数据字典描述数据流图的数据存储、数据加工（最底层加工）和数据流，它记录的主要内容有：
　　* 基本信息：名字、别名、描述；
　　* 定义：数据长度、数据类型、数据结构；
　　* 使用特点：取值范围、使用频率、使用方式等；
　　* 控制信息：来源、用户、引用程序、读写权限等；
　　* 其他说明。
　　在数据字典中，数据元素的定义可以是基本元素及其组合，数据进行自顶向下地分解，直到不需要进一步解释且参与人员都清楚其含义为止。数据组合有三种方式：
　　* 顺序：以确定的次序连接多个数据项；
　　* 选择：从多个数据项中选取一个；
　　* 重复：将某个数据项重复多次。
　　对于上述组合，数据字典使用一套特定的符号表示，如下表所示。

　　在软件开发过程中，我们经常会遇到这样的情形：几位编程人员对于同一个数据项使用不同的变量名称、长度和有效性验证。这种情况会导致在真正的数据定义上的混淆，并且在软件维护时出现困难。解决这种问题的一个有效方法是使用数据字典技术，统一定义应用程序中使用的所有数据元素和结构的含义、类型、数据大小、格式、度量单位、精度以及允许取值范围的共享仓库。
　　数据字典可以把不同的需求文档和分析模型紧密结合在一起，如果所有的开发人员在数据字典上取得一致意见，那么就可以缓和集成性问题。为了避免冗余和不一致性，应该在项目中创建一个独立的数据字典，而并不是在每个需求出现的地方定义每一个数据项。数据字典的维护独立于软件需求规格说明，并且在产品的开发和维护的任何阶段，各个风险承担者都可以访问它，从而大大减少由于项目的参与者对一些关键信息的理解不一致所带来时间的浪费。如果能够保持词汇表和数据字典的正确性，那么在系统的整个维护期间和以后相关产品的开发中，它们将是很有价值的工具。