第四種武器： 多情環(huán)——傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)法

    歷史總在發(fā)展，今天的軟件分析技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了后面向?qū)ο髸r(shí)代 ,即便如此,我們也不能忘記傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方法。沒有別的原因，只要它能解決問題，我們就不會(huì)嫌棄它年代久遠(yuǎn)。我們要明白分析方法本身是沒有高低之分，重要的是運(yùn)用的能否恰到好處。

    讓我們來看看數(shù)據(jù)流程圖（Data Flow Diagram，ＤＦＤ）,它的視角就是從數(shù)據(jù)處理角度解決問題，可以畫出第０層到第Ｎ層的數(shù)據(jù)流程圖，每一層也代表著系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)。

    我們不能忘記每天都在使用的流程圖，流程圖是個(gè)好東西，它是系統(tǒng)分析員的基本武器。也許我們覺得它很簡單，然而我們真的就能畫出一幅完美的流程圖嗎？

    當(dāng)你畫好一副流程圖，用下面的觀點(diǎn)去檢查它，或許你能做得更好。

•  明白流程圖的作用，它是用來表達(dá)業(yè)務(wù)流程的。所以，畫流程圖的前提是描述企業(yè)業(yè)務(wù)流程現(xiàn)狀。要做到真實(shí)，這需要你花大量時(shí)間去訪談和調(diào)研，不要憑經(jīng)驗(yàn)也不 要憑推測。要如實(shí)且真實(shí)地反映企業(yè)現(xiàn)狀是第一位的要求,否則讓企業(yè)業(yè)務(wù)人員一眼就會(huì)看出破綻, 會(huì)大大降低客戶對(duì)你的信任度。
•  內(nèi)在邏輯要清晰。業(yè)務(wù)動(dòng)作的來由和去向要分明，遵循一個(gè)流程再加一個(gè)判斷的原則。不要連續(xù)幾個(gè)判斷卻沒有任何動(dòng)作產(chǎn)生，也不要該判斷分支的情況只有強(qiáng)制性的順序業(yè)務(wù)動(dòng)作，這二者的邏輯要經(jīng)得起推敲，因?yàn)榱鞒虉D的內(nèi)在邏輯反映了業(yè)務(wù)運(yùn)作的規(guī)律。
•  繪制跨部門流程圖，角色要分明。角色對(duì)應(yīng)職責(zé)，職責(zé)產(chǎn)生動(dòng)作，動(dòng)作引發(fā)結(jié)果。
•  流程圖的基本要素要合理，比如業(yè)務(wù)動(dòng)作描述要詳實(shí)，盡量避免產(chǎn)生歧義。條件判斷語言使用肯定語句，比如可以寫“客戶目標(biāo)價(jià)在業(yè)務(wù)報(bào)價(jià)范圍內(nèi)”而不要說“客戶目標(biāo)價(jià)低于業(yè)務(wù)報(bào)價(jià)”，這將導(dǎo)致流程的邏輯走向不同于標(biāo)準(zhǔn)的流向。
•  關(guān)注基本要素, 萬不可出現(xiàn)一個(gè)條件只出現(xiàn)“是”而不見“否”之類的條件判斷。

    第五種武器： 霸王槍——面向數(shù)據(jù)法

    采用此種方法的基本觀點(diǎn)在于所有的信息系統(tǒng)最終都轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)據(jù)的操作,而操作就分為“增、查、改、刪（Create、Retrieve、Update、 Delete,CRUD） ”, 當(dāng)你看到某個(gè)事物或?qū)嶓w缺少了其中一個(gè)方法時(shí), 本能的反映應(yīng)該是覺得該事物遺漏了一個(gè)需求處理,自然要和用戶提出并做出相應(yīng)的用例分析。

    典型的面向數(shù)據(jù)的分析設(shè)計(jì)包含了OLTP（Online Transaction Processing，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理）和OLAP（Online Analytical Processing，聯(lián)機(jī)分析處理）這兩大類的企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng),以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、收集維護(hù)、使用為中心的系統(tǒng)可用性和可伸縮性的重要程度甚至大于界面標(biāo)準(zhǔn)。

    OLTP系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)的核心是SQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),關(guān)注的主要問題是現(xiàn)實(shí)的過程里面需要記錄和操作的各種數(shù)據(jù),有哪些人需要數(shù)據(jù),他們又如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行 處理。該環(huán)境中,用戶的行為特點(diǎn)是利用MIS從數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)操作,且操作的頻率高而每次操作時(shí)間短,故對(duì)性能提出了要求,數(shù)據(jù)庫級(jí)別和SQL級(jí) 的優(yōu)化是例行任務(wù)。

    OLAP系統(tǒng)關(guān)注的則是數(shù)據(jù)的分析,從中得到報(bào)表和商務(wù)決策,找出規(guī)律而不是數(shù)據(jù)的CRUD處理。近年來OLAP和數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)的價(jià)值越來越大,商務(wù)智 能和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的需求分析方法也是自樹一幟。歸納起來是要把企業(yè)決策的非結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化,以做企業(yè)的Dashborad(羅盤)和各部門的KPI (Key Performance Index，關(guān)鍵價(jià)值點(diǎn))分析為主要訴求點(diǎn)。

    OLTP建立在數(shù)據(jù)庫上，而OLAP建立在數(shù)據(jù)倉庫上, 商務(wù)智能（Business Intelligence，B

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