this has an implicit time stamp. In ORM, this is explicitly modeled using the fact type: Loan was issued on
Date. This goes beyond the DEMO representation by including the granularity of the time stamp—in this
case, day, rather than, for example, minute or second. This granularity choice is uncovered by inspection of
sample requirements or by discussion with the domain expert. One of the design heuristics in ORM is to
consider each fact type, and ask whether it needs to be treated in a snapshot or historical way. For example,
consider the fact type: BookCopy has CopyNr. Although in the real world, instances of this fact type come into
being at a given time (e.g. when assigned by the librarian), the recording of timestamp information for this
fact type is not of interest to the users of the library application (as confirmed in interview sessions). Hence
the ORM model excludes any temporal information about this fact type. In contrast, DEMO’s ontological
approach includes time stamps for all production events.
A fourth difference is that ORM provides formal derivation rules for relevant derived fact types. This
makes it possible to automatically generate application code to enforce the rules. For example, consider the
four derived properties listed at the bottom of the DEMO state model in Figure 5. Although precise, they
are not expressed in a formal language, so are not executable. Although a derivation rule for computing a
person’s age is included in the ORM model, this applies only to those members who supply their birthdates.
The library decided not to require all applicants to provide their birth date (this is left optional), allowing
other ways to establish age (e.g. by visual inspection of the applicant). In contrast, the DEMO model
assumes that birthdates are always known, and its derivation rule is based on this assumption.
Unlike a person’s age, the determination of fines for overdue loans is always considered to be of
interest to the system, as is the recording that such fines were paid. Unlike the DEMO model’s single
derivation rule for incurred fines, the ORM model includes two derivation rules, one to allow the
computation at any instant for unpaid fines, and one to record fines that were actually paid (see Figure 9).
The ORM model captures explicitly all decisions about what history to record in the information system.
In addition to enabling the formal capture of more information than DEMO state models, ORM
provides modeling procedures and formal transformation theorems to assist modelers to create conceptual
models and map them to implementation code. Details on ORM’s conceptual schema design procedure and
transformation theorems may be found in (Halpin, 2001a) * MERGEFORMAT . Of particular interest in
this regard is ORM’s use of data use cases (samples of required information) to seed the model. For
example, concrete instances of data required from an as-is or to-be library system can be extremely helpful
for specifying an initial model. But this practice requires the use of value-based identification schemes (at
least tentative ones) for the entities involved, an aspect ignored by DEMO.
For the above reasons, ORM appears to provide a useful supplement to DEMO, offering ways to flesh
out state models to complete, executable data models, and providing further procedures to help in the
modeling process itself.
5 Possible benefits of DEMO for ORM
ORM is a method for information modeling, in particular for developing conceptual database schemas.
Although ORM can be used to model manual and/or automated information systems, it is especially useful
for specifying an executable schema for a fully automated information system (AIS). Because of its data-oriented focus, ORM covers only part of the scope of a business system (BS). This section investigates
what DEMO can add to ORM in this respect.
The first addition provided by DEMO is the distinction between a BS and an AIS, which DEMO treats
as an automated realization of the I-system discussed earlier (see
Figure 3). This I-system supports the B-system, which represents the abstracted essence of the organization.
The kinds of support are purely informational: collecting, providing, recalling and computing knowledge
about business acts and their results. The AIS and the BS can each be modeled as a discrete dynamic
system (or discrete event system) (Hee, van, Houben, and Dietz, 1989), but of a different category—a BS is
a social system, whereas an AIS is a rational system.
An AIS is a software system, so the only support it can offer is to provide information to the BS that is
modeled in the AIS. Only in the BS may original facts be created (which can then be entered in the AIS).
For example, the replenishment orders generated by an automated stock control system are just (computed)
output information as far as the AIS is concerned. At the I-system level they are not business orders. Only
by virtue of the declaration by the B-system do these information items count as replenishment orders.
this has an implicit time stamp. In ORM, this is explicitly modeled using the fact type: Loan was issued on
Date. This goes beyond the DEMO representation by including the granularity of the time stamp—in this
case, day, rather than, for example, minute or second. This granularity choice is uncovered by inspection of
sample requirements or by discussion with the domain expert. One of the design heuristics in ORM is to
consider each fact type, and ask whether it needs to be treated in a snapshot or historical way. For example,
consider the fact type: BookCopy has CopyNr. Although in the real world, instances of this fact type come into
being at a given time (e.g. when assigned by the librarian), the recording of timestamp information for this
fact type is not of interest to the users of the library application (as confirmed in interview sessions). Hence
the ORM model excludes any temporal information about this fact type. In contrast, DEMO’s ontological
approach includes time stamps for all production events.
A fourth difference is that ORM provides formal derivation rules for relevant derived fact types. This
makes it possible to automatically generate application code to enforce the rules. For example, consider the
four derived properties listed at the bottom of the DEMO state model in Figure 5. Although precise, they
are not expressed in a formal language, so are not executable. Although a derivation rule for computing a
person’s age is included in the ORM model, this applies only to those members who supply their birthdates.
The library decided not to require all applicants to provide their birth date (this is left optional), allowing
other ways to establish age (e.g. by visual inspection of the applicant). In contrast, the DEMO model
assumes that birthdates are always known, and its derivation rule is based on this assumption.
Unlike a person’s age, the determination of fines for overdue loans is always considered to be of
interest to the system, as is the recording that such fines were paid. Unlike the DEMO model’s single
derivation rule for incurred fines, the ORM model includes two derivation rules, one to allow the
computation at any instant for unpaid fines, and one to record fines that were actually paid (see Figure 9).
The ORM model captures explicitly all decisions about what history to record in the information system.
In addition to enabling the formal capture of more information than DEMO state models, ORM
provides modeling procedures and formal transformation theorems to assist modelers to create conceptual
models and map them to implementation code. Details on ORM’s conceptual schema design procedure and
transformation theorems may be found in (Halpin, 2001a) * MERGEFORMAT . Of particular interest in
this regard is ORM’s use of data use cases (samples of required information) to seed the model. For
example, concrete instances of data required from an as-is or to-be library system can be extremely helpful
for specifying an initial model. But this practice requires the use of value-based identification schemes (at
least tentative ones) for the entities involved, an aspect ignored by DEMO.
For the above reasons, ORM appears to provide a useful supplement to DEMO, offering ways to flesh
out state models to complete, executable data models, and providing further procedures to help in the
modeling process itself.
5 Possible benefits of DEMO for ORM
ORM is a method for information modeling, in particular for developing conceptual database schemas.
Although ORM can be used to model manual and/or automated information systems, it is especially useful
for specifying an executable schema for a fully automated information system (AIS). Because of its data-oriented focus, ORM covers only part of the scope of a business system (BS). This section investigates
what DEMO can add to ORM in this respect.
The first addition provided by DEMO is the distinction between a BS and an AIS, which DEMO treats
as an automated realization of the I-system discussed earlier (see
Figure 3). This I-system supports the B-system, which represents the abstracted essence of the organization.
The kinds of support are purely informational: collecting, providing, recalling and computing knowledge
about business acts and their results. The AIS and the BS can each be modeled as a discrete dynamic
system (or discrete event system) (Hee, van, Houben, and Dietz, 1989), but of a different category—a BS is
a social system, whereas an AIS is a rational system.
An AIS is a software system, so the only support it can offer is to provide information to the BS that is
modeled in the AIS. Only in the BS may original facts be created (which can then be entered in the AIS).
For example, the replenishment orders generated by an automated stock control system are just (computed)
output information as far as the AIS is concerned. At the I-system level they are not business orders. Only
by virtue of the declaration by the B-system do these information items count as replenishment orders.
การแปล กรุณารอสักครู่..

มีแสตมป์เวลานัย . ในออมนี้อย่างชัดเจนแบบใช้ประเภทของความเป็นจริง : กู้ออก
วันที่ นี้นอกเหนือไปจากการสาธิตการแสดงโดยรวมทั้ง granularity ของแสตมป์เวลาในนี้
กรณี , วัน , มากกว่า , ตัวอย่างเช่น , นาที หรือ วินาที นี้เป็นทางเลือก granularity โดยเปิดการตรวจสอบ
ความต้องการตัวอย่างหรืออภิปรายกับโดเมนผู้เชี่ยวชาญหนึ่งในการออกแบบฮิวริสติกใน ORM คือ
พิจารณาข้อเท็จจริงแต่ละประเภท และถามว่า จะต้องได้รับการรักษาใน ภาพรวม หรือวิธีทางประวัติศาสตร์ ตัวอย่างเช่น
พิจารณาชนิดของความเป็นจริง : bookcopy ได้ copynr . ถึงแม้ว่าในโลกจริง กรณีของประเภทนี้ความจริงเข้ามา
ถูกในเวลาที่กำหนด ( เช่น เมื่อได้รับมอบหมายจากบรรณารักษ์ ) , บันทึกข้อมูลการประทับเวลาสำหรับเรื่องนี้
ประเภทที่ไม่ได้มีความสนใจของผู้ใช้ของห้องสมุดการยืนยันในช่วงสัมภาษณ์ ) ดังนั้น
รวมข้อมูลใด ๆเกี่ยวกับ ORM แบบชั่วคราวชนิดที่ว่านี้ ในทางตรงกันข้าม , ภววิทยาของการสาธิตวิธีการ
ประทับเวลาสำหรับเหตุการณ์ทั้งหมด รวมถึงการผลิต .
ความแตกต่างที่สี่คือออมมีกฎการอย่างเป็นทางการสำหรับที่เกี่ยวข้อง ประเภทที่ได้รับจริง นี้
ทำให้มันเป็นไปได้ที่จะสร้างโดยอัตโนมัติรหัสใบสมัครเพื่อบังคับใช้กฎ ตัวอย่างเช่นพิจารณา
4 ได้คุณสมบัติที่ระบุไว้ที่ด้านล่างของสาธิตสภาพแบบในรูปที่ 5 แม้ว่า แน่นอน พวกเขา
ไม่ได้แสดงในภาษาที่เป็นทางการ ดังนั้นจะไม่สามารถประมวลผลได้ แม้ว่ารากศัพท์กฎสำหรับการคำนวณอายุ
คนรวมอยู่ใน ORM รุ่นนี้ใช้เฉพาะกับสมาชิกที่ใส่วันเกิดของพวกเขา .
ห้องสมุดตัดสินใจที่จะไม่ต้องมีผู้สมัครทั้งหมดให้วันเกิดของพวกเขา ( นี้เป็นซ้ายตัวเลือก ) ให้
วิธีการอื่น ๆเพื่อสร้าง ( เช่นโดยการตรวจสอบอายุของผู้สมัคร ) ในทางตรงกันข้าม , รุ่นสาธิต
ถือว่าวันเกิดมักจะรู้จักกัน และ กฎของการใช้สมมติฐานนี้ .
ซึ่งแตกต่างจากอายุของคนการกําหนดค่าปรับค้างชำระสินเชื่อเสมอถือว่า
สนใจระบบ เป็นบันทึกที่เช่นค่าปรับเป็นเงิน ซึ่งแตกต่างจากการสาธิตรุ่นเดียว
ดึงบังเหียนให้เกิดสินไหม , ORM รุ่นรวมถึงสองมีกฎหนึ่งให้
การคำนวณที่ทันทีสำหรับการจ่ายค่าสินไหม และหนึ่งสามารถบันทึกค่าปรับที่จ่ายจริง ( ดูรูปที่ 9 ) .
ที่ออมแบบจับอย่างชัดเจนทุกการตัดสินใจเกี่ยวกับสิ่งที่ประวัติศาสตร์ที่บันทึกในระบบข้อมูล .
นอกจากเปิดใช้อย่างเป็นทางการจับข้อมูลมากกว่าสภาวะสาธิตรุ่น ORM
มีขั้นตอนและการแปลงแบบเป็นทางการทฤษฎีบทช่วยโมเดลสร้างแบบจำลองความคิด
และแผนที่ให้รหัสใช้งานรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการออกแบบ ORM เป็นบ่าวสาว
ทฤษฎีบทการเปลี่ยนแปลงอาจพบใน ( แฮลฟิน 2001a , ) * mergeformat . ที่น่าสนใจโดยเฉพาะในเรื่องนี้คือ ออม
ใช้ข้อมูลกรณีใช้ ( ตัวอย่างของข้อมูลที่ต้องการ ) เมล็ดแบบ สำหรับอินสแตนซ์คอนกรีต
ตัวอย่างของข้อมูลที่ต้องการ จากเป็น หรือ เป็นระบบห้องสมุดที่สามารถเป็นประโยชน์อย่างมาก
เพื่อระบุรูปแบบเริ่มต้นแต่การปฏิบัตินี้ต้องใช้ค่าตามรหัสโครงการ (
อย่างน้อยแน่นอน ) สำหรับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง , ข้อละเว้น โดยการสาธิต
เหตุผลข้างต้น ORM ปรากฏให้เสริมประโยชน์ต่อสาธิต เสนอวิธีเนื้อ
ออกรุ่นสภาพสมบูรณ์ , แบบจำลองข้อมูลปฏิบัติการ และให้เพิ่มเติมวิธีการ เพื่อช่วยในการสร้างแบบจำลองกระบวนการเอง
.5 ที่สุดประโยชน์ของการสาธิต ORM ORM
เป็นวิธีสำหรับข้อมูลแบบ โดยเฉพาะการพัฒนาร่างฐานข้อมูล 2 .
ถึงแม้ว่าออมสามารถใช้รูปแบบคู่มือและ / หรือระบบข้อมูลอัตโนมัติ มันเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการระบุของ
ปฏิบัติการสำหรับระบบข้อมูลอัตโนมัติ ( AIS ) เพราะข้อมูลที่มุ่งเน้นโฟกัสORM ครอบคลุมเพียงส่วนหนึ่งของขอบเขตของระบบธุรกิจ ( BS ) ส่วนนี้ investigates
สาธิตว่าสามารถเพิ่ม ORM ในความเคารพนี้ .
ครั้งแรกโดยการสาธิตและมีความแตกต่างระหว่าง BS และเอไอเอส ซึ่งสาธิตถือว่า
แบบอัตโนมัติการรับรู้ของ i-system กล่าวก่อนหน้านี้ ( ดู
รูปที่ 3 ) b-system i-system นี้สนับสนุน ,ซึ่งแสดงถึงการสรุปสาระขององค์กร .
ชนิดของการสนับสนุนข้อมูลหมดจด : การเก็บรวบรวมให้ระลึกถึงและคอมพิวเตอร์ความรู้เกี่ยวกับพระราชบัญญัติ
ธุรกิจและผลของพวกเขา AIS และ BS แต่ละคน สามารถเป็นแบบไดนามิกไม่ต่อเนื่องระบบ ( หรือระบบเหตุการณ์ต่อเนื่อง
) ( ฮี , รถตู้ , houben และเดียต , 1989 ) แต่ของ BS category-a แตกต่างกัน
ระบบสังคมในขณะที่มี AIS เป็นระบบมีเหตุผล
มี AIS เป็นระบบซอฟต์แวร์เพื่อสนับสนุนเท่านั้นที่สามารถเสนอคือให้ข้อมูลกับ BS ที่
modeled ในเอไอเอส . เฉพาะใน BS อาจข้อเท็จจริงเดิมถูกสร้างขึ้น ( ซึ่งจากนั้นจะสามารถป้อนใน AIS ) .
ตัวอย่างเช่น การเติมคำสั่งสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ระบบจะควบคุมหุ้น ( คำนวณ )
ข้อมูลผลผลิตเท่าที่ลูกค้ามีความกังวล ที่ i-system ระดับพวกเขาไม่ใช่คำสั่งทางธุรกิจ เท่านั้น
โดยอาศัยประกาศโดย b-system ทำรายการข้อมูลเหล่านี้ถือว่าเป็นคำสั่งการเติม .
การแปล กรุณารอสักครู่..
