什么是数据模型？
数据模型是对企业的数据元素及其彼此之间关系的可视化表示。 模型通过帮助在相关业务流程的上下文中定义和精心组织数据，可以为开发有效的信息系统提供支持。 借助这些模型，业务和技术资源可协同决定整个组织中数据的存储、访问、共享、更新和使用方式。
数据模型的目的是什么？
数据模型对于将企业的所有部门（IT、业务分析师、管理等）结合在一起以协作设计信息系统（及其依赖的数据库）具有重要作用。
这些系统需要定义和格式均正确无误的数据，而模型可以清晰阐明所需的数据及其结构化方式，以支持预期业务流程。
通过明确数据的结构，这些模型支持各种用例，包括数据库建模、信息系统设计和流程开发，以支持一致、有序的数据交换。
此外，了解三种不同类型的数据模型非常重要。 在您执行数据建模流程的过程中，每个模型都有不同的用途。
有哪些不同类型的数据模型？
根据在数据建模流程中所处的位置，您可能会使用三种数据模型中的其中一种。 我们通常发现企业可从所有三种数据模型获益，具体取决于他们要解决的问题。 因此，我们喜欢将每个模型视为数据建模流程的一个“阶段”而非一个不同“类型”的数据模型。
概念数据模型
概念数据模型也称为域模型，用于探索和详细阐述您的高层次静态业务结构和概念。 它们最常用于新项目的开始阶段，此阶段讨论高层次概念和初始要求。 通常，创建它们旨在用作下一阶段（逻辑数据模型）的前身或备选项。
逻辑数据模型
在通过概念数据建模使您的问题域和初始概念更为明朗之后，即可以使用逻辑数据模型获得更具体的信息。 无论您是从单个项目还是整个企业角度来看，这些模型都可阐明您将处理的各种逻辑实体（数据的类型或类）、定义这些实体的数据属性以及它们之间的关系。
物理数据模型
进入物理数据建模阶段后，即真正是时候探讨细节了。 这些模型用于设计数据库的内部架构。 这包括所有不同的表、这些表中的列以及它们之间的关系。 这些模型将直接转换为生产数据库设计，以为进一步开发信息系统提供支持。 物理数据模型通常用于设计三种数据库：用于传统操作数据库的关系数据库、用于NoSQL和JSON数据库的文档数据库，以及用于数据仓库和数据集市等聚合和业务智能数据存储的维度数据库。
最后，这三种模型都可以并且应该彼此独立工作。 但是，随着项目的日渐成熟，这三种模型的自然发展将带来最佳结果。 当然，所有模型都须在结构层面保持一致性。 例如，调整物理模型上的表/列格式不应对初始概念模型造成任何有意义的更改。
通过利用这三种模型，组织可确保其项目不会偏离其最初目标，但同时仍保持灵活性以应对要求或参数的意外更改。
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