模型与企业的一致性如何 135
12.2分类期望 136
12.3一致性检查的小结 137
第13章 分类10：数据 138
13.1元数据与数据匹配得如何 138
13.2分类期望 138
13.3数据检查的小结 141
第3部分 用记分卡验证数据模型 144
第14章 准备模型评审 144
14.1必需的文档 144
14.2附加的信用文档 145
14.3评审结构 146
14.3.1将模型分块评审 146
14.3.2决定谁参加评审 147
14.3.3座位模式 147
第15章 模型评审 149
15.1一米深胜过一里宽 149
15.2设置阶段 150
15.3建立一个支持小组 150
15.4平均分数 151
15.5从CDM开始 151
15.6知道何时停止 151
15.7保持有趣 151
第16章 数据模型记分卡案例研究：消费者互动 152
16.1正确性 155
16.2完整性 156
16.3模式 157
16.4结构 159
16.5抽象 160
16.6标准 160
16.7可读性 161
16.8定义 162
16.9一致性 165
16.10数据 166
16.11完成的记分卡 168