All articles I wrote about data warehousing, Data Vault, data modeling and more.

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Information Modeling in Natural Language

Fact-Oriented Modeling (FOM) is a family of conceptual methods in which facts are precisely modeled as relationships with any number of arguments. This type of modeling enables easier understanding of the model because natural language is used to create the data model. This also fundamentally differentiates FOM from all other modeling methods. This approach sounds new and exciting. However, it goes back to the 1970s in its basic features.

Information Modeling in natürlicher Sprache

Fact-Oriented Modeling (FOM) ist eine Familie von konzeptuellen Methoden, bei denen die Fakten präzise als Beziehungen mit beliebig vielen Argumenten modelliert werden. Diese Art der Modellierung ermöglicht ein einfacheres Verständnis des Modells, da zur Erstellung des Datenmodells natürliche Sprache verwendet wird. Dies unterscheidet FOM auch grundlegend von allen anderen Modellierungsmethoden. Dieser Ansatz hört sich neu und spannend an. Er geht jedoch in Grundzügen bereits in die 1970er-Jahre des vorigen Jahrhunderts zurück.

I, Stephan, am very happy that I'm invited to give a presentation at the Knowledge Gap 2020 in Munich.

My presentation is about advanced techniques in Fact-Oriented Modeling.

Often data models are built with a technical focus, because they need to be delivered fast or must meet various technical requirements. Therefore, the business aspect and the meaning of objects and relationships are swept under the table. But then the business domain later hardly understands the data model and has problems to work with it in own applications or reports – which often results in a redesign of the data model and renewed time and cost expenditures.

FastChangeCo und seine schnelle Veränderung mit einem anpassungsfähigen Cloud Data Warehouse

Das fiktive Unternehmen FastChangeCo hat eine Möglichkeit entwickelt, nicht nur Smart Devices herzustellen, sondern auch die Smart Devices als Wearables in Form von Bio-Sensoren auf Kleidung und Lebewesen auszudehnen. Bei jedem dieser Geräte entsteht eine große Menge an (sensiblen) Daten, genauer gesagt: durch die Aufzeichnung und Aufbereitung sowie die Auswertung personen- und umweltbezogener Daten.