Такие возможности достигаются за счёт достижения максимальной гомогенности данных и их последующего применения с помощью некоторых принципов Теории категорий.

Гомогенность заключается в том, что данные сводятся к собственным ассоциациям друг с другом в виде своих собственных представлений основанных на базовых (сериализируемых) типах данных, которые умеют воспринимать любые современные вычислительные устройства и языки программирования. По сути, существует возможность воспринимать потоки данных в виде байтов.

А с другой стороны, сохранение структуры происходит с помощью сохранения ключей для чтения таких данных в виде схемы взаимной ассоциированности. Т.е. в виде схем последовательностей отображения: f(g(…)). Это позволяет оставлять от изначальной структуры данных только такие схемы и их взаимные ассоциации.

Таким образом в зависимости от применяемой схемы один и тот же объект может быть использован либо в качестве аргумента для какой-то функции, либо является непосредственно конечным функциональным вызовом. Может являться либо полем таблицы, либо свойством одного или нескольких объектов. А за счёт взаимной ассоциированности сохраняется начальная структура, что не даёт данным «рассыпаться».

Таким образом управление данными, описание бизнес-логики, описание схемы анализа и последующего контроля выполняется пользователем с применение одной и той же аннотации с соблюдением однозначных и однородных базовых принципов.

Именно это и позволяет подключать различные сторонние библиотеки как загрузку данных со схемой представления. Загруженные данные библиотек в последствии просто появляются в списке доступных для использования объектов метаданных в качестве объектов или стрелок схем аннотации.

За счёт того, что схемы представляют собой коммутативные диаграммы, их можно объединять в иерархии более высокого уровня вложенности.

Техническая реализация всех этих подходов построена на вторичном разделении данных и метаданных. Вторичность здесь в том, что метаданные и данные хранятся в одинаковой ассоциативной структуре, но разделены по разным хранилищам, для оптимизации производительности. Плюс данный подход позволяет реализовать максимально гибко микросервисную архитектуру и архитектуру self-service. Пользователь может создать свое отдельное хранилище данных используя исходных шаблон метаданных. При этом обработка метаданных может осуществляться на отдельном сервере, а непосредственная обработка данных на другом (реализация трехзвенной архитектуры рабочая станция – сервер приложения – сервер базы данных).

Такие хранилища данных и метаданных в конечном итоге собираются в рабочие пространства метамоделей, которые из себя представляют шаблонизированные метаданные и требования к данным. Метаданные таких моделей организованы как средства контроля и шаблонизации процессов учета, анализа и контроля.

Технологическая реализация выполняется на базе стандартного набора технологий для цифровой инфраструктуры предприятия со стороны серверной части.