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
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16