Diccionario De Datos

1.- Definición de Diccionario de datos y sus características

R: Un diccionario de datos contiene las características lógicas de los datos que se van a utilizar en el sistema que estamos programando, incluyendo nombre, descripción, alias, contenido y organización.

Estos diccionarios se desarrollan durante el análisis de flujo de datos y ayuda a los analistas que participan en la determinación de los requerimientos del sistema, su contenido también se emplea durante el diseño del proyecto.

Las características que se describen en el diccionario de datos son:

• Name - Es el nombre del elemento de datos; debe ser significativo.

• Alias - Cualquier otro nombre que se pueda usar para referirse al elemento de datos. Por ejemplo, el nombre de un elemento de datos puede ser Balance actual, y el alias puede ser Deuda. Solo se incluye el alias si realmente es necesario utilizarlo.

• Type y Size - Type o tipo se refiere a si el elemento de datos contiene valor numérico, caracteres o alfabético. Size o tamaño se refiere al máximo de caracteres o de dígitos que puede tener el elemento de datos.

• Output format or edit mask - Indica cómo se presenta el dato al mostrarse en pantalla o al imprimirse en un reporte. Por ejemplo, el número de teléfono del cliente se puede guardar en el disco usando solo números 7878889999, pero presentarse editado en la pantalla o en el reporte (787) 888-9999.

• Default value - Es el valor que el elemento de datos tiene si no se cambia entrando otro valor.

• Prompt, column header or field caption - Es el nombre que se presenta en la pantalla o el título del dato en el reporte.

• Source - De dónde se origina el valor del elemento de datos. Puede ser una forma, un departamento, otro sistema, etc.

• Security - Identifica los individuos o departamentos que pueden modificar el elemento de datos. Por ejemplo, la línea de crédito puede ser cambiada por el gerente de crédito.

• Responsible user(s) - Identifica el (los) usuarios responsables de entrar o cambiar los valores del elemento de datos.

• Acceptable Data and Data validation - Se especifica el dominio o valores permitidos. Pueden ser valores específicos, una lista de valores, los valores que se encuentren en otro archivo, etc. El valor puede tener reglas de validación; por ejemplo, el salario debe estar entre lo permitido para la posición que el empleado ocupa.

• Derivation formula - Si el valor es el resultado de un cálculo, se muestra la fórmula que se utiliza.

• Description or comments - Para proveer información adicional, notas o descripciones.

2.- Importancia

R:

-Sirve para manejar los detalles en los sistemas grandes.

-Es muy importante para comunicar un significado común para todos los elementos.

-Sirve para documentar las características

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