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数据模型主题

数据模型主题又称为业务概念，是从业务角度对企业信息进行的分类，它具有通用性和概括性的特点。针对金融业，业界也有多种主题模型分类方法，如IBM的FSDM主题模型、Teradata的FS- LDM主题模型。
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语义特征、基本属性、底层特征、原始数据

语义特征是以文字表达的非结构化数　　据特有的语义属性。对于书籍、电影类，语义特征一般指作者的创作意图、主题说明等。该属性是非必备属性。
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非结构化数据模型

大多数的信息是非结构化的，包括纸质的文件、报告、视频和音频文件、照片、传真件、信件等。在信息化银行建设过程中，所处理的数据除了常见的结构化数据外，还有大量的非结构化数据。
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步骤3：与用户讨论全局逻辑数据模型

与用户进行讨论，确保全局逻辑数据模型确实能体现用户的需求。
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步骤2：检查全局逻辑数据模型

用规范化的方法检查全局逻辑数据模型的实体，并检查这些实体是否能支持所有的用户事务。
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步骤1：将局部逻辑模型合并为全局模型

检查关系的名称。检查局部模型中的关系，看是否存在重复关系。一般只有重复的实体间才会存在重复关系。
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中培专家论-互联网+时代卓越IT绩效评估框架

本文总结了我机构通过调研走访、数据分析等手段，全面总结梳理集团信息化现状，从不同侧面剖析公司如何通过IT创新驱动经营模式提供高附加值以及差异性服务，进而提高企业整体经营管理能力。深入分析问题根源，梳理集团各业务条线的信息化成长历程，在此基础上，提炼了我国卓越IT绩效评估模型。
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构建并检查全局逻辑模型

在这个步骤中，要将各个局部逻辑数据模型组合成全局逻辑数据模型，并检查合并过程中有变化的区域，以确保得到符合要求的全局逻辑数据模型。
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步骤12：与用户讨论局部逻辑模型

与用户讨论逻辑模型，对于不符合要求的地方要做相应的修改，以确保模型能体现企业的需求。
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步骤11:检查、设置完整性约束

完整性约束是为了防止数据模型不一致而强加的限制，标识完完整性约束之后，就可以得到一个完整而准确的描述视图的局部逻辑数据模型。在此主要考虑下面五种类型的完整性约束：
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操作在逻辑数据模型ER图中进行

下面说明每一范式的具体规范化方法，操作在逻辑数据模型ER图中进行。
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步骤10：用规范化方法检查数据模型

用规范化方法检查每个实体，从实体中去除不需要的属性或集合，以避免不必要的数据冗余和数据操控语言( DML)异常。
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步骤9：列出事务、检查模型是否支持用户事务

步骤9：列出事务、检查模型是否支持用户事务
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步骤8：删除与关系模型不相容的特性

在已创建的局部数据模型中，可能存在一些与传统的关系型数据库系统不兼容或关系型数据库系统不便于处理的结构，如：多对多关系、多对多递归关系、复杂关系等。在这一步，要将这些数据结构转换成能被或便于关系型数据库系统处理的形式。
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步骤7：特化／泛化实体（可选）

在逻辑模型中，可能会出现以下情况：两个或多个实体存在共同的属性，而这些属性又是实体必须的部分，这就造成逻辑模型的冗余。
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