In een vorige post \u2018Eerst leren kruipen, dan leren stappen en uiteindelijk leren lopen\u2019 had ik het onder meer over het verschil tussen data en informatie.<\/p>\n\n\n\n
Daarop kreeg ik een reactie dat mijn verhaal aldaar wel erg basaal is voor de elite aan datamodelleerders (datamodelleurs in Nederland) die bijdragen leveren aan het Data Model Collective. En dat is ook zo. De website van het Data Model Collective is echter toegankelijk voor iedereen, niet enkel voor de elite aan datamodelleerders.<\/p>\n\n\n\n
Bovendien reken ik mezelf niet tot de elite aan datamodelleerders waarvan sprake in de reactie en spreek ik eerder voor de modale datamodelleerder.<\/p>\n\n\n\n
Daarenboven zou het wel eens kunnen dat de elite aan datamodelleerders mijn boodschap niet 100% begrepen heeft of 100% op waarde ingeschat heeft. Iets wat ik begrijp aangezien ik vertrek vanop het werkveld dat ver verwijderd is van de elite.<\/p>\n\n\n\n
En nu ‘to the point’:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Bij datamodellering zie je vaak dat losse waarden (data) worden opgeslagen in plaats van de volledige betekenis (informatie). Veelvoorkomende voorbeelden zijn temperaturen zonder eenheid, datums zonder tijdzone of context, telefoonnummers zonder landcode, aantallen zonder meeteenheid, tekstvelden die meerdere concepten bevatten en statusvelden zonder betekenis of context. En dit zijn slechts enkele voorbeelden.<\/p>\n\n\n\n Dergelijke datamodellen missen semantiek, omdat ze niet opgewaardeerd zijn tot informatiemodellen. Dat gemis aan semantiek dient dan opgevangen te worden in \u00e9\u00e9n of andere vorm van applicatiecode, wat eigenlijk not done<\/em> is als het al mogelijk is. Uiteindelijk dienen we te streven naar informatiemodellen en onszelf te promoveren van datamodelleerder to informatiemodelleerder.<\/p>\n\n\n\n Klassieke voorbeelden van Data versus Informatie<\/strong><\/p>\n\n\n\n Tijdens mijn 40-jarige carri\u00e8re als datamodelleerder ben ik ontelbare keren geconfronteerd met dergelijke fouten tegen het modelleren van data in plaats van het modelleren van informatie.<\/p>\n\n\n\n Het is een van de meest hardnekkige oorzaken van ‘technische schuld’ en datakwaliteitsproblemen in IT-systemen.<\/p>\n\n\n\n Ontwikkelaars en analisten modelleren vaak snel voor de huidige use-case (“we verkopen nu toch alleen in euro’s”), waardoor ze vergeten dat een systeem later moet groeien of gekoppeld moet worden. Dit wordt eveneens ingegeven door agile software development<\/em>, waar sprint<\/em> per sprint<\/em> enkel gebouwd wordt wat momenteel nodig is.<\/p>\n\n\n\n Waarom dit in de praktijk zo vaak misgaat<\/strong><\/p>\n\n\n\n Gevolgen in de praktijk<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ik veronderstel dat de elite aan datamodelleerders die bijdragen leveren op dit Data Model Collective bestaat uit professoren, lesgevers op hogescholen, data architecten en andere specialisten in datamodellering.<\/p>\n\n\n\n Mijn vraag aan die elite is dan ook ervoor te zorgen dat het verschil tussen datamodellering en informatiemodellering op de werkvloer ongedaan gemaakt wordt. Enkel informatiemodellering is daarbij goed genoeg.<\/p>\n\n\n\n Dat zou ook Paul Van Vliet \u2018leuke dingen voor de mensen\u2019 genoemd hebben\u2026<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In een vorige post \u2018Eerst leren kruipen, dan leren stappen en uiteindelijk leren lopen\u2019 had ik het onder meer over het verschil tussen data en informatie. Daarop kreeg ik een reactie dat mijn verhaal aldaar wel erg basaal is voor de elite aan datamodelleerders (datamodelleurs in Nederland) die bijdragen leveren aan het Data Model Collective. […]<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-351","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"yoast_head":"\n\n
Overigens geldt dit voor alle fysische eenheden zoals ook lengte en afstand, oppervlakte, volume, snelheid, versnelling, kracht, arbeid, vermogen, energieverbruik en nog veel meer.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\n
\n
\n