什么是概念数据模型？
顾名思义，概念数据建模在概念阶段最有意义，在此阶段，组织起草一个粗略的计划，便于以后完成更精细的细节。 概念数据模型通常由数据架构师和业务利益相关者创建，让利益相关者能够轻松理解相关概念或实体及其彼此之间的关系。 通过以与不一定以技术和/或细节为导向的利益相关者相关的方式传达模型，建模者更可能获得对其项目的支持。 erwin平台即是为促进这种协作而构建。
概念数据模型的目的是通过记录不同业务实体之间的关系，提供以数据为中心的组织透视图。 这通常通过实体关系图(ERD)和/或对象-角色模型(ORM)来实现。 与逻辑数据模型和物理数据模型不同，概念数据模型独立于技术和应用程序。 这意味着它们不受当前已有系统和流程的实际情况和背景的约束。
概念数据模型展示当前及未来状态，这意味着它们包含已发生或极有可能发生的业务变更。 这样，组织即可在某种程度上打造具有前瞻性的模型，并考虑可能需要内置于解决方案中的灵活性。 它被认为是通过颜色方案区分现在和未来状态的最佳做法。
概念数据模型的目标是什么？
概念数据模型应用于定义和传达概念/实体之间的高层关系。 换言之，它们可以帮助组织在上下文中查看其数据及不同类型数据之间的关系。
理想情况下，它们将直观呈现上下文中的数据，阐明组织在特定情况下的运营方式。 这可以帮助组织避免以后可能导致严重问题的疏漏。 例如，构建或购买新的客户关系管理(CRM)系统时，可能并不清楚是否需要区分现有客户和潜在客户。 但是，倘若没有区分，“新”潜在客户实际上可能是公司中拥有现有帐户的员工。
此外，还可以对识别现有客户和潜在客户差异的数据库进行建模，以识别新潜在客户和现有客户之间的任何潜在关系，从而便于整合记录。 这样，销售代表和支持代表即拥有高效工作所需的上下文。
什么时候要考虑使用概念数据模型？
概念数据模型用于数据建模的早期阶段，以根据用例要求组织和定义概念与规则。 它们是三种数据模型中最不详细的模型，但并不表示其用处不大。 实际上，概念数据模型的一个重要益处是它们可以快速得到理解并传达给“技术”范围之外的利益相关者。
概念数据模型为组织提供一个起点，随着在数据模型各个阶段移动，该起点会发展为上下文更丰富的图表。 通过用例分析、用例设计和数据库设计，复杂性和细节级别将在物理数据模型中达到顶峰。
为什么要使用概念数据模型？
绕过概念数据建模阶段会更可能忽略全局实体关系，例如上面提及的现有客户/潜在客户差异。 此外，概念数据模型还考虑基数。 基数描述实体之间可能存在的关系，包括一对一、一对多或多对多。
倘若不进行概念数据建模，组织进入开发周期的程度越深，此类疏漏就更容易发生。 这是因为当团队专注于设计细节并承受期限压力时往往无法顾全大局。 通过首先构建概念数据库模型，组织可以避免此类疏漏和查看模糊不清的术语，进而提前考虑和定义实体之间的潜在关系。
概念数据模型的益处
帮助定义通用语言并填充业务术语表
帮助制定路线图和定义项目范围
为未来模型奠定基础
促进包容式沟通
依托erwin创建更好的数据模型
30多年来，erwin在数据建模领域一直备受信赖。 凭借这些丰富的经验，我们方有机会不断完善数据建模产品，满足客户的所有组织成员的需求，无论他们处于数据建模的哪个阶段（概念、逻辑、物理）。
技术范围之内和之外的利益相关者可倾力协作，确保模型尽可能从更多上下文和视角获益。此外，erwin Data Modeler by Quest还拥有众多强大的自动化功能，可以加快流程，减少人为错误，提高效率。