これは、このような関連を一方向に読むことができることを意味する。
例えば、次のとおりである。
汎用データモデル.
汎用データモデルは、従来のデータモデルを汎用化したものである。
汎用データモデルでは、標準化された関係 (表、テーブル) の型、およびそうした関係型に関連する種類のものについて、定義している。
汎用データモデルを定義することは、自然言語を定義することに似ている。
「分類関係」は、ある事物と事物の種類 (クラス) の間の二項関係である。
関係型についての拡張性のあるリストを標準化することにより、汎用データモデルでは無数の事物の種類を表現することができ、自然言語の表現能力の水準に近づくことができる。
他方で、従来のデータモデルでは、対象とする領域のスコープは固定的で限定されている。
なぜなら、従来のデータモデルをインスタンス化する (適用する) ことでできるのは、モデルにおいて事前定義された事物を表現することができるだけであるからである。
汎用データモデルは、従来のデータモデルの短所を解決するための方法として開発される。
例えば、同じ領域に対して従来のデータモデルによるモデリングを複数の人々が行う場合、それぞれ異なるデータモデルを作ってしまうことが多い。
このため、複数の人々が共同でモデルを作る場合の困難につきあたる。
こうした情況は、データ交換やデータ統合を行う観点からは、障害となる。
そして、同じ領域に対してデータモデルが異なっているのは、いつも、モデルの抽象化の水準が異なることと、 (モデルの意味的な表現能力により) インスタンス化することが可能な事物の種類の相違が、原因となっている。
こうした相違を小さくするために、モデリングをする人々は、意思疎通をし、より具体的に表現するべくいくつかの要素について合意をする必要がある。
優れたデータモデルを作る上で有用となる汎用的ないくつかのパターンがある。
これらのパターンとしては、パーティ (人物と組織の上位概念) 、製品タイプ、製品インスタンス、アクティビティタイプ、アクティビティインスタンス、契約、地域、サイトなどが含まれる。
こうしたパターンに含まれる実体を明示的に含めたモデルは、適度に堅牢性を備え、理解しやすいであろう。
汎用的なツールを作る際には、より抽象的なモデルが適している。