Artefakte werden benutzt um weitere prozessrelevante Informationen darzustellen.

Es gibt drei Arten von Artefakten:

• Annotations,
• Groups und
• Data Objects.

Annotations

Annotations erlauben dem Modellierer Kommentare, Erklärungen und weitere textuelle Erläuterungen in das Modell zu integrieren, damit dieses einfacher verständlich wird.

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Bei einem Databased XOR-Gateway werden beispielsweise Annotations benutzt, um Bedingungen des weiteren Kontrollflusses zu definieren.

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Groups

Eine Gruppe von Modellierungselementen dient als Ordnung von zusammengehörenden Teilen des Modells. In großen Modellen helfen Gruppierungen verschiedene Teile des Modells zu definieren und dadurch die Übersichtlichkeit zu fördern. Bei sehr mächtigen und komplexen Modellen ist die Nutzung von Subprozessen (wie hier beschrieben) aber adäquater, um klare Abstraktionen zu schaffen.

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Data Objects

Data Objects dienen der Datenmodellierung, insbesondere in Bezug auf Input und Output von Aktivitäten. Input bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die betreffende Aktivität das Data Object (beispielsweise ein Dokument) liest, Output impliziert das Erstellen oder Bearbeiten des entsprechenden Data Objects.

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Data Objects werden ebenfalls genutzt um die Kommunikation zwischen Pools (Message Flow, siehe Pools & Lanes) näher zu spezifizieren. So können auf diese Weise Dokumentstrukturen festgelegt werden, die vom Empfänger einfach verarbeitet werden können. Im Zuge einer automatisierten Übersetzung nach BPEL ist es in einigen Tools sogar möglich, entsprechende Datenstrukturen syntaktisch zu definieren.

Data Objects (BPMN 2.0)

BPMN 2.0 verfeinert die Modellierung von Data Objects, so ist es nun unter anderem möglich, prozessglobale Dokumente zu definieren. Ein Data Input ist ein (externes) Input-Dokument für einen ganzen Prozess, es kann von Aktivitäten gelesen werden. Analog hierzu gibt es nun ebenfalls ein Data Output, welches als Ergebnis eines ganzen Prozesses betrachtet werden kann.

Außerdem können seit BPMN 2.0 Collection Data Objects modelliert werden, welche als multi-instance Data Objects verstanden und visualisiert werden. Damit wird explizit ausgedrückt, dass es sich um mehrere Data Objects handelt.

Ebenfalls neu sind Data Storages, welche der Modellierung persistenter Speicher wie beispielsweise Datenbanken dienen. Die dort gespeicherten Informationen bleiben auch über die Prozessinstanz hinaus erhalten.

Eine weitere Änderung zeigt sich im Bereich des Message Flows. Neue Message-Shapes dienen der Konkretisierung von Informationen, die zwischen Pools ausgetauscht werden.