京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
个人认为PowerDesigner提供了一整套的解决方案,面向了不同的人员提供不同的模型工具,比如有针对企业架构师的模型,有针对需求分析师的模型,有针对系统分析师和软件架构 师的模型,还有针对数据库管理人员的模型,这些不同的人使用着同一个工具在各自的领域为软件系统建模而形成一个整体;而且2)这些不同的人在建模的过程中 可以互相引用,一处更新可触发所有引用模型更新(对变更的影响可进行分析[影响度分析])
即使对于普通的程序员,学习Powerdesigner工具的使用也有助于提升其对软件生命周期的理解水平,同时提供了看待软件产品的不同视角和纬度。因此学习Powerdesigner 的思想及使用有相当的益处。
企业架构模型( Enterprise Architecture Model , EAM )
企业架构模型( EAM ),可以帮助你分析和记录您的组织及其业务功能,以及支持他们的物理架构及其上的应用程序和系统。
包含业务通信图、城市规划图、组织结构图、网络图等。
需求模型( Requirements Model , RQM )
需求模型( RQM )可帮助您分析各种各样的书面需求,并将它们与其它模型中的设计对象连接起来。您可以使用 RQM 表示任何结构化的文档(例如:功能规范,测试计划,企业目标等),并可导入导出 MS Word 文档。
需求模型的作用是定义系统的边界,通过需求文档试图,追踪矩阵试图和用户分配矩阵试图进行描述和管理。
业务处理模型( Business Process Model , BPM )
业务流程模型( BPM )帮助您识别,描述和分解业务流程。您可以分析不同层级的系统,关注控制流(执行顺序)或数据流(数据交换)。您可以使用 BPEL , BPMN ,以及许多其他的流程语言。
业务流程建模是一组业务流程分析,设计,实施和执行的技术和标准。它使业务分析师和经理通过分析系统,以理顺和优化或为一个新的系统建模。
从业务人员的角度对业务逻辑和规则进行详细描述
使用流程图表示起点到终点间的处理过程、流程、消息和协作协议
可以有一个或多个起点和终点
只关注业务
包含 BPMN 模型图、业务处理图、数据流图、 BPEL 图等。
信息流模型( Information Liquidity Model , ILM )
信息流模型( ILM )提供组织信息运动的全局视图。您可以分析和记录您的数据来源,目的地,以及它是如何转化的方式,包括复制和 ETL 。
在企业应用的分析与开发整个过程中,会有大量的模型产生,这些模型之间都存在相应的关系。 PowerDesigner 创新地提出信息流模型 (ILM) ,并通过非常直观的映射编辑器来表达模型之间的信息流动关系,大大方便了企业级建模的管理能力。另外 . 通过信息流模型还可以完成数据库对象的复制处理以及表达数据抽取、转换和加载的过程 (Extraction-Transformation-Loading. ETL) 。支持 ETL 和 EII 。支持概念数据和业务处理模型。
包含 Data Movement Model 。
概念数据模型( Conceptual Data Model , CDM )
概念数据模型( CDM ),可以帮助你分析信息系统的概念结构,识别主要的实体,及其属性,以及它们之间的关系。 CDM 比逻辑( LDM )或物理数据模型( PDM )更抽象。
基于需求综合、归纳、抽象后对数据和信息进行建模,利用实体关系图( E-R 图)的形式组织数据。
CDM 反映了业务领域中信息之间的关系,它不依赖于物理实现。
CMD 不考虑物理实现细节,只考虑实体之间的关系。
目的:统一业务概念,方便业务人员与技术人员沟通。
分析阶段的 CDM 转换成 PDM 后,便将抽象的实体、属性与关系,对应到实际数据库的数据表、字段、主键、外部索引键等内容。
逻辑数据模型( Logical Data Model , LDM )
逻辑数据模型( LDM )可以帮助你分析信息系统的结构,独立于任何特定的物理数据库实现。 LDM 已确定实体标识符,没有概念数据模型( CDM )抽象,但不允许你建视图模型,索引等具体的物理数据模型( PDM )元素。
逻辑模型是对概念数据模型的进一步细化与分解
形成 DBMS 所支持的数据结构(一般是关系数据模型)
既要面向业务用户,又要面向系统
影响数据库设计方案选择
物理数据模型( Physical Data Model , PDM )
物理数据模型(PDM)可以帮助你分析表,视图和其他数据库对象,包括数据仓库的多维对象。 PDM的是更具体的一个概念(CDM)或逻辑(LDM)的数据模型。你可以为所有常用的DBMS建模、反向工程、生成数据库。
基于特定DBMS,在概念数据模型、逻辑数据模型的基础上进行设计。
PDM叙述数据库的物理实现。主要目的是把CDM中建立的现实世界模型生成特定的DBMS脚本,产生数据库中保存信息的储存结构,保证数据在数据库中的完整性和一致性。
面向对象模型( Object-Oriented Model , OOM )
面向对象模型(OOM)包括类图(Class Diagram)、用例图(Use Case Diagram)、组件图 (Component Diagram)、对象图(Object Diagram)、包图(Package Diagram)、时序图 (Sequence Diagram)、通信图(Communication Diagram)、交互纵横图(Interaction Overview Diagram)、活动图(Activity Diagram)、状态图(State chart Diagram)、部署图(Deployment Diagram)、组合结构图(Composite Structure Diagram)共十二种图。
面向对象的模型(OOM)可以帮助您使用统一建模语言(UML),通过用例,结构、行为、部署等对信息系统进行分析。你可以针对Java,NET和其他语言进行建模,反向工程、代码生成。
利用UML描述系统结构、利用类图生成不同语言的源文件(如Java、C#、PowerBuilder等),或利用逆向工程将不同类型的源文件转换成相应的类图。
一个OOM包含一系列包,类,接口 , 和他们的关系。这些对象一起形成所有的 (或部份) 一个软件系统的逻辑的设计视图的类结构。一个OOM本质上是软件系统的一个静态的概念模型。
XML 模型( XML Model , XSM )
一个XML模式(XSM)可以帮助您分析XML架构定义(XSD),文档类型定义(DTD)或XML数据简化(XDR)文件。你可以建模,反向工程,生成这些文件格式。
自由模型( Free Model , FEM )
自由模型可以为任何模型的对象或系统建模提供一个上下文环境,允许自定义概念和图形符号,例如:可以创建一个自由模型来表示模型和文档之间的相互关系,企业组织以及组织间的相互关系。
按照Powerdesigner 15的分类(Category),以上十大模型又分属于几个不同的类别,面向对象模型中的用例图属于业务层,UML类图属于信息层、UML活动图/UML 组件图/类图则属于应用层,同时用例图也会用于需求分析实用,因此用例图还属于需求与计划层。
在大型的软件开发过程中的团队协作相当有利, Powerdesigner 目前因该是应用最多也最受欢迎的CASE工具。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04