Le modèle conceptuel, logique et physique ou ERD sont trois façons différentes de modéliser des données dans un domaine. Bien qu`ils contiennent tous des entités et des relations, ils diffèrent dans les objectifs pour lesquels ils sont créés et les audiences qu`ils sont censés cibler. Une compréhension générale des trois modèles est que, Business Analyst utilise un modèle conceptuel et logique pour modéliser les données requises et produites par le système à partir d`un angle d`entreprise, tandis que le concepteur de base de données raffit la conception précoce pour produire le modèle physique pour présentation de la structure de base de données physique prête pour la construction de base. Dans un contexte de gestion des données, la modélisation des données est un processus de workflow pour l`exécution de la conception de base de données qui découle de l`analyse sémantique d`un domaine d`application; où trois niveaux d`abstraction de modèle de données appelé conceptuel, logique, et physique composent le processus complet de conception de base de données (Simsion & Witt, 2005). La contribution décrite dans le présent document décrit la phase conceptuelle de modèle de données de conception de base de données, tandis que les phases logiques et physiques du modèle de données sont décrites dans des entrées distinctes pour le corpus de connaissances GIS&T. Un modèle de données conceptuelles est… «une spécification indépendante de la technologie (logicielle) des données à tenir dans une base de données» (Simsion & Witt, 2005, p. 17). Un modèle de données conceptuel contient le contenu de données saillant, y compris les relations sur un domaine axé sur les sujets pour favoriser la compréhension partagée entre les développeurs de bases de données et les parties prenantes pour une application de système d`information. Il est souvent simple dans son contenu, mais complexe dans son intention, car il peut contenir des relations plusieurs-à-plusieurs pour un sujet.

Un modèle de données conceptuels doit être facilement lisible par des personnes ayant peu ou pas d`expertise technique sur ordinateur, car une vue saillant de l`information est plus importante qu`une vue détaillée. La signification des données est transmise par les classes de données ainsi que par les relations entre les classes. Un modèle de données conceptuel est traduit en un modèle de données logique qui met l`accent sur la structure logique, qui est ensuite traduite en un modèle de données physiques qui met l`accent sur les structures de stockage dans un logiciel de gestion de données particulier (voir les cotisations GIS&T BOK pour le modèle de données logique et le modèle de données physiques). La forme d`une expression pour un modèle de données conceptuel peut être un récit ou un diagramme, mais il s`agit généralement d`un diagramme, et dans le meilleur des cas, d`un diagramme lisible par machine. Étant donné qu`un schéma conceptuel représente la sémantique d`une organisation, et non une conception de base de données, il peut exister sur différents niveaux d`abstraction. L`architecture de quatre schémas ANSI originale a commencé avec l`ensemble de schéma externe qui représentent chacun la vue d`une personne du monde qui l`entoure. Ceux-ci sont consolidés dans un schéma conceptuel unique qui est le sur-ensemble de toutes ces vues externes. Un modèle de données peut être aussi concret que la perspective de chaque personne, mais cela tend à le rendre inflexible.

Si le monde de cette personne change, le modèle doit changer. Les modèles de données conceptuelles prennent une perspective plus abstraite, identifiant les choses fondamentales, dont les choses qu`un individu traite sont juste des exemples. Qu`est-ce que Data Mart? Un Data Mart est axé sur un seul domaine fonctionnel d`une organisation et… Halpin, T. (2002). Metaschemas pour les modèles de données ER, ORM et UML: une comparaison, revue de gestion de base de données, 13 (2), 20-30. À ce niveau de modélisation de données, aucune clé primaire ou secondaire n`est définie.