Een datamodel beschrijft hoe gegevens in een informatiesysteem (moeten) zijn gestructureerd. Het beschrijft de structuur van en de relaties tussen entiteiten, de verschillende onderliggende gegevensobjecten. Een entiteit is formeel ‘iets wat een bestaan heeft’. Dus iets dat er toe doet, dat men kan duiden, kan benoemen en waarde heeft. Bijvoorbeeld een persoon is een entiteit en kan beschreven worden met attributen zoals voornaam, familienaam of BSN-nummer (uniek persoonsgebonden nummer). Een huis is ook een entiteit dat wordt beschreven met attributen als straatnaam en nummer, een postcode of een BAG-code (basisregistratie administratie gebouwen). De relatie tussen de twee entiteiten kan zijn dat een persoon eigenaar is van een woning, daar als bewoner woonachtig is, of zelfs wellicht beide is: de eigenaar/bewoner.

Veranderende relaties

Het is mogelijk dat entiteiten verschillende relaties met elkaar hebben (eigenaar en/of bewoner) en het koppelen van die data heeft meerwaarde. Hoe meer relaties men met een entiteit kan maken, hoe waardevoller het datamodel wordt. Immers er is steeds meer data beschikbaar om informatie en kennis uit te kunnen destilleren. Entiteiten zijn daarnaast dynamisch. Een persoon wordt geboren en gaat eens dood. Een huis wordt gebouwd, heeft verschillende eigenaren en bewoners en wordt ooit gesloopt. Dus elke entiteit heeft een levenscyclus en dus een status: een leeftijd, een versie, een uitgave of een (tussen-)vorm. Juist die dynamiek maakt het lastig datamodellen te beheren. Zeker als ze groot, diep en complex worden. Immers het datamodel is in constante beweging. Elke entiteit kan anders worden, elke attribuut kan van status of inhoud veranderen, elke relatie kan muteren. Daarom is datamanagement een ingewikkelde wereld die men het liefst tot begrensde verzamelingen beperkt om de complexiteit te minimaliseren.

Systems Engineering
Elk systeem bestaat uit subsystemen en elk systeem is bij nadere beschouwing vaak zelf een subsysteem in een groter geheel. Systems Engineering komt uit de lucht- en ruimtevaart en is ontwikkeld om grote, complexe projecten en producten te kunnen beheersen. Een vliegtuig bestaat uit een georganiseerde samenstelling van ongeveer 1 miljoen onderdelen, waarbij de aangeleverde motor slechts 1 onderdeel is. Om die samenstelling van onderdelen en bijbehorende datamodellen die elk onderdeel separaat beschrijven, georganiseerd vast te leggen en te onderhouden, is een systeemtechnische aanpak nodig. We zien dat systems engineering op steeds meer gebieden wordt toegepast. In de civiele techniek en bouwkunde is het in feite de enige mogelijkheid om de groeiende data-complexiteit te beheersen. In de financiële wereld zien we dat ook opkomen. Het complexe beheer van de samenhang van systemen, de onderliggende relatie van datamodellen en de samenhang van hun entiteiten en beschrijvende attributen.

Juridische consequenties
De ontwikkeling van allerhande ‘smart’ technieken staat in de startblokken. Van smart city tot smart home, van smart energy tot smart logistics. We proberen steeds meer fysieke systemen op basis van virtuele representaties met elkaar te verbinden. In mijn blog ‘digitale metamorfose’ beschrijf ik hoe de fysieke en virtuele wereld als yin en yang in elkaar grijpen en we digitale informatietechniek gebruiken om die twee werelden met elkaar te verbinden. In die nieuwe wereld moet administratie ook in digitale vorm plaatsvinden. Ook de juridische relaties moeten in die digitale wereld worden beschreven en vastgelegd. Dat betekent dat datamodellen steeds meer een juridische status krijgen. Immers de digitale relatie heeft betekenis voor de fysieke relatie. Mijn digitale huurcontract heeft recht op (digitale) huurbescherming. Mijn digitale eigenaarschap heeft impact om mijn digitale hypotheek afspraken. Mijn digitale contract moet ik over twintig jaar nog kunnen toetsen. En mijn digitaal vastgestelde gezondheid geeft mij recht op WMO en PBG uitkeringen.

Afspraken en standaarden
Al deze ‘smart’ ontwikkelingen vragen toenemende digitale afspraken en standaarden. In 1998 werd ik secretaris van een NATO-initiatief dat op basis van de nieuwe XML-standaarden een ISO standaard voor de support van militaire producten ging ontwikkelen. Dit PLCS-project ontwikkelde een overkoepelend CALS datamodel om werkelijk elk militair product dat werd aangeschaft, een standaard datamodel mee te geven voor de gebruiks-lifecycle van dat product.

Dit leidde tot het NCDM: het NATO CALS Data Model. Een standaardisatie die tot de internationale ISO 10303 standaard leidde. En mede de basis werd voor STEP, de standaard voor uitwisseling van digitale productdata. Een essentiële voorwaarde om wereldwijd een digitale transformatie mogelijk te maken voor het digitaal ontwerpen, produceren en onderhouden van militaire producten. Van gevechtsvliegtuig tot geweer en van duikboot tot rupsvoertuig. En uiteindelijk van alle onderdelen van zo’n eindproduct, van ontwerp tot productie en van inkoop tot sparepart-beheer.

Nieuwe standaarden
We zien dat in Europees en internationaal verband projecten worden geïnitieerd om standaarden voor de nog niet gestandaardiseerde digitale wereld te ontwikkelen. Het is normaal dat aerospace, nucleair, medical & military industry voorop loopt omdat zij vanuit de veiligheidsbehoefte door de overheid enorm zijn gereguleerd. Globale regulering vraagt (internationale) normen en standaarden, ook wat betreft digitale vastlegging van data, entiteiten en attributen. En dus standaardisatie van datamodellen waarmee we informatie kunnen uitwisselen. Het mooie voor de rest van de industrie is dat de meeste normen en standaarden er al zijn en snel kunnen worden opgepakt en ingezet. Daar gaan diverse Europese initiatieven ook vanuit: nieuwe normering en wetgeving kan snel worden geïmplementeerd omdat de internationale standaarden al ‘eerder’ zijn ontwikkeld.

Europese initiatieven
Op het gebied van onder andere energie, bouwen en communicatie worden/zijn momenteel generieke datamodellen ontwikkeld, mede in relatie tot de specifieke Europese situaties en de GDPR wetgeving. Standaardisatie geeft leveranciers en gebruikers de baseline om zowel generieke applicaties te ontwikkelen als gerichte digitale transformaties te initiëren. Net zoals de NATO 20 jaar geleden dit al initieerde. Immers men kan het eigen (nieuwe) datamodel dan baseren op bestaande product- en markt-standaarden. Dat geeft flexibiliteit, productiviteit, uitwisselbaarheid en de mogelijkheid tot gereguleerd digitaal zakendoen in de nieuwe digitale economie. Afspraken over generieke datamodellen zijn daar de basis voor.

Daarom zijn datastandaarden en datamanagement zo belangrijk. Het zijn basis ingrediënten voor de boekhouding van de digitale maatschappij en economie. Standaarden voor uitwisseling en deling van data en informatie. Basis voor interoperabiliteit van data en diensten. Het vertrekpunt om een repository van metadata te kunnen managen. Steeds vaker worden gestandaardiseerde datasets gevraagd in aanleverspecificaties voor aanbestedingen. Steeds vaker worden standaard datamodellen gebruikt in projecten en ecosystemen van deelnemers. Data zijn de bouwstenen van de informatiemaatschappij die we aan het (uit-)bouwen zijn. Onvoldoende kennis en begrip van data, een datamodel, de onderliggende entiteiten en bijbehorende attributen zet je op een achterstand. Zorg dat je de juiste deskundigheid in huis haalt om in die nieuwe digitale economie te kunnen meekomen.