Faktenorientierte Modellierung mit FCO-IM: Erfassung der Geschäftssemantik in Datenmodellen mit vollständig kommunikationsorientierter Informationsmodellierung

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Faktenorientierte Modellierung mit FCO-IM: Erfassung der Geschäftssemantik in Datenmodellen mit vollständig kommunikationsorientierter Informationsmodellierung (Pieter Zwart Jan)

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Originaltitel:

Fact Oriented Modeling with FCO-IM: Capturing Business Semantics in Data Models with Fully Communication Oriented Information Modeling

Inhalt des Buches:

Dieses Buch bietet einen kompletten Grundkurs in Fully Communication Oriented Information Modeling (FCO-IM), einer faktenorientierten Datenmodellierungstechnik (Fact Oriented Modeling, FOM). Das Buch eignet sich für das Selbststudium von Anfängern der FCO-IM-Modellierung, unabhängig davon, ob sie bereits Erfahrung mit anderen Modellierungstechniken haben oder nicht. Eine ausführliche Fallstudie wird im gesamten Buch zur Veranschaulichung verwendet.

Das Buch veranschaulicht auch, wie Datenmodelle in anderen Techniken aus einem elementaren FCO-IM-Modell abgeleitet werden können. Der Kontext der faktenorientierten Modellierung wird ebenfalls dargestellt, und Perspektiven der Informationsmodellierung zeigen verwandte Anwendungsbereiche und weiterführende Literatur auf.

Faktenorientierte Modellierungsmethoden (wie FCO-IM) haben drei wesentliche Vorteile gegenüber anderen Datenmodellierungstechniken:

⬤ FCO-IM erfasst die geschäftliche Semantik. Die Bedeutung von Fakten wird erfasst, indem die Ausdrücke konkreter Fakten in klaren Sätzen in das Modell aufgenommen werden, die sowohl von Fachexperten als auch von Informationsmodellierern verstanden werden.

⬤ FCO-IM enthält eine detaillierte Arbeitsanweisung, die Ihnen genau sagt, wie Sie ein Datenmodell erstellen. Viele Techniken sind sich darüber im Klaren, was zu modellieren ist, aber nur wenige bieten einen detaillierten Satz von Richtlinien und Prüfungen, die Ihnen sagen, wie Sie Ihr Modell erstellen, prüfen und validieren sollen.

⬤ FCO-IM konzentriert sich auf elementare Fakten und vermeidet die vorzeitige Gruppierung von Fakten (in Entitäten), aber auch die Berücksichtigung nur unvollständiger Fragmente von Fakten (Attribute). Aus einem Elementarmodell lassen sich automatisch Datenmodelle in anderen Techniken ableiten (ERM, UML, Data Vault, Star Schema, relationale und NoSQL-Datenbanken).

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781634620864
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2015
Seitenzahl:306

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)