Verwante methoden bij conceptueel informatiemodelleren

KAOS is een formele methode binnen het domein van Goal-Oriented Requirements Engineering (GORE). Ze ondersteunt het modelleren van doelen en het afleiden van systeemvereisten via hiërarchieën van doelen, obstakels en agenten.

Doelen zijn doorgaans geformuleerd als toestanden van objecten of relaties die gewenst zijn in de werkelijkheid, bijvoorbeeld uitgedrukt in temporele logica. Het objectmodel in KAOS (feitelijk een conceptueel informatiemodel) specificeert de semantische context waarin deze doelen betekenis krijgen.

iStar (i*) is eveneens een GORE-methodiek, maar focust op actoren, hun doelen en afhankelijkheden. Actoren kunnen verantwoordelijk zijn voor taken, middelen leveren, of ondersteuning nodig hebben van anderen.

Voor conceptueel informatiemodelleren biedt iStar een manier om verantwoordelijkheden te koppelen aan delen van het informatiemodel. Zo kan worden vastgelegd wie eigenaar is van bepaalde gegevens, of wie de verplichting heeft om een bepaalde toestand te realiseren of handhaven.

Ampersand is een formalisatie- en verificatiemethode voor informatiemodellen waarin bedrijfsregels centraal staan. Op basis van relationele algebra specificeer je welke feiten gelden. Ampersand ondersteunt zelfs de gegenereerde uitvoering van het informatiemodel inclusief regels, als proof-of-concept of prototyping-instrument.

Het informatiemodel in Ampersand bestaat uit concepten en relaties, een conceptueel informatiemodel dus, en wordt aangevuld met regels die over die relaties moeten gelden.

Deze methoden hanteren formele filosofische kaders om te bepalen welke soorten entiteiten (objecten, gebeurtenissen, rollen, kwaliteiten) onderscheiden moeten worden in een model. Ontologieën bieden daarmee een semantische grondlaag voor conceptueel modelleren.

Ze helpen voorkomen dat fundamenteel verschillende concepten (zoals processen en toestanden, of objecten en attributen) onterecht als gelijksoortig gemodelleerd worden. Ze geven ook houvast bij het categoriseren van concepten in domeinoverschrijdende modellen.

Object-Role Modeling (ORM) en aanverwante technieken modelleren feiten uit de werkelijkheid in natuurlijke taal, zonder technische tussenlaag. In plaats van ‘klassen met attributen’ worden feiten vastgelegd als rolcombinaties tussen objecten.

Dit leidt tot modellen die semantisch rijk en controleerbaar zijn, met de mogelijkheid om formele beperkingen op natuurlijke wijze toe te voegen.

DMN (Decision Model and Notation) en BPMN (Business Process Model and Notation) zijn gestandaardiseerde notaties voor respectievelijk beslislogica en processen.

Conceptuele informatiemodellen kunnen niet altijd zelfstandig de betekenis of werking van gegevens verklaren; DMN en BPMN kunnen dan context leveren over waarom bepaalde informatie nodig is, wanneer ze wordt gegenereerd, of hoe beslissingen en processen eraan gekoppeld zijn.