Критические вопросы теории и практики систем - К. Эллис

информации, - ослабление регулирования доступа и акцент на культурном консенсусе - могут привести к возникновению формы культурного манипулирования. По иронии судьбы, такое развитие событий может быть усилено более механистическим взглядом на самоочевидную природу значения количественных данных, что приведет не к децентрализации, а к невидимой форме централизации, в отличие от "видимой руки" (Chandler, 1977) бюрократической корпорации.

 

ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫЕ МОДЕЛИ ДАННЫХ И СХЕМЫ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ

К некоторым первым правилам перевода

 

P. 1. Льюис

Школа менеджмента Ланкастерского университета Ланкастер

 

ВВЕДЕНИЕ

В предыдущих публикациях, посвященных использованию методологии мягких систем (SSM) в области разработки информационных систем (Lewis 1992, 1993(a), 1993(b), 1993(c), 1993(d), 1994), приводились аргументы в пользу разработки моделей системных данных. Они представляют собой интерпретируемую модель данных, которая показывает когнитивные категории и ассоциации между ними, относящиеся к SSM-определению системы, и позволяют в большей степени отразить богатство и сложность проблемных ситуаций, чем это возможно при использовании методов проектирования баз данных, таких как моделирование отношений сущностей, которые даже на самых ранних стадиях разработки ориентированы на создание практической схемы хранения данных.

Интерпретационный анализ данных может быть полезен при любом использовании SSM, создавая общую лексику для обсуждения проблемной ситуации и соответствующих систем человеческой деятельности. Однако если проблемная ситуация связана с созданием информационных систем, то он может быть полезен и на более поздних этапах разработки, особенно при проектировании схемы хранения данных. Предположение (Lewis I993(d)) о том, что интерпретируемые модели данных могут служить отправной точкой для идентификации сущностей или объектов и обеспечивать контекст для принятия решений о том, что является или не является релевантным, было подтверждено исследованием, проведенным в муниципалитете города Джидда (Саудовская Аравия). В этом случае использованиеSSM и выделение релевантных когнитивных категорий оказалось работоспособным и ценным при проектировании сложной базы данных. Сейчас мы выясняем, можно ли пойти дальше и использовать ассоциации интерпретационной модели данных для детального проектирования схемы хранения данных. Это нетривиально из-за различий между двумя типами моделей, а также потому, что анализ интерпретируемых данных допускает некоторые формы ассоциаций между категориями, которые не имеют прямых эквивалентов в наиболее распространенных формах баз данных.

В данной статье рассматриваются некоторые из этих работ, в частности, определение "правил перевода", которые могут быть заложены в программное обеспечение и позволят создать первоначальный "первый вариант" базы данных на основе интерпретируемой модели данных. Если такие правила могут быть определены, то это позволяет не только обеспечить согласованность между бизнес-анализом, выявляющим потребность в информационной системе, и ее проектированием, но и снизить потребность в дефицитных навыках проектирования баз данных. Например, "ошибки новичков", о которых говорят Batra & Antony (1994), часто являются результатом неадекватной концептуализации и плохого понимания того, что моделируется, а не некомпетентности, и вероятность их возникновения была бы меньше, если бы использовался предварительный интерпретационный анализ.

 

ПРИНЯТЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ

При попытке определить такие правила мы приняли в качестве ограничений то, что любые такие правила должны приводить к преобразованию, которое является повторяемым (правила должны всегда приводить к созданию одной и той же модели хранения данных из данной интерпретируемой модели данных), независимым от оператора (процедура должна давать одинаковые результаты независимо от того, кто применяет правила) и поддающимся машинной обработке, так что все или некоторые из правил могут быть применены с помощью компьютерного программного обеспечения. Все эти три ограничения означают, что нельзя полагаться на понимание богатого смысла интерпретируемой модели данных, и любое преобразование должно основываться на явном структурировании самой модели. Мы также понимаем, что из-за различий во взаимодействии между данными, допускаемых разными формами баз данных, требуется другой набор правил, если, например, для реализации новой информационной системы предполагается использовать реляционную, а не объектно-ориентированную базу данных. Поэтому для перехода к различным формам структуры хранения данных потребуются отдельные наборы правил, каждый из которых учитывает, какие взаимодействия между данными возможны в целевой базе данных.

В рамках данной статьи мы рассмотрим некоторые аспекты преобразования в схему реляционной базы данных, показав реляционные структуры, возникающие в результате различных форм связи между категориями в интерпретируемой модели данных.

 

ВВЕДЕНИЕ ВРЕМЕННЫХ СООБРАЖЕНИЙ

Важно четко понимать, что интерпретационная модель данных не является альтернативой традиционным формам моделирования данных, использующим понятия сущностей и связей, объектов и отношений, и что нотация, представленная в работе Lewis (1994), не является новым вариантом семантического моделирования данных. При интерпретационном анализе данных мы не просто используем различные символы диаграмм и вводим новые способы соотнесения одних объектов с другими: мы пытаемся смоделировать нечто совершенно иное.

Традиционное моделирование данных призвано отразить объективную реальность (или, по крайней мере, представление о ней) и показать "факты" о проблемной ситуации. Это находит свое отражение в утверждениях о том, что все информационные системы обладают базовой, типовой структурой данных, которая мало изменяется с течением времени (Cutts, 1987, p. 23; Ashworth & Goodland, 1990, p. 10). Таким образом, причина моделирования всегда заключается в том, чтобы "наметить" ситуацию, чтобы обеспечить наилучшие возможные средства хранения данных для удовлетворения известных требований к обработке. В отличие от этого, интерпретационное моделирование данных никогда не претендует на то, чтобы отражать нечто большее, чем конкретную оценку того, что может быть актуальным и достойным обсуждения. Показаны когнитивные категории и ассоциации, значимые для конкретной понятийной системы, созданной в процессе использования SSM. Ни в методологии мягких систем, ни в интерпретационном анализе данных не утверждается, что исследуемая система - это "то, что есть" или "то, что должно быть".

Различная природа двух типов моделирования имеет ряд достаточно важных последствий, не последним из которых является то, что если мы хотим использовать интерпретационную модель данных для принятия решений о хранении данных, то мы вынуждены учитывать временные факторы; мы должны

переориентироваться на хранение исторических данных, а не определений, и на регистрацию поведения во времени, а не на описание потенциальных возможностей поведения. Например, в процессе работы в строительной отрасли мы можем определить в рамках интерпретируемой модели данных, что под "рабочей бригадой" понимается несколько "работников", возглавляемых "руководителем бригады". При этом конструкция хранилища данных должна быть способна регистрировать состав рабочих бригад как в настоящее время, так и в прошлом. Необходимость введения учета времени будет проявляться в каждом из следующих разделов, в которых мы рассмотрим три элемента интерпретируемой модели данных и их эквиваленты в схеме реляционной базы данных.

 

КОГНИТИВНЫЕ КАТЕГОРИИ

В интерпретационной модели данных когнитивные категории являются базовыми элементами словаря для обсуждения проблемной ситуации. Грубо говоря, можно сказать, что категории - это те вещи, о которых идет речь и которым необходимо придать определенный