任务标准化三步走：语义对接、找重复写操作、再决定是否合并建模

数据标准化相对容易靠工具筛查定义、取值来控制唯一性，但任务 标准化没有严格标准可循，很难机械操作。作者给出一个可落地的 三步流程。第一步，把流程模型与数据模型做语义对接：在数据实体 和属性基本保证唯一之后，识别每个任务需要用到哪些数据实体、 分别是读还是写，这一步必须靠语义理解去判断任务和数据实体的 颗粒度是否合适，不能简单靠字面”勾对”关系。第二步，分析重复的 业务动作：在把任务和数据对应起来的过程中，经常会发现多个不同 任务，在不同时间点、针对同一个数据实体各自做写操作。作者用 一个具体案例说明：客户第一次到银行存款开户时，银行要建立客户 的姓名、证件、联系方式等基本信息；客户之后再来，可能不是来 存款而是来买黄金，这时候要更新的还是同一份客户联系信息，但 从业务角度看存款和黄金交易属于两个不同业务领域——在没有做 企业级标准化之前，这两个领域完全可能各自维护一套建立/修改 客户信息的流程，造成任务级别的重复，更麻烦的是，竖井式开发下 这些各自维护的客户信息不仅重复，还经常互相不一致。第三步， 做出标准化的建模判断：找到重复动作之后，要决定是分开建模， 还是把所有对同一份数据（比如客户信息）的写操作集中到一起建模。 沿用FSDM数据模型里”关系人”这个分类，可以把客户相关的所有 数据实体聚在一个主题域下（客户主题域），再把各业务领域里涉及 客户信息写操作的那部分任务全部抽离出来，集中组成一个组件， 其他领域的任务经调整后不再包含这部分内容——这样一次标准化 过程才算真正完成。