A construção de um bom modelo de dados depende de uma análise de requisitos correta, que possibilita a compreensão das entidades de dados a serem criadas, manipuladas e mantidas permanentemente pelo sistema.

Uma técnica clássica da modelagem estruturada de dados consiste na construção de diagramas entidaderelacionamento, os quais possuem a mesma estrutura de um diagrama de classe em modelos de dados orientados a objeto, sendo que a conversão entre esses dois modelos pode ser feita automaticamente e sem gerar ambigüidades.

A complexidade do modelo de dados de um sistema é diretamente proporcional à quantidade de registros a serem armazenados pelo banco de dados modelado.

Na modelagem de dados, são identificadas todas as entidades de dados, tanto as persistentes quanto as não-persistentes.

A modelagem de dados depende essencialmente da modelagem funcional de um sistema, não podendo dessa forma serem executadas separadamente.

O conceito de pontos por função pode ser igualmente utilizado para expressar os indicadores da produtividade de uma equipe de desenvolvimento de software, o que torna sua adoção uma ferramenta importante na mensuração de diversos fatores de projeto.

As fórmulas matemáticas usadas na estimativa de complexidade são derivadas de modelos empíricos e apresentam parâmetros que devem ser ajustados de acordo com o projeto de software em consideração.

A técnica de pontos por função permite identificar a complexidade de um software simplesmente pela contagem do número de funções que ele deve implementar.

As "minorias nacionais autóctones" (L.18) são uma referência a povos nativos, como os indígenas.

O texto afirma que os EUA apresentam "especificidades" (L.16) que favorecem o multiculturalismo de natureza "histórica, demográfica e institucional" (L.16-17) e, nesse aspecto, esse país é comparável a outros, inclusive o Brasil, que também apresenta o mesmo fenômeno.