2. Definición
Es un listado organizado de todos los datos
pertinentes al sistema con definiciones precisas y
rigurosas para que tanto el usuario como el analista
tengan un entendimiento en común de todas las
entradas, salidas, componentes y cálculos.

3. Características
Un diccionario de datos contiene las características
lógicas de los datos que se van a utilizar en un sistema,
incluyendo nombre, descripción, alias, contenido y
organización.
El diccionario de datos contiene las definiciones de
todos los datos mencionados en el
DFD (Diagrama de flujo de datos), en una
especificación del proceso y en el propio diccionario de
datos.

4. Objetivo
El objetivo de un diccionario de datos es dar precisión
sobre los datos que se manejan en un sistema, evitando así
malas interpretaciones o ambigüedades.
Estos diccionarios se desarrollan durante el análisis de
flujo de datos y su contenido también se emplea
durante el diseño del proyecto en general.

5. ¿Para qué sirve?
Describe el significado de los flujos y almacenes que se
muestran en los DFD.
Describe la composición de agregados de paquetes de
datos que se mueven a lo largo de los flujos (los que no
se pueden descomponer en unidades más elementales).
Describe la composición de los paquetes de datos en los
almacenes.
Especifica los valores y unidades relevantes de piezas
elementales de información en los flujos de datos y en
los almacenes de datos.

6. Describe los detalles de las relaciones entre
almacenes que se enfatizan en un diagrama entidad-
relación
Identifica los procesos donde se emplean los datos y
los sitios donde se necesita el acceso inmediato a la
información, se desarrolla durante el análisis de flujo
de datos y auxilia a los analistas que participan en la
determinación de los requerimientos del sistema.
Además de esto, su contenido también se emplea
durante el diseño.
¿Para qué sirve?

7. Tipos de Diccionarios
Existen tres tipos de diccionarios de datos:
Diccionario Off-LineDiccionario Off-Line
Diccionario On-LineDiccionario On-Line
Diccionario In-LineDiccionario In-Line

8. Diccionario Off-Line
• Se ocupa de mantener el diccionario en condiciones.
• No tiene injerencia en el uso dinámico de los datos.

9. Diccionario On-Line
•Trabaja junto con el compilador.
• Impide que el programador defina los datos en el programa y
los toma directamente del diccionario.
• Verifica que los datos nombrados existan en el diccionario.
• Incorpora al programa, desde el diccionario la definición de los
datos.
• Inconveniente: si uno se olvida de recompilar, estarán
conviviendo datos en la correcta versión actual con otros en una
versión superada.

10. Diccionario In-Line
• No incorpora la definición de datos en el programa,
sino que las carga cuando se ejecuta.

11. Notación del Diccionario de datos

12. Ejemplos

13. Definiciones de datos
Una definición de un dato se introduce mediante el
símbolo “=”; en este contexto el “=” se lee como “está
definido por”, o “está compuesto de”, o “significa”.
Para definir un dato completamente, la definición
debe incluir:
El significado del dato en el contexto de la aplicación.
Esto se documenta en forma de comentario.
La composición del dato, si es que está compuesto de
otros elementos significativos.
Los valores que el dato puede tomar, si se trata de un
dato elemental que ya no puede ser descompuesto.

14. Ejemplo
A=B+C
Cuando digamos A, queremos decir una B y una
C.
A se define de B y C.
Peso=*peso del paciente al ser admitido al
hospital* *unidades: kilogramos; gama 1-200*
Estatura=*estatura del paciente al ser admitido al
hospital* *unidades: centímetros; escala 20-200*

15. Contenido
En un diccionario de datos se encuentra la lista de
todos los elementos que forman parte del flujo de
datos de todo el sistema. Los elementos mas
importantes son:
 Datos elementalesDatos elementales
 Flujo de datosFlujo de datos
 Almacenes de datosAlmacenes de datos
 ProcesosProcesos
Entidades externasEntidades externas
El diccionario de datos guarda los detalles y
descripción de todos estos elementos.

16. Datos elementalesDatos elementales
Son aquellos para los cuales no hay una
descomposición significativa.
Es decir, es la parte más pequeña de los datos que
tiene significado en el sistema de información. Se
combinan varios elementos de datos para hacer los
records o "data structures".
EJEMPLOS:EJEMPLOS:
• Nombre
• Dirección
• Seguro social

17. Cuando se han identificado los datos elementales,
deben ser introducidos en el DD y proveer una breve
descripción acerca del significado del dato.
EJEMPLOS:EJEMPLOS:
 Peso = * peso del paciente al ingresar al hospital,
unidad: kilo, rango: 2-150 *
 Altura = * unidad: cm., rango: 100-200 *
 Sexo = * valores: [F|M] *
Calificación= **
** Significa “sin comentarios”.

18. Descripción de los Datos en el diccionario
Cada entrada en el diccionario de dato consiste en un
conjunto de detalles que describen los datos utilizados o
producidos en el sistema. Cada articulo se identifica por:
 Nombre de datoNombre de dato
 Descripción del datoDescripción del dato
 Sinónimo o aliasSinónimo o alias
 Longitud de campoLongitud de campo
 Valores de datosValores de datos
Cabe mencionar que cada uno tiene valores específicos
que se permiten para éste en el sistema estudiado.

19. Nombre de dato
Para distinguir un dato de otro, los analista les
asigna nombre significativos que se utilizan para
tener una referencia de cada elemento a través del
proceso total de desarrollo de sistemas.
Es importante que se seleccione con cuidado, es
decir, en forma significativa y entendible, los
nombres de los datos, por ejemplo la fecha de
factura es más significativa si se llama FECHA
FACTURA que si se le conoce como Dato1.

20. Descripción del dato
Establece brevemente lo que representa el dato en
el sistema; por ejemplo, la descripción para
FECHA-DE-FACTURA indica que es la fecha en la
cual se está preparando la misma (no la fecha en
la que fue recibida o enviada la factura, etc.)
Es importante que las descripciones se escriban
suponiendo que la gente que los lea no conoce
nada en relación del sistema. Por lo tanto deben
evitarse términos especiales, para que todas las
palabras sean entendibles para el lector.

21. Sinónimo o alias
Con frecuencia el mismo dato puede conocerse con
diferentes nombres, dependiendo de quien lo utilice.
El uso de los alias deben evitar confusión. Un
diccionario de dato significativo incluirá todos los
alias posibles para un dato.
Es una alternativa de nombre para un campo.
Estos datos deben usarse solo para el nombre
primario del dato, para minimizar las redundancias.
Comprador=*alias de cliente*

22. Longitud de campo
Cuando las características del diseño del sistema se
ejecuten más tarde en el proceso de desarrollo del
sistemas, será importante conocer la cantidad de
espacio que necesita para cada dato.
EJEMPLO:EJEMPLO:
Nombre= *Máx. 50 caracteres*

23. Valores de datos
En algunos procesos solo se permiten valores de datos
específicos. Por ejemplo, en muchas compañías con
frecuencia los números de orden de compra se
proporcionan con un prefijo de una letra para indicar
el departamento del origen.
Éstos no son usados siempre, sino que se especifican
en caso necesario.
EJEMPLO:EJEMPLO:
Artículo= departamento+ artículo
*valores de departamentos: [ D2 | B3 | C4 ]*[ D2 | B3 | C4 ]*

24. Iteración
Se usa para indicar ocurrencias repetidas de un
componente en un elemento compuesto. Se lee como
“cero o más ocurrencias de...”
EJEMPLO:EJEMPLO:
Orden-de compra = nombre-cliente + dirección-de-Orden-de compra = nombre-cliente + dirección-de-
envío + {artículo}envío + {artículo}
significa que una orden de compra siempre debe
contener un nombre de cliente, una dirección de
envío y cero o más ocurrencias de un artículo.

25. En muchas situaciones reales es preferible especificar
límites inferior y superior de iteración para evitar
problemas.
EJEMPLO:EJEMPLO:
Orden-de compra = nombre-cliente + dirección-de-Orden-de compra = nombre-cliente + dirección-de-
envío + 1{artículo}10envío + 1{artículo}10
Cabe mencionar que es correcto especificar solo el
límite inferior, superior, ambos o ninguno. Esto
dependerá de las necesidades particulares del sistema
desarrollado.
Límites de la iteración

26. Datos opcionales
Un dato opcional es aquel que puede o no estar
presente como componente de un dato compuesto.
Ejemplo:
Dirección = calle + número + (ciudad) + (país) +Dirección = calle + número + (ciudad) + (país) +
(código-postal)(código-postal)

27. Selección
Indica que un elemento consiste de exactamente una
opción de un conjunto de alternativas.
Ejemplos:
Sexo = [ Femenino | Masculino ]Sexo = [ Femenino | Masculino ]
Tipo-de-cliente = [ Gubernamental | Académico |Tipo-de-cliente = [ Gubernamental | Académico |
Industria | Otros ]Industria | Otros ]

28. Flujo de datosFlujo de datos
Las características que se describen en el flujo de datos
son:
Name – El nombre del flujo de datos tal y como aparece en
el DFD.
Alias – Otro nombre con que se conozca el flujo de datos.
Abbreviation or ID – Código que provee acceso rápido al
flujo de datos en un diccionario de datos automatizado.
Description – Describe el flujo de datos y su propósito.
Origin – De donde sale (la fuente) el flujo de datos. Puede
ser un proceso, un “data store” o una entidad.

29. Flujo de datosFlujo de datos
Destination – El punto final del flujo de datos en
el DFD. Puede ser un proceso, un “data store” o
una entidad.
Record – Cada flujo de datos representa un grupo
de elementos de datos relacionados, o un record.
Los records y los flujos de datos se definen por
separado para que más de un flujo de datos o
“data store” pueda hacer referencia al mismo
record.
Volume and frequency – Describe el número
esperado de ocurrencias para el flujo de datos por
unidad de tiempo.

30. Almacenes de datosAlmacenes de datos
Las características que se describen en el almacén de datos o “data
store” son:
 Name – El nombre del “data store” según aparece en el DFD.
 Alias – Otro nombre para llamar al “data store”.
 Abbreviation or ID – Código que provee un acceso rápido al “data
store” en un diccionario de datos automatizado.
 Description – Describe el “data store” y su propósito.
 Input data flows – Los nombres de los flujos de datos que entran al
“data store”.
 Output data flows – Los nombres de los flujos de datos que salen del
“data store”.
 Record – El nombre del record en el DD para el “data store”.
 Volume and Frequency – El número estimado de records guardados
en el “data store”,(el aumento o cambio esperado).

31. ProcesosProcesos
Se documenta cada función primitiva. Se incluye:
 Process name or label – El nombre del proceso como aparece en
el DFD.
 Purpose or description – Un resumen del propósito general del
proceso. Los detalles se documentan en el Process Description.
 Process number – Número de referencia que identifica el
proceso y su relación con los niveles del sistema.
 Input data flows – Los nombres de los flujos de datos que
entran al proceso.
 Output data flows – Los nombres de los flujos de datos que
salen del proceso.
 Process Description – Se explican los detalles del proceso.

32. Entidades externasEntidades externas
Las características que se describen son:
Name
Alias
Description – Describe a la entidad y su propósito.
Input data flow
Output data flow

33. Fragmento de un Diccionario deFragmento de un Diccionario de
DatosDatos