什么是 DFD（数据流图）？

直观地显示数据流动对于业务系统分析来说并不陌生。但是，数据流图直到 20 世纪中后期才成为正式的建模工具。结构化系统分析方法在 20 世纪 70 年代和 80 年代的发展是 DFD 得到广泛应用的关键。早期的概念制图法与 DFD 的演进在视觉呈现上存在一些相似之处，而诸如流程图这类线性表示法亦是如此。

Tom DeMarco 等奠基性人物，通过其在结构化分析领域的研究，突出了数据流建模的重要性。计算机科学家和信息技术作家 Chris Gane 和 Trish Sarson 提出的 Gane-Sarson 标记法，随后为 DFD 提供了标准符号和规则，推动了其在信息系统开发领域的应用。这些方法和标记法为理解和记录复杂系统中的数据流提供了结构化方式，使 DFD 成为系统分析与设计的关键工具。

DFD（数据流图）对于理解数据在系统中的流转路径、优化业务流程以及加强利益相关者沟通至关重要。通过清晰呈现数据的处理方式，DFD 将复杂的加工分解为更易管理和理解的部分。这种可视化的清晰性极大地改善了参与项目或系统的所有利益相关者之间的沟通。

DFD 为技术利益相关者带来的优势包括：

• 为高效的系统设计与开发提供精准的蓝图。
• 通过可视化的数据追踪，助力更快地排查和解决系统问题。
• 为记录和理解系统需求提供了一种结构化的可视化方法。
• 通过清晰识别数据依赖关系，确保系统集成更加顺畅。
• 通过可视化理解组件交互，打造更强大的系统。

DFD 为非技术利益相关者带来的优势包括：

• 针对复杂系统功能提供易于理解的直观洞察信息。
• 通过共享的可视化语言，提升项目协作并促进与技术团队的协同。
• 基于清晰的可视化理解，支持对系统设计给出更有效的反馈。
• 确保所开发的系统真正契合关键业务需求与目标。
• 通过可视化分析，挖掘流程改进与效率提升的机会。

数据流图最终成为技术实现与业务理解之间的桥梁。它们助力更成功的系统开发和流程改进计划，促进实现更好的跨团队知识共享。

数据流图通过两种主要类型—逻辑型和物理型，提供对系统的不同视角。它们在细节上也有所不同，从高层次的上下文图逐步过渡到更详细的多层级表示。

逻辑型 DFD 与物理型 DFD 的区别如下：

• 逻辑型 DFD：逻辑型 DFD 聚焦于核心业务活动及其所需的数据流。这类数据流图阐释了业务功能所需的数据、数据的来源、去向以及变换。值得注意的是，逻辑型 DFD 独立于特定技术或实现细节，从而让团队能够专注于核心业务需求。
• 物理 DFD：物理 DFD 描述业务系统的实际实现，展示所涉及的硬件、软件、数据文件及数据库。该图表具体呈现数据在这些物理组件中的处理与流转方式，通常包含数据格式、系统接口等细节。

DFD 中的层级结构对于有效管理业务系统的复杂性至关重要。通过从宏观概览切入并逐步展开细节的方式，利益相关者能够渐进掌握系统全貌，使复杂加工更易掌握且避免认知过载。

这些层级可分解如下：

• 上下文图（0 级 DFD）：0 级 DFD 提供系统最高层级的最抽象视图，将整个系统表示为单一加工，并展示其与外部实体的交互关系。该层级对于界定系统范围与边界具有关键作用。
• 1 级 DFD：1 级 DFD 将上下文图中的主加工分解为关键子加工，展示主要内部活动及其与数据存储之间的数据流转路径。该层级提供对系统主要功能的更详细理解。
• 2 级 DFD：该层级将 1 级 DFD 中的特定加工进一步分解为更细粒度的活动，提供对特定系统组件及其交互关系的更深层次理解。
• 3 级及以上：3 级 DFD 根据需要继续分解加工，提供特定加工越来越详细的视图。每个层级的细化深度取决于系统各部分的复杂度和所需的分析级别。

了解数据流图的不同类型和层级，使团队能够根据具体需求选择最合适的视图—无论是聚焦业务逻辑还是技术实现，并有效管理系统复杂度。

要有效实现系统内部数据流的可视化，必须采用结构化方法。通过执行一系列关键步骤，您可以创建梳理信息流转与转换过程的数据流图。

按照以下步骤构建自己的 DFD：

• 定义系统范围与边界：明确待建模系统的内部组成要素和界限以外的要素（外部实体）。这通常需要通过初步的头脑风暴会议来确定合适的上下文。
• 明确关键加工、输入和输出：确定在系统内转换数据的主要活动或功能。对于每个加工，确定流入其中的数据（输入）和产生的数据（输出）。
• 明确数据存储：确定系统存储和检索数据的具体位置。这些来源代表加工使用的信息存储库。
• 明确数据流：跟踪外部实体、加工和数据存储之间的数据移动。使用箭头标注每个数据流的方向，并用正在传输的数据清晰地标注。
• 使用标准的 DFD 标记法：使用一组一致的符号（如 Yourdon-Coad 或 Gane-Sarson 标记法）来标识外部实体、加工、数据存储及数据流。一致性能确保图表易于理解。

使用 Confluence 白板作为制作图表的协作平台。其直观的界面和功能可以简化制图过程。

数据流图作为多功能工具，在理解和可视化数据移动至关重要的场景中具有不可替代的价值。在新系统的初始规划阶段，数据流图能提供清晰的数据需求与流转概览，因而尤其有用。在现有系统的重新设计或再造工程中，数据流图同样非常有用，因为它能梳理当前数据流，并明确待改进或待优化的领域。

DFD 的其他实际应用包括：

• 软件开发：用于可视化应用内部的数据流，辅助系统设计与开发工作。
• 业务流程建模：用于规划和分析业务工作流，找出效率低下和潜在改进的领域。
• 合规性审查：用于记录数据的处理和存储方式，协助满足监管要求。
• 系统分析：用于将复杂系统分解为易于理解的组件并分析数据交互。

只要需要明确系统或流程中数据的移动和转换，数据流图就能提供强大而有效的解决方案。Confluence 全面的项目计划模板在规划上述任何项目时都特别有用。

创建清晰而有价值的数据流图不仅仅需要了解其组成部分。以下是一些确保 DFD 有效的技巧和最佳实践：

• 保持设计简明整洁：追求简约性，避免在单一层级中因过多加工或数据流导致图表混乱。实现这一目标的最有效方法是，将复杂领域分解为更低层级的 DFD。
• 采用统一且有意义的标签：确保所有外部实体、加工、数据存储及数据流均使用能准确反映其功能或移动数据的名称进行清晰一致的标记。
• 从上下文图着手：为明确范围，需先构建高层级概览图（0 级），再逐级展开细化层级。
• 聚焦数据流而非控制流：需谨记 DFD 展示的是数据移动路径，而非控制或决策的加工顺序。
• 与利益相关者共同验证 DFD：协同用户及其他相关方评审图表，确保其精确反映各方对系统的理解。

注意可能阻碍 DFD 效果的常见误区同样重要，例如：

• 图表过于复杂：过快添加不必要的细节或过多的层级会使 DFD 变得混乱。始终从 0 级开始，随着数据流变得更复杂，再增加层级。
• 标记法不一致：在不同的 DFD 标记法之间切换或滥用符号会使图表难以解读。在开始之前，请务必就标记法和符号达成一致，并且仅在每个层级中使用。
• 跳过与利益相关者共同评审的过程：未能与了解系统的人一起验证 DFD 可能会导致不准确、预期不一致，最终导致系统无法满足用户或业务的实际需求。
• 标签不清晰或缺失：没有清晰标签的图表难以理解，也无法有效传达数据流。这种模糊性会导致误解、系统设计决策有缺陷以及开发工作的浪费，因为团队在操作时对数据的流转有着不同的理解。

按照这些提示操作并规避常见误区，团队就可以创建数据流图，从而实现无缝分析、沟通和系统理解。使用 Confluence 的服务蓝图模板绘制客户旅程并为利益相关者验证服务相关系统，可获得奖励积分。