Таким образом, акцент "новой организации" на интеграции и адаптивности согласуется с моделями контроля информации, предложенными органической метафорой. Сложность такого взгляда на использование информации заключается в том, что он может перейти либо к манипулятивному взгляду на организационную культуру (выбор подходящих форм мышления, ставящий под сомнение вопрос о том, что происходит с теми, кто их не разделяет), либо к беспечному отношению к частной жизни людей. На смену индивидуализму механистической метафоры приходит более коллективный взгляд на цели использования информации, который при всех своих преимуществах рискует подчинить интересы индивида интересам группы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Хотя органическая метафора дает более полное представление как о природе информации, так и о ее роли, это представление может быть затушевано более инструментальными приоритетами "новой" организации. Вызов, который органическая метафора бросает традиционной организации информации, не находит отражения в заявленных преимуществах децентрализованных структур. Те черты органической метафоры, которые присутствуют в современном развитии использования информации, - ослабление регулирования доступа и акцент на культурном консенсусе - могут привести к возникновению формы культурного манипулирования. По иронии судьбы, такое развитие событий может быть усилено более механистическим взглядом на самоочевидную природу значения количественных данных, что приведет не к децентрализации, а к невидимой форме централизации, в отличие от "видимой руки" (Chandler, 1977) бюрократической корпорации.
ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫЕ МОДЕЛИ ДАННЫХ И СХЕМЫ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ
К некоторым первым правилам перевода
ВВЕДЕНИЕ
В предыдущих публикациях, посвященных использованию методологии мягких систем (SSM) в области разработки информационных систем (Lewis 1992, 1993(a), 1993(b), 1993(c), 1993(d), 1994), приводились аргументы в пользу разработки моделей системных данных. Они представляют собой интерпретируемую модель данных, которая показывает когнитивные категории и ассоциации между ними, относящиеся к SSM-определению системы, и позволяют в большей степени отразить богатство и сложность проблемных ситуаций, чем это возможно при использовании методов проектирования баз данных, таких как моделирование отношений сущностей, которые даже на самых ранних стадиях разработки ориентированы на создание практической схемы хранения данных.
Интерпретационный анализ данных может быть полезен при любом использовании SSM, создавая общую лексику для обсуждения проблемной ситуации и соответствующих систем человеческой деятельности. Однако если проблемная ситуация связана с созданием информационных систем, то он может быть полезен и на более поздних этапах разработки, особенно при проектировании схемы хранения данных. Предположение (Lewis I993(d)) о том, что интерпретируемые модели данных могут служить отправной точкой для идентификации сущностей или объектов и обеспечивать контекст для принятия решений о том, что является или не является релевантным, было подтверждено исследованием, проведенным в муниципалитете города Джидда (Саудовская Аравия). В этом случае использованиеSSM и выделение релевантных когнитивных категорий оказалось работоспособным и ценным при проектировании сложной базы данных. Сейчас мы выясняем, можно ли пойти дальше и использовать ассоциации интерпретационной модели данных для детального проектирования схемы хранения данных. Это нетривиально из-за различий между двумя типами моделей, а также потому, что анализ интерпретируемых данных допускает некоторые формы ассоциаций между категориями, которые не имеют прямых эквивалентов в наиболее распространенных формах баз данных.
В данной статье рассматриваются некоторые из этих работ, в частности, определение "правил перевода", которые могут быть заложены в программное обеспечение и позволят создать первоначальный "первый вариант" базы данных на основе интерпретируемой модели данных. Если такие правила могут быть определены, то это позволяет не только обеспечить согласованность между бизнес-анализом, выявляющим потребность в информационной системе, и ее проектированием, но и снизить потребность в дефицитных навыках проектирования баз данных. Например, "ошибки новичков", о которых говорят Batra & Antony (1994), часто являются результатом неадекватной концептуализации и плохого понимания того, что моделируется, а не некомпетентности, и вероятность их возникновения была бы меньше, если бы использовался предварительный интерпретационный анализ.
ПРИНЯТЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ