本书介绍各行业核心数据模型和应用的一个完备模型库,其中既有针对具体行业的全部模型,也有作者定制的通用模型。本书所涉及的具体行业包括制造业、电信业、保险业、医疗保健、金融服务业、专业服务业、旅行业和电子商务业,并对这些行业的数据模型进行了详细介绍。
\r\n 本书的结构清晰,内容有条理,并有大量的图表说明,书后的附录还提供了各行业数据模型的具体实体和属性,非常实用,适合企业的数据体系设计人员参考,是一本不可多得的数据库资源手册。
书评\r\n译者序\r\n序言\r\n关于作者\r\n致谢\r\n第1章 绪论\r\n第2章 制造业模型\r\n第3章 电信业模型\r\n第4章 医疗保健业模型\r\n第5章 保险业模型\r\n第6章 金融服务业模型\r\n第7章 专业服务业小结\r\n第8章 旅行业模型\r\n第9章 电子商务模型\r\n第10章 在现世界中使用行业模型\r\n附录A 制造业模型实体和属性\r\n附录B 制造业模型实体和属性\r\n附录C 医疗保健业模型实体和属性\r\n附录D 保险业模型实体和属性\r\n附录E 金融服务业模型实体和属性\r\n附录F 专业服务业模型实体和属性\r\n附录H 电子商务模型实体和属性\r\n附录I 实体及与实体相关的图清单\r\n附录J 其他可重用的数据模型和数据仓库设计资源\r\n附录K 卷2行业电子产品的使用方法\r\n
在企业信息系统体系结构中, 数据处于核心地位. 数据模型是信息系统开发和应用的基本指南. 传统的企业信息系统建模方式是从头开始, 通过对企业的调研和与用户的交流, 仔细了解企业的各个应用主题数据, 经过多次反复, 为企业中的数据逐步建立起各种模型. 在此过程中, 建模人员和用户都需要花费大量的时间. 精力和财力, 才有可能建立起较为完善的企业数据模型. 而对另一个企业信息系统进行建模工作的时候, 可能还需要花费差不多的时间和投资. 为了解决这些问题, 人们在研究与实践过程中, 尝试着根据以往的建模经验, 或多或少地建立起一些类似模板的模型, 作为以后建模工作的基础. 但这些模板多数都作为经验保存在一些有经验的专家的脑海里, 或者是作为企业的机密保管着, 普通的建模人员和学习人员很难获得这些有益的经验.
本书作者是数据模型领域的一位国际知名专家, 在《数据模型资源手册, 修订版, 卷1》中详细介绍了各种主题通用数据模型. 然而, 不同行业对各个主题数据模型的要求必然会有所不同, 为了给建模人员提供各种行业的通用数据模型, 作者编写了这本《数据模型资源手册, 修订版, 卷2》, 本书针对常见的8类具体的行业, 给出了各行业的通用数据模型. 有了这些行业数据模型, 信息系统的建模人员在针对具体的行业进行建模时, 可以站在一个更高的起点上. 建模人员可以将这些模型作为基本模板, 用于指导建模过程中的用户需求讨论. 模型设计和模型定制工作, 从而大大加快建模过程和提高建模效率. 本书也说明了各种行业模型在现实世界中的使用方法. 应该说, 本书是数据建模人员必备的一本参考书.
读者在使用本书中的行业数据模型时, 应根据中国国情和具体企业的情况对模型进行定制. 另外, 本书中涉及大量的实体名. 属性名和表名. 为了能使语句连贯, 增强可读性, 译者对这些内容进行了翻译. 读者在阅读过程中, 或在建立逻辑和物理数据模型的过程中, 若需要参考原文的各种对象名称, 可以参考本书后的附录. 原书对实体名. 属性名和表名以大写字母表示. 在译文中, 我们用特殊字体表示实体名. 表名和属性名.
本书的翻译由林友芳. 董兴业. 王黎明. 邵超. 尚文倩. 贺志. 康志钢. 张秀娟. 董平. 李红松和陈萍等共同完成, 第1章. 附录A~I等内容由林友芳翻译, 第2章由王黎明翻译, 第3章由邵超翻译, 第4章由董兴业翻译, 第5章由尚文倩和董兴业翻译, 第6章由贺志翻译, 第7章由张秀娟翻译, 第8章由康志钢和董兴业翻译, 第9由董平和董兴业翻译, 第10章由李红松翻译, 陈萍也参与了部分翻译工作. 全书由林友芳统一定稿. 黄厚宽教授也对本书的翻译工作做了许多指导和组织工作.
由于译者水平有限, 错误之处望广大读者批评指正.
Len Silverston是Universal Data Models公司的创立人和拥有者,该公司位于科罗拉多,提供咨询和培训,帮助企业定制和应有和“通用数据模型”,开发全局性集成的系统。Silverston先生在提供数据集成、数据库和数据仓库解决方案方面已经具备有20年的经验。