Este documento presenta diferentes modelos de análisis estructurado como diagramas de flujo de datos, modelos relacionales y de entidad-relación. Explica los elementos de un diagrama de flujo de datos como entidades externas, procesos, flujos de datos y almacenes. También describe las características de las bases de datos y los componentes básicos de una relación en un modelo relacional como tablas, filas, columnas y atributos.

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN
UNIVERSITARIA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO “SANTIAGO
MARIÑO”
BARINAS EXTENSIÓN BARINAS
Modelos de Análisis
Estructurado
Autor: JOSE ANTONIO ROJAS
C.I: 23007752
Asignatura: Planificación de Sistemas
Profesor: Jhoann Zambrano
Barinas, Diciembre de 2015

2. Índice:
Pág.
Introducción.……………………………………..3
Diagrama de Flujo de Datos………….….…4
Elementos de DFD……………………..…4 - 5
Bases de Datos………………………….…..5 - 6
DBMS……………………………………….….….6
Modelo Relacional y ejemplo…….……6 - 9
Modelo de Datos y ejemplo…………...9- 11
Modelo de Entidad-Relación………...11- 12
Conclusión…………………………..………..…13
Bibliografía…………………..…………………..14

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Introducción
El Análisis se refiere al “extremo inicial” de un proyecto de
desarrollo de sistemas, durante el tiempo en que los requisitos del
usuario son definidos y documentados, introduce el uso de las
herramientas de documentación gráficas para producir un tipo
diferente de especificaciónfuncional: “la especificación estructurada”.
El análisis estructurado, como otros métodos, permite construir
modelos de sistemas a partir del análisis de sus procesos y/o
actividades que se ejecutan asociados al sistema. Permite al equipo
encargado del estudio del desarrollo o la organización conocer de
forma lógica un sistema o proceso.
El análisis consiste en interpretar el concepto del sistema (o
situaciones del mundo real) en datos y controlar la terminología
representada por el diagrama de flujo de datos. El flujo de datos y el
control de la burbuja para el almacén de datos de la burbuja pueden
ser muy difíciles de seguir y el número de burbujas pueden llegar a
ser muy grandes. Un enfoque es definir primero los eventos del mundo
exterior que requieren que el sistema reaccione, a continuación,
asignar una burbuja para ese evento, las burbujas que necesitan
interactuar se conectan luego hasta que se defina el sistema. Esto
puede ser bastante abrumador y así las burbujas suelen agruparse en
burbujas de nivel superior

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Diagrama de Flujo de Datos
El diagrama de flujo de datos es un modelo que describe los
flujos de datos o tuberías, los procesos que cambian o transforman
los datos en un sistema, las entidades externas que son fuente o
destino de los datos (y en consecuencia los límites del sistema) y los
almacenamientos o depósitos de datos a los cuales tiene acceso el
sistema, permitiendo así describir el movimiento de los datos a través
del sistema.
En síntesis, el Diagrama de Flujo de Datos describe:
 los lugares de origen y destino de los datos (los límites del
sistema),
 las transformaciones a las que son sometidos los datos (los
procesos internos),
 los lugares en los que se almacenan los datos dentro del
sistema, y
 los canales por donde circulan los datos.
Características:
 Relevante: Ya que posibilitar comunicar diferentes modelos
para así facilitar el entendimiento entre el usuario y el analista
de sistemas.
 Lógico: Ya que no identifica soporte físico.
 Descendente: Se construye en forma descendente, de lo
general a lo particular.
El DFD posee niveles de desagregación o explosión o apertura de
burbujas. El Nivel 0 o Diagrama de Contexto es aquel que muestra
una sola burbuja y las entidades externas o terminadoras con los que
interactúa el sistema.
Elementos:
Entidad Externa:
Son generalmente clases lógicas de cosas o de personas, las
cuales representan una fuente o destino de transacciones, como por
ejemplo clientes, empleados, proveedores, etc., con las que el
sistema se comunica. También pueden ser una fuente o destino
específico, como por ejemplo Departamento Contable.

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Como el sistema que está bajo análisis acepta datos de otro
sistema o bien se los provee, este otro sistema es una Entidad
Externa.
Proceso:
Indican aquellos lugares dentro del sistema en donde la
información (flujos de datos) que ingresan se procesa o transforman.
Es decir, son las funciones o procesos que transforman entradas de
datos en salidas de información.
Su nombre deberá ponerse mediante una frase imperativa, que
consistirá idealmente de un verbo activo seguido por una clausula
objeto, cuanto más simple mejor. Al analista le servirá pensar que la
descripción de la función es "una orden a un empleado sin
conocimiento del tema". Estas frases imperativas no tienen sujeto; tan
pronto como se introduce un sujeto se habrá indicado como deberá
realizarse físicamente la función ("El operador ingresará los datos del
alumno"). Un proceso puede ser físicamente una oficina repleta de
empleados, un procedimiento, o una combinación de actividades
manuales y automatizadas.
Flujo de datos:
Representa un transporte de paquetes de datos desde su
origen hasta su destino, es decir que representa una estructura de
datos en movimiento de una parte del sistema a otro. Un flujo muestra
las interfaces entre los elementos del DFD. Puede imaginarse como
una tubería por donde se envían paquetes de datos, pero deberá tener
una descripción de su contenido la cual deberá elegirse de forma que
sea lo más útil posible a los usuarios que revisen el DFD. La flecha
indica la dirección del flujo.
Puede estar contenido físicamente en una nota, una factura,
una llamada telefónica, de programa a programa, etc. Es decir, en
cualquier medio por el cual los datos pasan de una entidad o proceso
a otra.
Almacén o archivo:
Representa un archivo lógico en donde se agregan o de donde
se extraen datos. Es una estructura de datos, pero estática. Puede ser
físicamente un archivo de tarjetas, una microficha, un archivo, o un
archivo en cinta o diskette. Deberá elegirse el nombre que sea más
descriptivo para el usuario, que identifique los paquetes de datos que
contiene.

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Bases de Datos:
Una base de datos es un “almacén” que nos permite guardar
grandes cantidades de información de forma organizada para que
luego podamos encontrar y utilizar fácilmente. A continuación te
presentamos una guía que te explicará el concepto y características
de las bases de datos. El término de bases de datos fue escuchado
por primera vez en 1963, en un simposio celebrado en California,
USA. Una base de datos se puede definir como un conjunto de
información relacionada que se encuentra agrupada ó estructurada.
Desde el punto de vista informático, la base de datos es un
sistema formado por un conjunto de datos almacenados en discos que
permiten el acceso directo a ellos y un conjunto de programas que
manipulen ese conjunto de datos. Cada base de datos se compone
de una o más tablas que guarda un conjunto de datos. Cada tabla
tiene una o más columnas y filas. Las columnas guardan una parte de
la información sobre cada elemento que queramos guardar en la
tabla, cada fila de la tabla conforma un registro. Se define una base
de datos como una serie de datos organizados y relacionados entre
sí, los cuales son recolectados y explotados por los sistemas de
información de una empresa o negocio en particular.
Modelo Relacional (MR)
La mayor parte de los sistemas son construidos utilizando un
modelo de base de datos particular para que la información puede ser
almacenada y relacionada entre sí. Actualmente, para la mayoría de
las aplicaciones de gestión que utilizan bases de datos, el modelo más
empleado es el modelo relacional, por su gran versatilidad, potencia y
por los formalismos matemáticos sobre los que se basa.
Es importante mencionar que el modelo relacional fue
propuesto por E.F. Codd y está basado en el concepto matemático de
relación, se utilizan para almacenar información acerca de los objetos
que hay que especificar en la base de datos, el cual se representa
físicamente en tablas bidimensional o relaciones, cada una de las
cuales se implanta como un archivo. La ventaja del modelo relacional
es que los datos se almacenan, al menos conceptualmente, de un
modo en que los usuarios entienden con mayor facilidad. Asimismo,
mantiene información sobre las propias características de la base de
datos (metadatos). En terminología relacional las filas de la tabla
corresponden a registros o entidades y las columnas de la tabla
corresponden a atributos.

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Así, una relación se compone de una colección de entidades (o
registros) cuyos propietarios están descritos por cierto número de
atributos predeterminados implantados como campos. Además, los
atributos pueden aparecer en cualquier orden y la relación continuará
siendo exactamente igual, transmitiendo el mismo significado.
Las características más importantes de los modelos relacionales o
modelos de BDR son:
 Se basan en el uso de tablas.
 Las tablas se representan gráficamente como una estructura
rectangular formadas por filas y columnas.
 Cada columna almacena información sobe una propiedad
determinada de la tabla.
 La fila posee una ocurrencia o relación representada por la
tabla (tupla).
 Las entradas en la tabla tienen un solo valor (son atómicos); no
se admiten valores múltiples, por lo tanto la intersección de un
renglón con una columna tiene un solo valor, nunca un conjunto
de valores.
 Las entradas en cualquier columna de la tabla son de un solo
tipo.
 El orden de las columnas no es de importancia en la tabla, pero
cada columna posee un nombre único.
 Cada columna de una tabla (llamados atributo) tiene un
dominio, que es una descripción física y lógica de valores
permitidos.
 No existen 2 filas (tuplas) en la tabla que sean idénticas.
 La información en las bases de datos son representados como
datos explícitos, no existen apuntadores o ligas entre las
tablas.
A través de la siguiente gráfica se escenifican los componentes
básicos de una relación del MR:
Una relación con grado uno (con una única entidad) se denomina
relación unaria. Con tres entidades se llama binaria y una de tres,
ternaria. El número de dupla que contiene la relación se denomina
cardinalidad de la relación. .
Por otro lado, puede existir el valor NULL que representa un
atributo cuyo valor no se conoce o no existe. Hay ciertos atributos,
para determinadas entidades, que carecen de valor, bien porque al

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insertar la dupla se desconocía el valor del atributo o bien porque para
dicha dupla el atributo no tiene sentido.
El modelo relacional distingue entre valores vacíos y valores nulos.
Un valor vacío se considera un valor tanto como cualquiera no vacío,
sin embargo, un nulo (NULL) indica la ausencia de valor. El nulo es
muy importante en el modelo relacional, ya que nos permite trabajar
con datos desconocidos o ausentes.
Por ejemplo, en una relación de personas tenemos un atributo
para la fecha de nacimiento. Todas las personas de la relación han
nacido, pero en un determinado momento puede ser necesario
insertar una para la que desconocemos ese dato. Cualquier valor del
dominio será, en principio, incorrecto. Pero tampoco será posible
distinguirlo de los valores correctos, ya que será una fecha. Podemos
usar el valor NULL para indicar que la fecha de nacimiento es
desconocida.
El dominio en un modelo relacional
Los dominios son una característica extremadamente potente
del modelo relacional. Cada atributo de una relación está definido
sobre su dominio. Los dominios puedan ser diferentes para cada
atributos o pueden haber dos o más atributos definidos sobre el mismo
dominio.
A continuación se presentan algunos ejemplos de definiciones
lógicas de dominios:
Ejemplo 1
Entidad: PROFESOR
Atributo Dominio
horario
laboral
Horas de trabajo
Teléfono
Conjunto de
números de
teléfonos

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Cobro de
Incentivos
SI / NO
Edad 16 - 65
Se puede apreciar en ejemplo anterior que cada atributo puede
adoptar una serie de valores de un dominio, restringiendo
determinados valores. El atributo "EDAD" toma sus valores del
dominio N (números naturales) pero se puede poner como restricción
aquellos que estén en el intervalo (0-120), pero dentro de la entidad
"PROFESOR" se podría restringir aún más el intervalo, puesto que la
edad mínima para trabajar es de 16 años y la máxima de 65, por lo
tanto el intervalo sería (16-65).
Modelos de datos
Los modelos de datos aportan la base conceptual para diseñar
aplicaciones que hacen un uso intensivo de datos, así como la base
formal para las herramientas y técnicas empleadas en el desarrollo y
uso de sistemas de información. Con respecto al diseño de bases de
datos, el modelado de datos puede ser descrito así (Brodie 1984:20):
"dados los requerimientos de información y proceso de una aplicación
de uso intensivo de datos (por ejemplo, un sistema de información),
construir una representación de la aplicación que capture las
propiedades estáticas y dinámicas requeridas para dar soporte a los
procesos deseados (por ejemplo, transacciones y consultas). Además
de capturar las necesidades dadas en el momento de la etapa de
diseño, la representación debe ser capaz de dar cabida a eventuales
futuros requerimientos".
Un modelo de datos es por tanto una colección de conceptos
bien definidos matemáticamente que ayudan a expresar las
propiedades estáticas y dinámicas de una aplicación con un uso de
datos intensivo. Conceptualmente, una aplicación puede ser
caracterizada por:
 Propiedades estáticas: entidades (u objetos), propiedades (o
atributos) 12 de esas entidades, y relaciones entre esas
entidades.
 Propiedades dinámicas: operaciones sobre entidades, sobre
propiedades o relaciones entre operaciones.
 Reglas de integridad sobre las entidades y las operaciones (por
ejemplo, transacciones).

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Así, un modelo de datos se distingue de otro por el tratamiento que
da a estas tres categorías. El resultado de un modelado de datos es
una representación que tiene dos componentes: las propiedades
estáticas se definen en un esquema y las propiedades dinámicas se
definen como especificaciones de transacciones, consultas e
informes. Un esquema consiste en una definición de todos los tipos
de objetos de la aplicación, incluyendo sus atributos, relaciones y
restricciones estáticas. Correspondientemente, existirá un repositorio
de información, la base de datos, que es una instancia del esquema.
Un determinado tipo de procesos sólo necesita acceder a un
subconjunto predeterminado de entidades definidas en un esquema,
por lo que este tipo de procesos puede requerir sólo un subconjunto
de las propiedades estáticas del esquema general. A este
subconjunto de propiedades estáticas se le denomina sub esquema.
Una transacción consiste en diversas operaciones o acciones sobre
las entidades de esquema o sub esquema. Una consulta se puede
expresar como una expresión lógica sobre los objetos y relaciones
definidos en el esquema; una consulta identifica un subconjunto de la
base de datos. Las herramientas que se usan para realizar las
operaciones de definición de las propiedades estáticas y dinámicas
de la base de datos son los lenguajes de definición y manipulación de
datos (DDL, DML), junto con los lenguajes de consulta (QL) que ya
hemos mencionado.
La investigación moderna sobre modelos de datos se ha centrado
en los aspectos lógicos de las bases de datos y sobre los conceptos,
herramientas y técnicas para el diseño de las mismas (Brodie 1984).
Aspectos relativos a la implementación de los modelos, tales como
velocidad de ejecución, concurrencia, integridad física y arquitecturas
no son factores relevantes en el estadio de análisis de modelos de
datos. La investigación más temprana sobre modelos de datos sí
estaba más centrada en los aspectos de representación física.
Cuando hablamos de modelos de datos clásicos, nos estamos
refiriendo a la segunda de las generaciones de modelos de datos.
Brodie (1984) distingue cuatro generaciones:
 Modelos de datos primitivos (orientados al fichero).
 Modelos de datos clásicos.
 Modelos de datos semánticos.
 Modelos de datos de propósito específico (orientados a la
aplicación).
Los modelos de datos primitivos estaban absolutamente
orientados al fichero: las entidades se representan en registros
(divididos en campos, que representan sus propiedades), que se

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agrupan en ficheros. Las relaciones entre entidades son únicamente
aquellas que pueden ser representadas usando directorios, por
ejemplo índices y listas invertidas. Un ejemplo de DBMS comercial de
fichero, concretamente del tipo "lista invertida", es el CA-DATACOMB
de Computer Associates International.
Modelo Entidad - Relación
Generalmente todo modelo tiene una representación gráfica,
para el caso de datos el modelo más popular es el modelo entidad-
relación o diagrama E/R.
Se denomina así debido a que precisamente permite
representar relaciones entre entidades (objetivo del modelado de
datos).
El modelo debe estar compuesto por:
 Entidades
 Atributos
 Relaciones
 Cardinalidad
Llaves: Conjuntos de entidades y atributos
Entidades: todo lo que existe y es capaz de ser descrito (sustantivo).
Atributos: es una característica (adjetivo) de una entidad que puede
hacer 1 de tres cosas:
 Identificar
 Relacionar
 Describir

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Ejemplos de entidades con sus atributos
En el diseño se pueden considerar 3 categorías de atributos.
Simples o compuestos: ya sea que el atributo sea un todo o bien este
compuesto
Color es simple, toma valores rojo, azul, entre otros.
Nombre es compuesto, contiene nombre de pila, apellido
materno, apellido materno. Con valores simples o multivariados: en
base a si consisten de un solo valor o un conjunto de valores.
Teléfono o Teléfonos
Derivados: que se pueden calcular en base a otros atributos
El promedio de préstamos se puede derivar si tenemos los
valores de cada préstamo realizado a una persona
Llaves
 Súper llave: conjunto de uno o más atributos que "juntos"
identifican de manera única a una entidad
 Llave candidata: es una súper llave mínima
 Llave primaria: la seleccionada para identificar a los
elementos de un conjunto de entidades.
Ejemplo:
Teniendo los atributos de la entidad "persona"
Nombre Dirección Teléfono CURP
Conclusión:

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El desarrollo de un Sistema de Información comprende varios
componentes o pasos llevados a cabo durante la etapa del análisis, el
cual ayuda a traducir las necesidades del cliente en un modelo de
Sistema que utiliza uno más de los componentes: Software, hardware,
personas, base de datos, documentación y procedimientos.
Estas técnicas se caracterizan por su uso de diagramas:
diagramas de estructura para el diseño estructurado y diagramas de
flujo de datos para el análisis estructurado, tanto para ayudar en la
comunicación entre usuarios y desarrolladores, y para mejorar el
análisis de la disciplina y del diseñador. El flujo de datos y el control
de la burbuja para el almacén de datos de la burbuja pueden ser muy
difíciles de seguir y el número de burbujas pueden llegar a ser muy
grandes. Un enfoque es definir primero los eventos del mundo exterior
que requieren que el sistema reaccione, a continuación, asignar una
burbuja para ese evento, las burbujas que necesitan interactuar se
conectan luego hasta que se defina el sistema. Esto puede ser
bastante abrumador y así las burbujas suelen agruparse en burbujas
de nivel superior. Se necesitan los Diccionario de datos para describir
los flujos de datos y de mando como también se necesita una
especificación de proceso para capturar la información de la
transacción / transformación.

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Bibliografía:
http://html.rincondelvago.com/dfd.html
http://elies.rediris.es/elies9/4-2.htm
http://ict.udlap.mx/people/carlos/is341/bases02.html