Veri modellemede ve sistem diyagramlarında karşılaşılan "fan trap" (yelpaze tuzağı), birden çok 1:N ilişkinin "1" tarafında birleşmesiyle bilgi kaybına yol açan bir sorundur. Bu durum, özellikle ilişkilerin bir aracı kaynak üzerinden geçtiği senaryolarda ortaya çıkar ve sistemin gerçek işleyişini yanlış yansıtan diyagramlara neden olabilir. Örneğin, bir üniversite sisteminde profesörlerin bölümler yerine doğrudan fakültelerle ilişkilendirilmesi, hangi profesörün hangi bölümde olduğunu gösteren kritik bilginin kaybolmasına yol açar.
Sistem mimarisi diyagramlarında da benzer fan trap'ler sıklıkla görülür. Özellikle olay odaklı (event-driven) mimarilerde, mesaj üreten ve tüketen kaynaklar arasındaki iletişim bir event broker üzerinden gerçekleştiğinde, bu kaynaklar arasındaki spesifik ilişkiler kaybolabilir. Diyagram, her üreticinin tüm tüketicilerle iletişim kurduğunu ima edebilirken, gerçekte durum farklı olabilir. Aynı sorun, ağ iletişim yollarını gösteren diyagramlarda da ortaya çıkar; düğümler arası iletişim güvenlik duvarları (firewalls) üzerinden geçtiğinde, belirli iletişim yolları belirsizleşebilir. Bu durum, sistemin karmaşıklığını ve bağımlılıklarını anlamayı zorlaştırır.
Bu tür fan trap'lerden kaçınmak için çeşitli çözümler mevcuttur. İlk olarak, aracı kaynak içinde daha küçük, ayrık kaynaklar tanımlayarak daha fazla özgüllük sağlamak mümkündür. Örneğin, bir event broker içinde "topic"ler tanımlamak veya bir güvenlik duvarı içinde "güvenlik duvarı kuralları" belirtmek, iletişim yollarını netleştirebilir. Ancak bu yaklaşım, aracı kaynakların çok genel olduğu veya detaylandırmanın pratik olmadığı durumlarda yetersiz kalabilir. Diğer çözümler arasında, ilişkileri doğrudan gösteren geçiş okları kullanmak veya farklı detay seviyelerinde ayrı diyagramlar oluşturmak yer alabilir. Bu yöntemler, sistem diyagramlarının hem doğru hem de anlaşılır olmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir.
Sistem diyagramlarının ve veri modellerinin doğru ve anlaşılır olmasını sağlayarak, karmaşık sistemlerdeki bilgi kaybını ve yanlış yorumlamaları önler.