III. Quy trình phân tích hệ thống thông tin quản lý
4.2.Chất lượng của mô hình dữ liệu
4. Mô hình hóa và chuẩn hóa dữ liệu
4.2.Chất lượng của mô hình dữ liệu
Khi đánh giá chất lượng của một mô hình dữ liệu trước hết ta phải tìm hiểu cặn kẽ bối cảnh của môi trường mà trong đó mô hình được sử dụng, sau đó dựa vào các tính chất của một mô hình dữ liệu hoàn hảo và coi đó là những tiêu chuẩn để đánh giá. Một mô hình dữ liệu hoàn hảo có các tính chất sau đây:
- Tuân thủ mọi quy tắc và quy định về xây dựng mô hình dữ liệu đã được khách hàng chấp nhận.
- Không nhập nhằng dẫn tới hiểu theo nhiều nghĩa khác nhau. (Chẳng hạn, nên dùng cụm từ số hiệu hóa đơn thay cho số hóa đơn để tránh hiểu lầm thành số lượng hóa đơn).
- Các tên thực thể trong một mô hình và các tên thuộc tính của một thực thể không trùng nhau. Các tên đều có nghĩa và gần sát với những tên mà khách hàng thường dùng hàng ngày.
- Mỗi thực thể có ít nhất một yếu tố phân biệt để tránh tình trạng người dùng tra cứu nhầm thực thể này với thực thể khác.
- Tất cả các mối quan hệ đều được ghi nhận bằng các kí hiệu chuẩn xác. Nếu cần thiết thì viết thêm lời mô tả quan hệ để tránh hiểu lầm.
- Tất cả các thực thể và các thuộc tính của thực thể mà khách hàng quan tâm đề được liệt kê trongmô hình.
- Là hình ảnh của dữ liệu với độ trung thực cao (High fidelity image): Những người dùng dữ liệu muốn có hình ảnh dữ liệu với độ trung thực cao, giống như những người say mê âm nhạc muốn có một dàn nhạc với âm thanh có độ trung thực cao nhất không bị bóp méo. Một mô hình dữ liệu là một hình ảnh với độ trung thực cao khi nó mô tả trung thành thế giới thực tại và cung cấp được thông tin chính xác cho người dùng. Độ trung thực của một mô hình dữ liệu phụ thuộc phần lớn vào sự phản ảnh đầy đủ và chính xác các mối quan hệ giữa các thực thể. Chẳng hạn, nếu
một mối quan hệ thực tế là m:m thì nó cũng phải được ghi nhận như vậy trong mô hình.
Một mô hình dữ liệu hoàn hảo sẽ dễ hiểu, dễ dùng đồng thời phản ánh được đầy đủ và chính xác thực tế theo đúng yêu cầu của người dùng.