Модель отражает наиболее общие свойства объекта или исследуемого процесса. Использование различных аспектов рассмотрения и различных критериев оценки моделей данных позволяет проводить объективный сравнительный анализ для выбора оптимальной модели к классу решаемых проблем. С позиций агрегации (взаимосвязи) отдельных частей модели можно говорить о структуре или структурированности модели. Одним из основных способов структуризации данных является абстракция. Она используется как для образования категорий данных, так и для построения одних категорий на основе других.

Сильно и слабо типизированные модели

Одно из противоречий описания моделей заключается в стремлении, с одной; стороны, отразить общие свойства класса объектов, с другой - индивидуальные признаки более узкого подкласса и наконец индивидуальные признаки конкретного объекта. Этот аспект рассмотрения приводит к разделению моделей данных на два класса: сильно типизированные и слабо типизированные. Сильно типизированные - это модели, в которых большинство данных удовлетворяют неким условиям и ограничениям и могут быть отнесены к узкому подклассу (типу). Если исходный данные нельзя отнести к одному типу, то их можно с помощью искусственных приемов ( введением дополнительных условий или ограничений) отнести к набору типов.Слабо типизированные модели это модели, в которых данные разнородны по формату, структуре. Они в общем слабо связаны условиями относительно известных типов.

Примером сильно типизированных данных в ГИС служат координатные (метрические) данные.

Примером слабо типизированных моделей в ГИС могут быть описательные характеристики (временные наборы данных).

Сильно типизированные модели эффективны при обработке однотипных потоков данных. Слабо типизированные модели обеспечивают интеграцию категорий данных. Предельная возможность использования таких моделей обеспечивается исчислением предикатов.