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Diccionario de datos (Data  Dictionary)

 

            El diccionario de datos guarda y organiza los detalles del Diagrama de Flujo de Datos (DFD). Es el segundo componente del análisis estructurado. También se conoce como "Data Repository". Incluye el contenido de los data flow (flujos de datos), los "data store", las entidades externas y los procesos.

 

Data elements (elementos de datos)

            Es la parte más pequeña de los datos que tiene significado en el sistema de información. Se combinan varios elementos de datos para hacer los records o "data structures". Ejemplo: nombre, dirección, seguro social.

 

Data Structure (Estructura de datos)

            También se conocen como record. Es la combinación de elementos de datos relacionados que se incluye en un flujo de datos o se retiene en un "data store".

 

 

 

Documentación:

 

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

 

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

2.      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.

3.      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.

4.      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.

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

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

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

8.      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.

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

10.  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.

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

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

 

 

Data flows (Flujo de datos) - Las características que se describen en el flujo de datos son:

 

1.      Name – El nombre del flujo de datos tal y como aparece en el DFD.

2.      Alias – Otro nombre con que se conozca el flujo de datos.

3.      Abbreviation or ID – Código que provee acceso rápido al flujo de datos en un diccionario de datos automatizado.

4.      Description – Describe el flujo de datos y su propósito.

5.      Origin – De donde sale (la fuente) el flujo de datos. Puede ser un proceso, un “data store” o una entidad.

6.      Destination – El punto final del flujo de datos en el DFD. Puede ser un proceso, un “data store” o una entidad.

7.      Record – Cada flujo de datos representa un grupo de elementos de datos relacionados, o un record. Los records y los flujos de datos se definen por separado para que más de un flujo de datos o “data store” pueda hacer referencia al mismo record.

8.      Volume and frequency – Describe el número esperado de ocurrencias para el flujo de datos por unidad de tiempo.

 

 

“Data store” – Las características que se describen en el “data store” son:

 

1.      Name – El nombre del “data store” según aparece en el DFD.

2.      Alias – Otro nombre con el que se pueda llamar al “data store”.

3.      Abbreviation or ID – Código que provee un acceso rápido al “data store” en un diccionario de datos automatizado.

4.      Description – Describe el “data store” y su propósito.

5.      Input data flows – Los nombres de los flujos de datos que entran al “data store”.

6.      Output data flows – Los nombres de los flujos de datos que salen del “data store”.

7.      Record – El nombre del record en el diccionario de datos para el “data store”.

8.      Volume and Frequency – El número estimado de records guardados en el “data store”, al igual que el aumento o cambio esperado.

 

 

Proceso – Se documenta cada función primitiva. Se incluye:

 

1.      Process name or label – El nombre del proceso como aparece en el DFD.

2.      Purpose or description – Un resumen del propósito general del proceso. Los detalles se documentan en el Process Description.

3.      Process number – Número de referencia que identifica el proceso y su relación con los niveles del sistema.

4.      Input data flows – Los nombres de los flujos de datos que entran al proceso.

5.      Output data flows – Los nombres de los flujos de datos que salen del proceso.

6.      Process Description – Se explican los detalles del proceso.

 

 

Entidades Externas – Las características que se describen son:

 

1.      Name

2.      Alias

3.      Description – Describe a la entidad y su propósito.

4.      Input data flow

5.      Output data flow

 

 

Record – Se describe lo siguiente:

 

1.      Record name

2.      Alias

3.      Description

4.      Record content or composition – Una lista de todos los elementos de datos incluidos en el record. Se identifica cualquier “key” primario, o sea un elemento de datos en el record que identifica en forma única al record.