Modèle logique de données definition

Étant donné que le modèle de données ARTS est mature, sa vue conceptuelle est subsumée en un modèle de données entièrement attribué. C`est parce que le vaste cadre de vente au détail est bien établi et il est dans un stade de développement où il est étendu et amélioré pas créé à partir de zéro. La modélisation de données logiques est le processus de représentation de l`architecture et de l`Organisation des données de manière graphique, sans égard à l`implémentation physique ou à la technologie de système de gestion de base de données impliquée dans le stockage des données. Un modèle de données logique fournit toutes les informations sur les différentes entités et les relations entre les entités présentes dans une base de données. Les modèles de données ne sont pas uniquement destinés aux technologues en information. Les modèles de données sont une condition préalable à l`exploitation d`une entreprise de détail dans le climat des affaires d`aujourd`hui. Le commerce de détail au XXIe siècle est autant sur la gestion de l`information que sur la gestion de l`argent comptant, des marchandises, des clients, des magasins, des vendeurs et d`autres actifs de l`entreprise «monde réel». La plupart des décideurs de détail s`appuient sur l`information pour prendre des décisions parce qu`ils ne peuvent pas personnellement visiter et observer chaque site de vente au détail personnellement. Pour être utile, l`information doit être identifiée, désignée, décrite et organisée dans une structure cohérente afin qu`elle puisse être comprise par les décideurs.

La modélisation des données fournit un ensemble formel d`outils et de procédures pour rendre l`information utile. La formalité et la discipline introduites par la modélisation des données sont essentielles pour déterminer quels sont les rapports de détail qui disent réellement aux décideurs. Considérez les termes article, article, produit, SKU et marchandise. Ils signifient chacun des choses différentes à différentes personnes. Le modèle de données en définissant chaque type d`entité clarifie ce que chaque terme signifie. Lorsque certains sont utilisés comme synonymes, ils sont explicitement référencés en tant que tels. C`est ce qu`on appelle un vocabulaire contrôlé et c`est une caractéristique clé de la modélisation de la valeur ajoutée. Il établit un langage commun pour les organisations de détaillants et les particuliers pour communiquer en utilisant des mots explicitement définis. Un domaine est un type nommé de représentation de données qui peut s`appliquer à un ou plusieurs attributs. La représentation des données définit un type de données tel qu`un entier, une chaîne, un point flottant, une date, une heure ou un autre type de données standard ou une définition étendue qui assigne des propriétés et des contraintes personnalisées à un type de données de base.

Les domaines permettent aux types de données spécifiques au détail d`être dérivés des types de données de base SQL. Par exemple, ARTS a un type de domaine IdentityGTIN défini comme: un identificateur pour l`article au point de vente-le numéro d`article commercial global (GTIN) est défini par UCC/EAN. IdentityGTIN est basé sur un type de données de base VARCHAR (14) qui est utilisé par la plupart des bases SQL standard. La création de domaines peut également être utilisée pour définir des contraintes que les valeurs affectées à un attribut assigné à un domaine. Par exemple, les domaines Flag sont limités à deux valeurs «YES» ou «NO. Les modèles de données logiques doivent être basés sur les structures identifiées dans un modèle de données conceptuel précédent, car cela décrit la sémantique du contexte d`information, que le modèle logique doit également refléter. Même si, puisque le modèle de données logique anticipe la mise en œuvre sur un système informatique spécifique, le contenu du modèle de données logique est ajusté pour atteindre certaines efficacités. Ce même problème se présente lors de l`élaboration de rapports. Les détaillants qui n`ont pas une façon cohérente d`identifier, nommer et définir des entités, des attributs et des relations passent beaucoup de temps et d`argent à essayer de concilier des rapports sommaires contradictoires. Dans certaines entreprises, les cadres intermédiaires et supérieurs passent une quantité excessive de temps à concilier manuellement les données définies de manière incohérente.