从上面的这些经验可以看到，使用CRC 进行OO 建模得到的模型和概念数据建模得到的结果非常相似。另外，根据经验，基于逻辑（存储的信息）的关系建模和OO 建模是不同的。大多数情况下，区别是由于技术的不同导致的，例如，在OO 模型中可以自由地使用继承和多对多的关系。由于技术上的差异，两种建模人员之间不能很好地交流，这是大的困难。

　　数据建模部分的问题说这么多吧。

　　对流程建模而言， 情况却不一样了。90 年代初， 涌现出各种方法、计划、会议和项目，试图将数据流图的模型转变为对象模型。曾经有几个项目声称获得了成功，但都是后续无音，业界一致的结论是： 这个转变太困难了。大多数使用数据流图的建模人员终都抛弃了这项技术， 投入了对象设计的怀抱（Martin-Odell 和Ptech 小组是的例外）。对于流程建模，现阶段我的回答是：其模型无法与OO 模型相比较。但这并不是终的回答，OO 建模人员正在开始进行本质上的流程建模，下一步的发展将会怎样，我也并不清楚，流程将变成过程那样（过程编程复活？）， 或者变成数据流图那样，还是类似于封装的对象？

　　业务结构建模中为什么要用use case 和场景（scenario）?

　　use case 和场景……

　　……为讨论提供范围和内容，

　　……预示内容，包括什么，不包括什么，讨论多广，多深入，什么时候停止，

　　……为设计的压力测试提供参数。

　　我见过一些不使用“场景”的小组，他们建模的时候实际上是在问题域内作随机的探险。负责人根本不知道下一个该问什么问题？经常都是凭直觉。一般说来，他们也不知道现在捕获的信息后是否真正需要，算知道也是凭直觉或者瞎蒙。

　　在一个寂静的深夜，几个真正专家级的OO 设计师向我说了心里话：根本没有一个有效的规则来指导漂亮的对象设计。其中一位说，“我们有时真的是在毫无目的地讨论”， 另一位也相当赞同，“有时候我们象没头的苍蝇一样到处乱撞，直到突然把一些好的对象给撞出来。”

　　使用场景也不能防止盲目的讨论和到处撞墙，只是可以为讨论提供内容和边界。我曾经见过有的小组不用场景，长时间在很大的建模范围内四处乱撞，失去控制。因此，使用场景和use case 的第一个理由是为建模的努力提供一个范围。

　　使用场景的第二个理由是决定需求获取到什么程度算足够。

　　假设现在让你为一家货运公司建模。你建模的内容是什么？卡车的购买价值……实际价值……转售价值……车内颜色……快送单据的数目……旅途的数目和目的地？如果你想要把所有的内容都包括进来，那你将永远无法结束。除此之外，还有其它的问题：从何处开始，何时结束，包括什么，不包括什么，需要多少细节？ 场景可以回答关于内容的问题，答案是：你需要足以回答场景中所有问题的信息。在结构化模型或完全的对象模型中，如果用一个方框来对应一个场景。然后在浏览场景的过程中将涉及到的元素（译者注：这里的元素， 是比如在OO 的类或对象） 涂成红色， 会发现后所有的元素都按某种顺序连接起来了（不会有遗漏的元素）。如果对所有的场景都执行这个操作，后所有的元素都会被涂成红色。在建模过程中，讨论会经常离题，用这种方法可以保证针对当前的需要制定一个边界，这样不会跑题太远。

　　后，场景还提供了压力测试的参数以保证质量。

　　怎样比较两个模型的优劣？ “和业务相符”，这是必要的，但肯定不够，可能有很多模型都可以“和业务相符”，怎样来度量这些模型的质量呢？

　　软件变更的成本很高，另外，变更越靠后，变更的成本也越高。（变更成本曲线）。软件设计的一个目的是将变更隔离开来，每次变更只需改变一个模块。这并不是什么时候都能做到的，正如Kent Beck 所说，“如果你可以只改变一个类， 那软件的质量将得到显著的提高”。和软件相比， 业务模型的成本函数并不是很清楚，但将变更影响的范围降低到低肯定是应该的。

　　为了测试变更曲线，需要参数，而场景可以提供这些参数。如果用户想要“something-or-the-other”，怎么办？模型中到底需要多少元素？像CRC（class-responsibility-collaborator ）这样的技术鼓励用户在现场快速得到场景， 揭示可能的未来变更。后，检查这些可能的变更，检查需要为之改动多少元素。对于两个都“和业务相符”的模型，哪个模型受场景影响的点少一些，哪个模型要好一些。其它很多地方也可以找到压力测试的参数。例如相关产品的结构，变更时是不是可以只改一点可以了？在评价模型时，这些参数都应该用上。

　　场景还可以用在很多地方，例如：同用户一起检查需求，为系统提供功能测试的用例。以上所说，是在建模活动中采用场景的三个理由。