ただし、解析と分析の概念がDFD作成において間接的に役立つ方法は次のとおりです。
* 要件の理解： DFDの要件を収集する場合、システムを説明するために使用される言語を理解することが不可欠です。解析手法は、複雑な文を分解し、主要なエンティティ、プロセス、およびデータ要素を特定するのに役立ちます。この情報は、DFDのコンポーネントを定義するために使用できます。
* データモデリング： DFDは、解析を直接使用していませんが、データモデルに依存してシステムを介して流れる情報を表します。 これらのモデルには、データ構造の分析、データ型の定義、データ要素間の関係の識別が含まれる場合があります。
* システム分解： 解析は、複雑なシステムを小さくて管理しやすいコンポーネントに分解するのに役立ちます。システムを説明するために使用される言語を分析することにより、DFDの個別の要素として表すことができるサブプロセスとデータ変換を識別できます。
説明：
顧客の注文を処理するためのシステムを想像してください。次のような自然言語を使用して要件を収集する場合があります。
「システムは、ウェブサイトを介して顧客の注文を受信し、注文情報を検証し、在庫の可用性をチェックし、合計価格を計算し、請求書を生成し、確認メールを顧客に送信します。」
この文を直接解析するわけではありませんが、その情報を使用してDFD要素を作成できます。
* プロセス： 注文を受信し、注文の検証、在庫の確認、価格の計算、請求書の生成、確認メールの送信
* データストア： 顧客の注文、在庫、請求書
* データフロー： データ、在庫情報、価格計算、請求書データ、確認メールの注文
要約すると、文法解析自体はDFD作成の直接的なコンポーネントではありませんが、言語の分析と理解の概念は、要件の収集、データモデルの定義、複雑なシステムの分解に役立ちます。