数据建模是指对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等，直至转化成现实的数据库。在软件工程中，数据建模是运用正式的数据建模技术，建立信息系统的数据模型的过程。这个过程需要系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型，再使用例如Visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程。
数据建模是一个过程用来定义和分析数据的需求，以支持所需的业务流程，在组织相应的信息系统的范围之内。因此，数据建模的过程涉及专业的数据建模者与业务利益相关者以及信息系统的潜在用户密切合作。
在从需求到用于信息系统的实际数据库的过程中，产生了三种不同类型的数据模型。数据需求最初被记录为概念数据模型，它本质上是一组关于数据的技术独立规范，用于与业务利益相关者讨论初始需求。然后将概念模型转换为逻辑数据模型，该模型记录了可以在数据库中实现的数据结构。一个概念数据模型的实现可能需要多个逻辑数据模型。数据建模的最后一步是将逻辑数据模型转换为物理数据模型将数据组织成表格，并说明访问、性能和存储细节。数据建模不仅定义了数据元素，还定义了它们的结构和它们之间的关系。
数据建模技术和方法用于以标准、一致、可预测的方式对数据进行建模，以便将其作为资源进行管理。强烈建议对所有需要在组织内定义和分析数据的标准方法的项目使用数据建模标准，例如，使用数据建模：
- 协助业务分析师、程序员、测试员、手册编写者、IT包选择者、工程师、经理、相关组织和客户理解和使用商定的半正式模型，该模型包含组织的概念及其相互之间的关系
- 将数据作为资源进行管理
- 整合信息系统
- 设计数据库/数据仓库（又名数据存储库）
可以在各种类型的项目期间和项目的多个阶段中执行数据建模。数据模型是渐进式的；没有业务或应用程序的最终数据模型这样的东西。相反，数据模型应该被视为活文档，它会随着业务的变化而变化。理想情况下，数据模型应该存储在存储库中，以便随着时间的推移可以检索、扩展和编辑它们。惠顿等人。(2004)确定了两种类型的数据建模：
- 战略数据建模：这是创建信息系统战略的一部分，它定义了信息系统的整体愿景和架构。信息技术工程是一种包含这种方法的方法论。
- 系统分析期间的数据建模：在系统分析中，逻辑数据模型是作为新数据库开发的一部分创建的。
数据建模还用作详细说明特定数据库的业务需求的技术。它有时被称为数据库建模，因为数据模型最终是在数据库中实现的。
2023-09-19 15:14:47
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