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油田採油生產業務建模之資料流圖實踐(EA使用入門)

  資料流圖(Data Flow Diagram):簡稱DFD,是從資料傳遞、儲存和處理的角度,以圖形方式來表達系統資料相關的邏輯功能、資料在系統內部的邏輯流向和邏輯變換過程,是結構化系統分析方法的主要表達工具,以及用於表示軟體模型的一種圖示方法。

  資料流圖強調的是資料流和處理過程,只關心繫統做什麼,而不關心繫統怎麼做;一般不考慮時序問題,即不表示過程的序列;只有資料流,沒有控制流;既不反映判斷和控制條件,也不反映迴圈過程。

  資料流圖的基本組成成分:
  
  (1)資料流( Data Flow,帶箭頭的線):是由一組固定成分的資料組成,表示資料的流向。值得注意的是,資料流圖中描述的是資料流,而不是控制流。除了流向資料儲存或從資料儲存流出的資料不必命名外,每個資料流必須要有一個合適的名字,以反映該資料流的含義。
  (2)處理(Process,橢圓及內含文字):加工描述了輸入資料流到輸出資料之間的變換,也就是輸入資料流經過什麼處理後變成了輸出資料。每個加工都有一個名字和編號。編號能反映該加工位於分層的資料流圖的哪個層次和哪張圖中,能夠看出它是由哪個加工分解出來的子加工。
  (3)資料儲存(Data Store ):資料儲存表示暫時儲存的資料。每個資料儲存都有一個名字。
  (4)外部實體(External Entity):外部實體是存在於軟體系統之外的人員或組織,他指出資料所需要的發源地或系統所產生的資料的歸屬地,可以是某個人員、企業、某一資訊系統或某種事物。

  如下圖所示為通過EA工具所繪製的資料流圖。
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  如上圖所示資料流圖,其中片段解釋如下,從抽油機物聯網中採集實時資料,經過過濾干擾資料和裝置附加資料後,儲存到實時資料庫中,為資料智慧分析提供資料來源。

  使用EA設計工具,具體操作如下:

  【步驟1:新建包】,在模型中新建包,用以儲存資料流圖及其相關元素,避免與其他模型混淆。

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  【步驟2:新建資料流圖(Data flow diagram)】

  選中包“資料流圖模型”,在專案瀏覽器中,“新建圖”(第三個圖示),在彈出視窗中,選擇data flow diagram,如下圖所示。

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  【步驟3:新建元素】

  選中包“資料流圖模型”,在專案瀏覽器中,“新建元素”(第四個圖示),在彈出新元素視窗中,重新選擇“工具”專案為Data flow diagram,如下圖所示。並且,其中型別選擇需要的資料流圖元素。

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  例圖中元素“抽油機物聯網”,為外部資料來源實體,型別需要選“External”,如下圖所示。
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  再例如元素“抽油機實時資料”,為資料處理,型別需選“Process”,如下圖所示。
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  拖拽新建元素到資料流圖模型中,畫出元素間的關係,形成本文首張圖。元素間關聯簡便操作如下圖所示,拖拽箭頭到目標元素即可。
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  Data Flow特性中,方向預設為“起始->目標”。
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  注意事項:

  ①命名。不論資料流、資料儲存還是加工,合適的命名使人們易於理解其含義。
  ②畫資料流而不是控制流。資料流反映系統“做什麼”,不反映“如何做”,因此箭頭上的資料流名稱只能是名詞或名詞短語,整個圖中不反映加工的執行順序。
  ③一般不畫物質流。資料流反映能用計算機處理的資料,並不是實物,因此對目標系統的資料流圖一般不要畫物質流。
  ④每個加工至少有一個輸入資料流和一個輸出資料流,反映出此加工資料的來源與加工的結果。
  ⑤編號。如果一張資料流圖中的某個加工分解成另一張資料流圖時,則上層圖為父圖,直接下層圖為子圖。子圖及其所有的加工都應編號。
  ⑥父圖與子圖的平衡。子圖的輸入輸出資料流同父圖相應加工的輸入輸出資料流必須一致,此即父圖與子圖的平衡。
  ⑦區域性資料儲存。當某層資料流圖中的資料儲存不是父圖中相應加工的外部介面,而只是本圖中某些加工之間的資料介面,則稱這些資料儲存為區域性資料儲存。
  ⑧提高資料流圖的易懂性。注意合理分解,要把一個加工分解成幾個功能相對獨立的子加工,這樣可以減少加工之間輸入、輸出資料流的數目,增加資料流圖的可理解性。

參考:

[1].EA業務建模實踐之業務用例圖 CSDN部落格 肖永威 2015.2
[2].談談需求分析規範化 CSDN部落格 肖永威 2017.1
[3].油田採油生產業務建模之業務用例實踐(EA使用入門) CSDN部落格 肖永威 2017.11
[4].油田採油生產業務建模之活動圖實踐(EA使用入門) CSDN部落格 肖永威 2017.11
[5].油田採油生產業務建模之業務用例規約實踐(EA使用入門) CSDN部落格 肖永威 2017.11
[6].軟體工程之資料流圖 CSDN部落格 For_dongyang 2015.05
[7].資料流圖的畫法 CSDN部落格 xianshengsun 2012.04
[8].百度百科.資料流圖 百度百科