In dit collectief spreken we over datamodellen. Om te begrijpen waarover dat gaat dienen we eerst te bepalen wat we onder data (gegevens) en informatie verstaan. En onder modellen. Om zo te komen tot datamodellen die in feite informatiemodellen zijn.

Het kan triviaal lijken eerst te bepalen wat data zijn en informatie is, en te bepalen wat een model is. Ik hoop duidelijk te maken met deze post dat het essentiële begrippen zijn die begrepen dienen te worden alvorens te beginnen met datamodellering.

Laat ons de volgende dialoog bekijken die gehouden werd op 10 juni 2026 tussen 2 vrienden:

1. Jan: Ik kan het niet geloven! 1500!
2. Piet: Wat bedoel je met 1500?
3. Jan: 1500 euro voor mijn autoverzekering te betalen volgende maand.
4. Piet: Oei, da’s wel veel. En wanneer juist dien je de premie te betalen?
5. Jan: Op 15 juli 2026. En het is veel meer dan vorig jaar. Toen moest ik
   slechts 1000 euro betalen.

Een cijfer zoals 1500 is wel degelijk een datum (gegeven), maar dat gegeven zegt op zichzelf niks. Het is door er context aan toe te voegen dat het cijfer betekenis krijgt. Zo worden data opgewaardeerd tot informatie:

• Gegeven:    1500
• Informatie: 1500 euro voor mijn autoverzekering te betalen volgende
  maand.

Een uitspraak zoals “volgende maand” is wel degelijk informatie, maar die informatie zegt op zichzelf heel weinig. De exacte datum aangeven waardeert die informatie verder op:

• Vage Informatie: Volgende maand.
• Informatie:          15 juli 2026.

We leiden uit de dialoog af dat er een jaarlijkse vervaldag is voor de autoverzekering.

Met de dialoog die Jan en Piet gevoerd hebben komen we uiteindelijk tot de volgende informatie wat betreft de autoverzekering van Jan:

• Autoverzekering
  • Vervaldag
    • Datum –> 15 juli 2026
    • Premie
      • Bedrag –> 1500
      • Valuta –> EUR

Data (het kruipen) zegt omzeggens niks. Context toevoegen aan data transformeert data in informatie (het stappen).

Pas dan kunnen we aan de slag met informatiemodelleren (het lopen). Iets wat we om historische redenen gegevensmodelleren of datamodelleren noemen.

Maar eerst moeten we toch nog even te weten komen wat een model is. En bij uitbreiding een datamodel.

De betekenissen van model door de tijd heen zijn:

• Maatstaf en mal; Eerst gebruikt voor een tastbaar ontwerp in de bouw of de beeldhouwkunst.
• Voorbeeld ter nabootsing: Uitgebreid naar een ideaal of richtsnoer voor gedrag en vormgeving.
• Levend model: Iemand die poseert voor kunstenaars of kleren presenteert.

Een datamodel gebruikt de oorspronkelijke Latijnse betekenis van modulus: een richtsnoer, maatstaf of blauwdruk. Waar een architect een fysiek model van hout gebruikt om een gebouw te ontwerpen, gebruikt een data-architect of -modelleerder een datamodel als blauwdruk om informatie te structureren.

Nu we weten wat data, informatie en een datamodel zijn kunnen we aan de slag met datamodelleren.

Leuke dingen voor de mensen, zou Paul Van Vliet zeggen…