도메인 모델로 알려진 개념 데이터 모델은 기본 개념과 범위를 설정하여 모든 이해 관계자에 대한 공통 어휘를 만듭니다. 데이터 모델(또는 데이터 모델[2][3][3][4][5])은 데이터 요소를 구성하고 서로 관련및 실제 엔터티의 속성과 관련된 방식을 표준화하는 추상 모델입니다. 예를 들어, 데이터 모델은 자동차를 나타내는 데이터 요소가 자동차의 색상과 크기를 나타내고 소유자를 정의하는 여러 다른 요소로 구성되도록 지정할 수 있습니다. 이는 데이터 모델링에 대한 모범 사례 접근 방식의 일부입니다: 두 가지 결정(인간) 요인- 올바른 질문을 이해하는 사람, 답변과 통찰력을 제공하는 데이터 테이블을 빌드하는 사람. 데이터 아키텍처는 대상 상태와 대상 상태를 지정하는 데 필요한 후속 계획을 정의하는 데 사용할 데이터의 디자인입니다. 일반적으로 엔터프라이즈 아키텍처 또는 솔루션 아키텍처의 기둥을 형성하는 여러 아키텍처 도메인 중 하나입니다. ORM(개체 역할 모델링)은 개념 모델링을 위한 방법이며 정보 및 규칙 분석을 위한 도구로 사용할 수 있습니다. [28] 데이터 모델로 표시되는 엔터티는 유형 엔터티일 수 있지만 이러한 구체적인 엔터티 클래스를 포함하는 모델은 시간이 지남에 따라 변경되는 경향이 있습니다. 강력한 데이터 모델은 종종 이러한 엔터티의 추상화를 식별합니다. 예를 들어 데이터 모델에는 조직과 상호 작용하는 모든 사람을 나타내는 “Person”이라는 엔터티 클래스가 포함될 수 있습니다. 이러한 추상 엔터티 클래스는 일반적으로 해당 사람들이 수행한 특정 역할을 식별하는 “공급업체” 또는 “Employee”라고 하는 클래스보다 더 적합합니다. 원자성 데이터가 아닌 문서 또는 반구조화 데이터를 저장하고 관리하도록 설계된 문서 모델입니다.

데이터 분석은 데이터 모델링의 일반적인 용어이지만, 이 활동은 실제로 분석(구성 요소 개념을 더 식별)보다 합성 아이디어 및 방법(특정 인스턴스의 일반적인 개념 추론)과 더 많이 공통점이 있습니다. 일반적 인 것들). {아마도 우리는 아무도 시스템 합성을 말할 수 없기 때문에 우리 자신을 시스템 분석가라고 부릅니다.} 데이터 모델링은 불필요한 데이터 중복을 제거하고 데이터 구조를 관계와 연결하여 관심 있는 데이터 구조를 통합하고 분리할 수 없는 전체로 통합하기 위해 노력합니다.