存儲的需求分析

㈠ 資料庫設計中，確定資料庫存儲結構，即確定關系、索引、聚簇、日誌、備份等數據的存儲安排和存儲結構，這

選D。E-R圖表示的概念模型；設計關系模式是邏輯設計階段

㈡ 需求分析怎麼寫

1、功能分解方法。

將新系統作為多功能模塊的組合。各功能義可分解為若乾子功能及介面，子功能再繼續分解。便可得到系統的雛形，即功能分解——功能、子功能、功能介面。

2、結構化分析方法。

結構化分析方法是一種從問題空間到某種表示的映射方法，是結構化方法中重要且被普遍接受的表示系統，由數據流圖和數據詞典構成並表示。此分析法又稱為數據流法。

其基本策略是跟蹤數據流，即研究問題域中數據流動方式及在各個環節上所進行的處理，從而發現數據流和加工。結構化分析可定義為數據流、數據處理或加工、數據存儲、端點、處理說明和數據字典。

3、信息建模方法。

它從數據角度對現實世界建立模型。大型軟體較復雜；很難直接對其分析和設計，常藉助模型。模型是開發中常用工具，系統包括數據處理、事務管理和決策支持。

實質上，也可看成由一系列有序模型構成，其有序模型通常為功能模型、信息模型、數據模型、控制模型和決策模型。有序是指這些模型是分別在系統的不同開發階段及開發層次一同建立的。

(2)存儲的需求分析擴展閱讀：

需求分析的特點

1、確定問題難。主要原因：一是應用領域的復雜性及業務變化，難以具體確定；二是用戶需求所涉及的多因素引起的，比如運行環境和系統功能、性能、可靠性和介面等。

2、需求時常變化。軟體的需求在整個軟體生存周期，常會隨著時間和業務而有所變化。有的用戶需求經常變化，一些企業可能正處在體制改革與企業重組的變動期和成長期，其企業需求不成熟、不穩定和不規范，致使需求具有動態性。

3、交流難以達到共識。需求分析涉及的人事物及相關因素多，與用戶、業務專家、需求工程師和項目管理員等進行交流時，不同的背景知識、角色和角度等，使交流共識較難。

㈢ 什麼是雲存儲你如何看待雲存儲

雲存儲的幾十年發展歷程，其計算架構模型，也從Scale Up走向Scale Out。但是展望未來數字世界的海量需求，目前流行的模型還能夠持續滿足嗎？本文通過對雲存儲 歷史 的回顧，及對Scale Up和Scale Out兩種擴展模型的詮釋，來揭開雲存儲的未來模式。

1. 雲存儲及其 歷史

簡而言之，雲存儲（cloud storage）就是將數字內容安全的存儲在伺服器上，從而任何連接互聯網的設備可以方便的獲取。首先讓我們簡單回顧一下雲存儲的 歷史 。

雲存儲的早期雛形要回溯到上個世紀的90年代，也就是互聯網泡沫時期（dot-com boom），當時有許多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在線數據備份服務，當然它們絕大部分也隨著互聯網泡沫的破碎而煙消雲散了。少數倖存下來的有一家叫Veritas NetBackup最後也被Symantec收購，現在依舊提供Symantec NetBackup的在線存儲服務。

而真正讓大家耳熟能詳的雲存儲是2006年由Amazon提供的AWS S3雲存儲服務，其最具有革命意義的變革是，提出了即買即用（pay-per-use）的價格模型，使得雲存儲的使用像水電一樣可計算衡量。從此雲存儲以S3為標准一路絕塵，我們所熟悉的大廠，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顧客。尾隨的Microsoft和Google也於2010年分別發布了類似的Azure Blob Storage和Google Storage的存儲服務。

雲存儲真正發展的十幾年中，見證了移動互聯網的崛起，大數據的生機勃發，人工智慧的再次復興，並能夠展望到未來物聯網，無人駕駛及各類機器人自動化的世界。海量數據的產生，存儲，分析，預測及應用，快速以正反饋循環方式，推進著人類 社會 向數字世界大步邁進。所以，為了適應數據存儲新的需求，各家雲存儲產品的應用場景及價格模型，已從單一向多元發展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六類存儲產品來滿足各類使用場景，我會在未來的文章里針對性的細講一下。而本文重點所探討的是，目前雲存儲的基礎架構體系是否能夠適應未來數據存儲的要求和挑戰？為了回答這個問題，讓我們先簡單回顧一下計算機體系架構里的Scale Up和Scale Out擴展模型。

2. Scale Up和Scale Out？

Scale Up又稱為垂直擴展（scale vertically）[2]，意為在單節點上添加資源，如CPU，內存和存儲，在縱向上擴展從而獲得更多計算或存儲能力；Scale Up初期能夠快速達到升級目的，操作起來相對比較簡單，但隨著計算或存儲的要求越來越高，硬體資源的添加可能已經達到極限，不僅單節點的造價非常昂貴，維護成本很高，而且更容易留下單點故障的隱患。傳統的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存儲就是此種模式。

Scale Out又稱為水平擴展（scale horizontally）[2]，意為在分布式環境下，通過添加節點計算或存儲資源，在橫向上滿足更多的計算存儲需求；隨著計算和存儲單位價格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系統，利用分布式技術可以搭建起「超級計算」中心，以及後來衍生出來的私有或公有雲平台解決方案。雖然分布式系統會帶來一定程度上的軟體復雜度和管理困難，但由軟體定義的計算和存儲解決方案，能夠以較低的價格和較高的魯棒性，優雅的解決了海量增長的計算存儲需求，也是目前雲平台的主流技術。但它就一定能夠承載未來的更加海量的需求嗎？雲存儲的未來是什麼？方向是向左還是向右？

3. 未來向左還是向右？

話說天下大勢, 分久必合, 合久必分，事物發展的規律似乎從來就沒有什麼絕對。當下，雲平台內部似乎已完全是Scale Out模式了，但當我們把鏡頭再拉遠一點，從雲平台在全球部署的每一個可用區來看，整體上它又是一個Scale Up模型，不是嗎？單點投入巨大，耗費能源，使用成本高昂。而相反，隨著強大的計算，存儲和帶寬能力能夠進入尋常家庭、工作和生活等邊緣節點，資源閑置或者不均衡使用也變得越來越明顯。

那麼，是否能夠將這些邊緣節點的計算存儲能力結合起來，組成一個真正意義上的Scale Out平台，提供人們日益增長的計算存儲需求？

可否將浪費或者不對等的資源重新組合，提供一個更加節能環保的綠色Scale Out平台？

可否摒棄中心化的單點故障和數據安全隱患，真正做到廉價高效，零數據泄露的Scale Out平台？

答案是應該可以而且必須可以！

縱觀雲存儲平台的發展 歷史 ，從單節點的Scale Up模式走向可用區內部的Scale Out模式，又從內部的Scale Out模式走向整體上相對的Scale Up模式。而未來數字世界的海量計算和存儲需求的滿足，一定需要真正意義上的全球Scale Out模型，那就是把邊緣節點和半中心化節點高效且系統的組織起來，減少浪費，提高效率，節省成本，去除中心。將天空中幾塊為數不多的白雲，變成漫天遍布的朵朵白雲，讓人們自由定價、自由選擇、自由組合。

挑戰雖然巨大，但未來很美好，讓我們一起努力迎接雲存儲的明天！

[1]: History of Online Storage

[2]: Wiki Scalability

文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO總架構師）

轉載請註明出處

如果有關於PPIO的交流，可以通過下面的方式聯系我：

加我微信，注意備注來源

wechat：omnigeeker

雲存儲服務平台，很精練吧

網路解釋：雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是一種新興的網路存儲技術，是指通過集群應用、網路技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的系統。

雲存儲可以簡單的理解為將數據保存在一個第三方空間，隨時取用和處理。雲存儲也可以說是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統。雲存儲對用戶來講，不只是一個簡單的設備，而是整個雲存儲系統的一種數據訪問服務。

通過集群應用，網路技術等功能把網路中不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來工作。

雲儲存就是企業的公用空間（伺服器)，定期有人維護不用自己操心不怕數據丟失，但是數據都會在企業無保密可言，

就是網上的存儲空間，不佔自身內存，要用時聯網下載

雲存儲是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統或類似網格計算等功能聯合起來協同工作，並通過一定的應用軟體或應用介面，對用戶提供一定類型的存儲服務和訪問服務。

雲存儲的優勢

樓主有需要的話可以了解一下企業共享辦公系統，可支持手機端、雲端、公司伺服器存儲、為企業獨立搭建維護企業網盤，從而實現文件歸檔存儲、文檔管理、協同辦公等功能。

雲存儲就是將文件內存存儲在雲端的一種方式，不佔用自己本身電腦或者手機的內存，海量存儲輕松搞定，解決了很多的存儲難與存儲傳輸難的問題。

使用呆貓雲盤的幾大好處，企業存儲資產更安全：

1、使用呆貓遠程桌面時可直接掛載雲盤，輕松上傳下載文件，支持在線修改文件。

2、項目資源統一集中管理，釋放本地存儲空間；支持彈性擴容，按需使用，降低本地硬體使用成本；

3、呆貓同一賬號內存儲互通，資源可異地共享，減少傳輸成本。

4、呆貓雲盤與渲雲網盤存儲互通，使用渲雲提交渲染任務時，內網同步，文件秒傳，節省傳輸時間。

5、支持高並發讀取資產文件，可同一賬號最多可支持上千台機器同時讀取雲盤文件，提高工作效率。

6、高性能存儲，百萬級IOPS，超高算力助力設計行業發展。

7、雲盤基於域控的安全策略，免受病毒攻擊；提供多副本可靠性機制，即使機器出現故障，也不會引起數據丟失。

把你需要存儲的數據放到網上，不佔用你自己設備的內存，當你需要使用時從網上下載。這之間會產生數據流量。

雲存儲其實我們都經歷過，2013年-2016年蓬勃發展，而後被玩壞的雲盤，就是典型代表，雖然我們控制權益不多，只能上傳下載，離線，共享，基本當作網路硬碟和交流工具使用，但卻解決了人們的燃眉之急。我們現在部分手機上還有雲端保存照片的功能。

實際的雲存儲並不是這么簡單，引用一下網路：

雲存儲是建立在雲計算的基礎上，為雲計算服務。對於我們似乎太深奧，但又息息相關，我們只需要知道它是好東西就行了。不單單能當作個人網路上的儲存空間。

㈣ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。

大數據存儲與應用的特點分析

「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。

大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。

(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。

相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。

(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。

所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。

大數據存儲技術路線最典型的共有三種：

第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。

這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。

第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。

第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。

以上是小編為大家分享的關於大數據存儲與應用特點及技術路線分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈤ 大數據、高性能環境對存儲的需求

大數據、高性能環境對存儲的需求
一直以來，高性能計算的主要目的就是提高運算速度，來解決大規模科學計算和海量數據的處理問題。高性能計算每秒萬億次級的強大計算能力，使其成為石油、生物勘探、氣象預測、生命科學研究等領域的重要技術選擇。但是隨著數據量以及數據價值的不斷增長，金融、電信、互聯網等領域對高性能計算的需求不斷加大。隨著技術的發展，高性能計算系統的處理能力越來越強，任務的計算時間越來越短，對業務的價值不斷提高。但是，要想實現快速的任務計算處理，高性能計算系統的存儲能力是關鍵。因為在計算開始，要從存儲系統中讀取數據；計算結束時，要向存儲系統中寫入計算後的結果。如果這之間的讀取和寫入速度不匹配，不僅會拖延高性能項目的完成周期，低延遲還會嚴重影響高性能創造價值的能力。通常，高性能計算要求存儲系統能夠滿足性能、可擴展性要求，保護投資回報：吞吐量達到幾個甚至幾十個GB/s，容量能擴展至PB級；透明的訪問和數據共享；集中式的智能化管理，高性價比；可按需獨立擴展容量和性能等。中橋分析師在深圳華大基因研究院實地測試了EMC Isilon 產品在其HPC 環境下的運行情況，並記錄下其結果。
背景
高性能計算（High Performance Computing—HPC ）指通常使用很多處理器（作為單個機器的一部分）或者某一集群組織中幾台計算機（作為單個計算資源操作）的計算系統和環境。長期以來，高性能計算應用的主要領域是科學與工程計算，諸如高能物理、核爆炸模擬、氣象預報、石油勘探、地震預報、地球模擬、葯品研製、CAD 設計中的模擬與建模、流體力學的計算等。如今，像金融證券、政府信息化、電信行業、教育、企業、網路游戲等領域對HPC的需求也在迅猛增長。
高性能計算的應用
高性能計算有著廣泛的行業應用基礎，下面列舉幾個行業對高性能計算的應用需求：
1. 航空航天行業
在航空航天行業，隨著中國航空航天事業的快速發展，尤其是載人航天技術的巨大成功，我國科技人員對空氣動力學的數值模擬研究提出了越來越多的需求，常規的計算能力遠遠無法滿足復雜的大型飛行器設計所帶來的巨大需求。在航空航天企業的設計過程中，研究人員往往需要把飛機表面分成幾百萬甚至幾千萬個離散型的網格點，然後通過高性能計算平台求解方程，得出每個網格點的溫度、速度、摩擦力等各種參數，並模擬出連續型的曲線，進而為飛機設計提供寶貴的參考資料。對這類計算來說，網格點分割得越細密，計算結果的精確度也就越好。但是這些大規模設計計算問題不但單個作業計算量龐大，且需不斷調整、重復計算，因此高性能在航天航空行業中占據著舉足輕重的地位。
2. 能源行業
石油能源作為國家戰略資源，對於國家經濟、安全、軍事等各方面都具有非常重要的戰略意義。石油勘探承擔著尋找儲油構造、確定井位的重要任務。目前的主流做法就是人為的製造相應規模的地震（視勘探地區面積與深度不同），同時在相應的地層遍布若干震波收集點。由於不同材料的地質環境對地震波的影響是有規可循的，所以藉助這一點，通過相關的演算法，即可以通過對地震波的傳遞演算來「計算出」地質結構，從而找出我們所需要的能源位置。這種計算量無疑是異常龐大的，由於地震波法勘探收集的數據通常都以TB計，近年來海洋油氣勘探所採集的數據甚至開始向PB規模發展。為此，只有藉助高性能計算，才能在最短的時間內處理這些海量數據。
3. 生命科學
在現代生命科學領域，以數據為驅動力的改變正引發著巨大的變革。海量生物數據的分析將會增強疾病的實時監控能力和對潛在流行病做出反應的能力，但海量數據的挖掘、處理、存儲卻面臨著前所未有的挑戰。特別是隨著新一代測序技術的迅猛發展，基因組學研究產生的海量數據正以每12- 18個月10倍的速度增長，已遠超越著名的摩爾定律，這使得眾多生物企業和科研機構面臨強大的數據分析和存儲需求。
在國內，生物基因行業的發展勢頭也不可小覷。2011年1 月30日，國家發改委已批復同意深圳依託華大基因研究院組建國家基因庫，這是中國首次建立國家級基因庫，首期投資為1500萬元。深圳國家基因庫是一個服務於國家戰略需求的國家級公益性創新科研及產業基礎設施建設項目，是目前我國唯一一個獲批籌建的國家級基因庫，是全球僅次美國、日本和歐洲三個國家級基因庫之後的世界第四個國家級基因庫。現在，該國家基因庫已經收集了100萬GB的生物數據，包含基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組及表型的數據，同時也積累了約四十萬份生物樣本。預計該基因庫最終將達到10億GB級別的數據容量。深圳國家基因庫和國際上已有的基因庫相比，它的特點是既有「濕庫」也有「干庫」：前者把千萬種實體的動植物、微生物和人類組織細胞等資源和樣本納入網路；後者匯集巨量的核酸、基因表達、蛋白、表型等多類數據信息，成為「大數據」生物學時代研究生物生長發育、疾病、衰老、死亡以及向產業化推廣的利器。
4. 金融行業
金融說到底就是數據。在金融市場中，擁有速度就意味著更高的生產力和更多的市場份額。金融計算模型相當復雜，數據收集越多，計算結果越精確。金融分析師都迫切地需要一個能模擬復雜現實環境，並進行精確處理的金融計算程序，以便對每個投資產品及時地評估投資收益，衡量投資風險，以期獲得更好的投資回報。也正因此，高性能計算已經越來越多地應用到全球資本市場，以期在最短時間內實現對市場的動態響應與轉換。
5. 氣象預報
世紀二十年代初，天氣預報方程已基本建立。但只有在計算機出現以後，數值天氣預報才成為可能。而在使用並行計算機系統之前，由於受處理能力的限制，只能做到24小時天氣預報。高性能計算是解決數值預報中大規模科學計算必要手段。採用高性能計算技術，可以從提高解析度來提高預報精度。
6. 游戲動漫和影視產業
隨著3D、4D電影的興起和高清動漫趨熱，由高性能計算（HPC ）集群構成的「渲染農場」已經成為三維動畫、影視特效公司不可或缺的生產工具。動漫渲染基於一套完整的程序進行計算，從而通過模型、光線、材質、陰影等元素的組合設定，將動漫設計轉化為具體圖像。以《玩具總動員》為例，如果僅使用單台工作站（單一處理器）進行動畫渲染，這部長達77分鍾的影片的渲染時間將會是43年，而採用集群渲染系統，只需約80天。

㈥ 雲存儲和傳統硬碟存儲有哪些優缺點

給個水一點的回答,考慮到刻錄機的老化和兼容性之類的問題,普通光碟的存儲時間應該不如硬碟,機械硬碟不如u盤和ssd,光碟當然是避光低溫保存最好。雲存儲的優點就是存儲方便分享也方便,共有部分的數據冗餘度低,缺點就是對網路依賴大,對政策依賴大,安全性值得擔憂。
採納哦

㈦ 需求分析有哪兩種主要分析方法

從系統分析出發，可將需求分析方法大致分為功能分解方法、結構化分析方法、信息建模法和面向對象的分析方法。
(1)功能分解方法。
將新系統作為多功能模塊的組合。各功能義可分解為若乾子功能及介面，子功能再繼續分解。便可得到系統的雛形，即功能分解——功能、子功能、功能介面。
(2)結構化分析方法。
結構化分析方法是一種從問題空間到某種表示的映射方法，是結構化方法中重要且被普遍接受的表示系統，由數據流圖和數據詞典構成並表示。此分析法又稱為數據流法。其基本策略是跟蹤數據流，即研究問題域中數據流動方式及在各個環節上所進行的處理，從而發現數據流和加工。結構化分析可定義為數據流、數據處理或加工、數據存儲、端點、處理說明和數據字典。
(3)信息建模方法。
它從數據角度對現實世界建立模型。大型軟體較復雜；很難直接對其分析和設計，常藉助模型。模型是開發中常用工具，系統包括數據處理、事務管理和決策支持。實質上，也可看成由一系列有序模型構成，其有序模型通常為功能模型、信息模型、數據模型、控制模型和決策模型。有序是指這些模型是分別在系統的不同開發階段及開發層次一同建立的。建立系統常用的基本工具是E—R圖。經過改進後稱為信息建模法，後來又發展為語義數據建模方法，並引入了許多面向對象的特點。
信息建模可定義為實體或對象、屬性、關系、父類型/子類型和關聯對象。此方法的核心概念是實體和關系，基本工具是E-R圖，其基本要素由實體、屬性和聯系構成。該方法的基本策略是從現實中找出實體，然後再用屬性進行描述。

㈧ 如何做好埋點的需求分析

開始這個題目之前，我想有必要簡單明確一下以下2個問題：

1.為什麼要做埋點？

2.如果確實要做埋點，為什麼要做好需求分析？

我想明確了以上兩個問題後，才能正式進入本文。

關於1.為什麼要做埋點，可以換個思維來回答這個：埋點能為我帶來什麼？毋庸置疑，埋點能帶來你想要的數據；當你需要進行決策或者評價某個活動效果時，常常會有數據訴求，而有的數據可能已經具備並且質量達標，但有的數據可能質量不達標，或者是空白，當你存在數據空白或已有數據不能滿足需求時，埋點將是拯救你的一大利器；

關於2.如果確實要做埋點，為什麼要做好需求分析？我能不能全埋點，跟隨產品發版一次性全量採集所有數據（雖然有的數據現在不一定能用到，但誰敢保證將來一定不能用到呢，乾脆一次性把能埋的地方能採集的地方全部埋點、採集了，省得將來再被人提需求）？全埋點確實也是埋點的一個形式，如果數據量不大，可以考慮全埋點，但就算全埋點也需要把所有內容梳理清楚；與全埋點不同，很多公司還是在針對性根據需求進行埋點，以降低計算、存儲成本以及提升系統響應速度。總之，不管是全埋點還是針對性地進行埋點，需求分析都非常重要，如同一類型的埋點需求，為什麼有的同學能一下找到問題本質，埋點上線後即皆大歡喜了；而有個埋點上線後，卻是煉獄的開始，緊隨著的是打不完的補丁，改不完的需求...

關於如何最好需求分析，不知道大家是否也和曾經的我一樣犯過嘀咕：有沒有一種需求分析的方法或者套路，我按部就班一步一步操作就能達到理想預期的效果？還是這件事情就是需要天賦異稟，必須天生擁有某項技能的人才能完成？關於這個問題，我的理解是套路肯定是有的，通過學習以及練習套路的使用，我想應該都能比較容易拿到80分，但如果想要拿到滿分100分，確實需要一些天賦加持，如你天生就比別人思考的深度更深、同理心更強，那你需求分析時，你確實會占很大的優勢，如果運用得當，那麼也很容易和相同工作經驗的人拉開差距；當然，如果你也和我一樣，自始至終也沒發現，自身有啥天賦異稟，那麼也不用灰心，書上說通過後天的刻意訓練，也可以拉近差距。

針對需求分析，個人常用的方法是5w2h和kano模型：

1.5w2h

5w2h即：why（為什麼要做，理由？），what（目的是什麼），who（誰來做），when（什麼時候開始、完成），where（從哪兒入手？），how（如何去做），how mach（花多少錢）

2.kano模型

KANO模型是東京理工大學教授狩野紀昭（Noriaki Kano）發明的對用戶需求分類和排序的有用工具通過分析用戶對產品功能的滿意程度，對產品功能進行分級，從而確定產品實現過程中的優先順序。

KANO模型是一個典型的定性分析模型，一般不直接用來測量用戶的滿意度，常用於識別用戶對新功能的接受度。

在KANO模型中，根據不同類型的需求與用戶滿意度之間的關系，可將影響用戶滿意度的因素分為五類：基本型需求、期望型需求、興奮型需求、無差異需求、反向型需求。

針對本次埋點需求分析，相比較而言，5w2h相較kano模型更適合，所以下文將以京東首頁排行榜為例、結合5w2h說明如何做好京東首頁排行榜埋點需求分析。

對京東首頁排行榜進行埋點要達到的目的：通過數據論證本模塊是否真正達到了「跟榜購好物」的目標，同時為後續排行榜相關優化（如位置調整、演算法優化等）提供數據支撐。

京東首頁排行榜入口為首頁，見下圖

京東首頁排行榜頁面，見下圖：

（1）產品功能架構

本排行榜涉及的功能包括返回上一頁、排行榜分享、活動推薦、分類標簽、上榜商品列表、分類標簽、進入商品詳情頁等內容，完整功能架構詳見下圖：

（2）產品信息架構

本排行榜涉及活動、分類、商品等信息，完整信息架構如下圖：

（3）核心業務流程

核心業務流程為：1.通過首頁或者別人的分享進入排行榜頁面—2.瀏覽榜單及商品信息—3.找到感興趣的商品進入詳情頁—4.加購或者下單，從而完成交易。

京東排行榜要達到的目標是「跟榜購好物」，為了監控該目標的實現情況，我們需要關注以及埋點的指標如下（因用戶及設備相關信息屬於通用埋點需求，本模塊不贅述）：

1.從首頁或者其他分享渠道進入排行榜頁面

A.從首頁進入：從首頁切換到排行榜花費的時間；（用該指標衡量排行榜的位置是否合適）；

B.從分享進入：各個渠道進入數量；（哪個渠道的分享更有效）

2.進入排行榜頁面

本排行榜頁面相關指標：uv、停留時間、榜單商品進入商品詳情轉化率、榜單商品加購轉化率、榜單商品下單轉化率、榜單商品距離上次購買時間間距、榜單頁面分享次數、詳情頁面uv、詳情頁面分享次數、推薦的主題榜單進入次數（評價推薦的主題榜單的質量）、進入詳情商品對應的分類（衡量分類順序是否合理等）

3.從排行榜進入商品詳情頁

uv、停留時長、詳情頁面分享次數

4.加購以及下單

加購次數、訂單數、筆單價、GMV

本模塊改版後者相關內容改版時，需要重新檢查、審視需要埋點的內容是否合理

京東首頁排行榜及商品詳情頁

本埋點需求涉及PD、RD、運營、BI、boss等人員。

具體成本以及排期需要需求進一步細化提供給RD後，有RD進行工期評估。

㈨ 如何進行管理信息系統需求調研分析

進行管理信息系統需求分析:
1、明確系統管理目標;
2、確定信息系統總體結構;
3、明確系統的模塊構架;
4、明確系統實施方案.

㈩ 資料庫設計的四個階段是:需求分析、概念設計、邏輯設計和（）。

資料庫設計的四個階段是：需求分析、概念設計、邏輯設計和 D
A） 編碼設計 B）測試階段 C）運行階段 D）物理設計