数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 。
概念数据模型概念数据模型（Conceptual Data Model），是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Datab
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数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 。
概念数据模型概念数据模型（Conceptual Data Model），是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现 [5] 。在概念数据模型中常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。
逻辑数据模型逻辑数据模型（Logical Data Model），是一种面向数据库系统的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现 。
物理数据模型物理数据模型（Physical Data Model），是一种面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。因此，数据建模的过程中，涉及到的数据建模工作，与企业的利益和用户的信息系统密切相关。从需求到实际的数据库，有三种不同的类型。用于信息系统的数据模型作为一个概念数据模型，本质上是一组记录数据要求的规范技术。数据首先用于讨论适合企业的要求，然后被转变为一个逻辑数据模型，该模型可以在数据库中的数据结构概念模型中实现。一个概念数据模型的实现可能需要多个逻辑数据模型。数据建模中的后面一步是确定逻辑数据模型到物理数据模型中到对数据访问性能和存储的具体要求。数据建模定义的不只是数据元素，也包括它们的结构和它们之间的关系。
数据建模步骤
结果呈现
结果呈现主要关注以下三个方面：模型解决了哪些问题？解决效果如何？如何解决问题？具体操作步骤是什么？
模型部署
通过大量数据解决了一个或多个重要的现实问题，需要将方案落实下去，一般情况下需要通过线上技术环境部署落实，从而为后面不断优化模型、更好地解决问题打下基础。
交由工程人员部署技术环境，需要数据建模团队撰写需求文档，并确保工程人员理解需求文档的内容，才能达到较好的模型部署效果。
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