Wie in nachfolgender Abbildung dargestellt und für herkömmliche Informationssysteme beschrieben besteht ein Modellierungsansatz darin, Entitäten durch eine Beschreibung ihrer Eigenschaften zu charakterisieren. Diese werden auch Attributdaten genannt. Eigenschaften ermöglichen eine Identifizierung, eine Klassifizierung und eine Charakterisierung von Objekten
Die Speicherung und Verarbeitung von Attributdaten (Fachdaten) hat eine lange Tradition in kommerziellen, d.h. verwaltungsorientierten DV-Anwendungen. Aufgrund der dort zu speichernden Werte finden sich in konventionellen Ansätzen zur Datenmodellierung wie auch in den marktüblichen Datenhaltungssystemen meist eine beschränkte Anzahl von Datentypen. Dazu zählen:
- ganzzahlige Werte (integer, long),
- reelle Werte (float),
- Datum,
- Zeichenfolgen (char),
- logische Werte (wahr, falsch),
- unstrukturierte Zeichenfolgen (binäre, große Objekte, binary large objects).
Diese Datentypen können durchaus für raumbezogene Eigenschaften verwendet werden, wie Länge, Grundfläche, Abstandsmaße oder Koordinaten.
Binary large objects werden in verschiedenen Systemen verwendet, um Geometrieinformation in Standarddatenbanken abzulegen. Da die Speicherung der Vektorinformation binär, in systemspezifischen Formaten erfolgt, sind die Geometriedaten ohne Spezialwerkzeuge des jeweiligen Systems nicht auswertbar.
Eine Beschränkung dieser Datentypen wird jedoch unter Anderem durch die Integration multimedialer Daten – hier haben wir mit Rasterdaten bereits einen Vertreter dieser Art kennengelernt – sowie durch die Einflüsse objektorientierter Ansätze auf die GIS-Technologie spürbar. Datenbank-Managementsysteme entwickeln sich weiter und unterstützen heutzutage vielfach auch die Speicherung räumlicher Daten auf der Grundlage der Simple Feature Specification des OGC.