Qual è il vero vantaggio della metamodellazione?

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Dopo aver letto diversi testi sulla metamodellismo, ancora non ne traggo il beneficio pratico. A volte penso che sia solo un interessante gioco mentale ma non uno strumento utile. Certo è saggio chiarire il tuo vocabolario di modellazione: alcuni possono dire classe dove altri dicono entità o concetto , ma questa è solo una semplice documentazione della tua modellazione terminologia. La meta-modellazione, a quanto ho capito, è più complessa, poiché cerca di formalizzare e astrarre la modellazione. Alcuni buoni esempi sono il confronto formale dei linguaggi di modellazione concettuale dei dati (UML, ERM e ORM) di Keet del mondo accademico e del Meta Object Facility (MOF) dall'industria. Per me il MOF sembra non pratico come CORBA, che è stato creato anche da OMG. In teoria potresti usare la meta-modellazione per trasformare e integrare modelli in diversi linguaggi di modellazione, ma qualcuno lo sta facendo in realtà?

    
posta Jakob 18.11.2011 - 19:59
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2 risposte

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Posso darti un esempio di quando la meta-modellazione è stata utile nel mio posto di lavoro. Negli anni '90, l'azienda in cui lavoravo crebbe velocemente con l'acquisizione. Con ogni acquisizione, sono stati aggiunti nuovi dipendenti, sistemi, database e dati. Nel 2004, il dipartimento IT impiegava quasi 5.000 persone e aveva un budget annuale di 10 ^ 9 USD. Molte delle aziende più piccole con cui ci siamo uniti avevano i loro dati in MS Access, MS Excel, Fox Pro. Molte delle grandi aziende disponevano di file flat su mainframe, database gerarchici, enormi installazioni DB2 in esecuzione su OS / 2 ... e tutto il resto sotto il sole. Oltre al registro generale, non è stato fatto alcun tentativo serio per consolidare nessuno di questi dati.

Ad un certo punto nel tempo, qualcuno si è svegliato e ha capito che c'era poco controllo sui dati aziendali e che la mancanza di controllo rappresentava un grave rischio per l'azienda. Era tempo di pulire casa! Ma da dove cominciare? Anche un'idea semplice come "cliente" significava qualcosa di diverso per ogni gruppo. L'entità "cliente" utilizzata dall'ufficio legale non si sovrapponeva quasi al "cliente" utilizzato dall'ufficio vendite e quei "clienti" non avevano nulla a che fare con il "cliente" utilizzato dalla finanza. Come risolvi un pasticcio del genere?

L'approccio che abbiamo intrapreso iniziò con il backup di un passo. Piuttosto che mettere 30 persone in una stanza e guardarle lottare per la propria definizione di cosa significasse "cliente", abbiamo iniziato con la meta-modellazione. Abbiamo affrontato domande come "cos'è un attributo semantico?" o "quali sono le entità e come devono essere formattati i loro nomi?".

È stato più facile ottenere il consenso su astrazioni come "classe" e "relazione" piuttosto che su dati operativi reali. Ma una volta che le parti interessate avessero raggiunto un consenso in termini fondamentali, potremmo passare all'ultima astrazione, diventando gradualmente sempre più concreti. Alla fine avevamo una struttura comune per la descrizione dei dati aziendali e stavamo lavorando verso un dizionario di dati comune.

    
risposta data 03.01.2012 - 19:07
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Hai diversi livelli di astrazione. MOF è il più alto, quindi utilizzando una trasformazione si ottengono modelli UML o BPM, quindi visualizzazioni. I modellisti di solito parlano di M0, M1..M3 Penso che con le nuove tecnologie le barriere tradizionali tra metamodellismo e modellistica stiano scomparendo. Consideriamo EMF (tecnologia di modellazione di eclipse). Ecore è una sorta di MOF, quindi utilizzando la serializzazione EMF si ottiene un modello UML, quindi utilizzando GMF si ottengono rappresentazioni grafiche.

    
risposta data 18.11.2011 - 22:55
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