需求分析简单地说就是分析用户的需求，它是设计数据库的起点，需求分析结果是否准确反映用户的实际要求将直接直接影响到后面各阶段的设计，并影响到设计结果是否合理和实用。
一、需求分析的任务
需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等），充分了解原系统（手工系统或计算机系统）的工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新系统的功能。新系统必须充分考虑今后可能的扩充和改变，不能仅仅按当前应用需求来设计数据库。
调查的重点是“数据”和“处理”，通过调查、收集与分析，获得用户对数据库的如下要求：
1. 信息要求。指用户需求从数据库中获得信息的内容与性质。由信息要求可以导出数据要求，即在数据库中需求存储哪些数据。
2. 处理要求。指用户要求完成的数据处理功能，对处理性能的要求。
3. 安全性与完整性要求。
二、需求分析的方法
调查用户需求的具体步骤：
1. 调查组织机构情况。
2. 调查各部门的业务活动情况。
3. 在熟悉业务活动的基础上，协助用户明确对新系统的各种要求，包括信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。
4. 确定新系统的边界。对前面的调查结果进行初步分析，确定哪些功能由计算机完成或将来准备让计算机完成，哪些活动由人工完成。由计算机完成的功能就是新系统应该实现的功能。
常用调查方法
- 跟班作业。通过亲身参加业务工作来了解业务活动的情况。
- 开调查会。通过与用户座谈来了解业务活动情况及用户需求。
- 请专人介绍。
- 询问。对某些调查中的问题可以找专人询问。
- 设计调查表请用户填写。
- 查阅记录。查阅与原系统有关的数据记录。
结构化分析（SA）方法
从最上层系统组织机构入手，采用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。
需求分析过程图示：
三、数据字典
数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要成果。它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。
数据字典是在需求分析阶段建立，在数据库设计过程中不断修改、充实、完善的。它通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程几部分。其中数据项是数据的最小组成单位，若干个数据项可以组成一个数据结构。数据字典通过对数据项和数据结构的定义来描述数据流、数据存储的逻辑内容。
1. 数据项
数据项是不可再分的数据单位，对数据项的描述通常包括：数据项描述=｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系，数据项之间的联系｝；其中，“取值范围”、“与其他数据项的逻辑关系”定义了数据的完整性约束条件，是设计数据检验功能的依据。
2. 数据结构
数据结构反映了数据之间的组合关系。一个数据结构可以由若干个数据项组成，也可以由若干个数据结构组成，或由若干个数据项和数据结构混合组成，对数据结构的描述通常包括：数据结构描述=｛数据结构名，含义说明，组成：｛数据项或数据结构｝｝
3. 数据流
数据流是数据结构在系统内传输的路径。对数据流得到描述通常包括：数据流描述=｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，组成：｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝，其中，“数据流来源”是说明该数据流来自哪个过程；“数据流去向”是说明该数据流降到哪个过程去；“平均流量”是指在单位时间（每天、每周、每月等）里的传输次数；“高峰期流量”是指在高峰时期的数据流量。
4.数据存储
数据存储是数据结构停留或保存的地方，也是数据流的来源或去向之一。它可以是手工文档或手工凭单，也可以是计算机文档。对数据存储的描述包括：数据存储描述=｛数据存储名，说明，编号，输入的数据流，输出的数据流，组成：｛数据结构｝，数据量，存取频度，存取方式｝；其中，“存取频度”指每小时、每天或每周存取次数及每次存取的数据量等信息；“存取方式”指批处理还是联机处理、是检索还是更新、是顺序检索还是随机检索等；“输入的数据流”要指出来其来源，“输出的数据流”要指出其去向。
5. 处理过程
处理过程的具体处理逻辑一般用判定表或判定树来描述。数据字典中只需要描述处理过程的说明性信息即可，通常包括：处理过程描述=｛处理过程名，说明，输入：｛数据流｝，输出：｛数据流｝，处理：｛简要说明｝｝；其中，“简要说明”主要说明该处理过程的功能及处理要求。功能是指该处理过程用来做什么（而不是怎么做），处理要求指处理频度要求。
需求分析阶段的一个重要而困难的任务是手机将来应用所涉及的数据，涉及人员应充分考虑到可能的扩充和改变，使涉及易于更改、系统易于扩充。
必须强调用户的参与，这是数据库应用系统设计的特点。