この抽象的なモデルでは、全ての実際のデータは「事物」もしくは「事物タイプ」のインスタンスとして記述される。
一方で、このような抽象的なモデルは扱うことが難しいという側面もある。
なぜなら、実世界の事物をあまりよく表現できていないからである。
具象的で特化したデータモデルでは、スコープや環境が変更されたときに、モデルを変更しなければならないという懸念がある。
汎用データモデルによるデータモデリングの方法には、次のような特徴がある。
こうした汎用データモデルによるデータモデリングの方法を採ることで、標準的な実体や標準的な関係型をインスタンスとして追加することができるようになる。
そしてデータモデルに柔軟性をもたせ、アプリケーションソフトウェアのスコープの変更があったときにも、データモデルの変更を抑制することができる。
汎用データモデルは、次の規則に従っている。
汎用データモデルの例を次に示す。
データの組織化.
汎用データモデルとは別の種類のデータモデルでは、データベース管理システム (DBMS) もしくは他のデータ管理技術を使ってデータを組織化する方法を記述する。
この種のデータモデルでは、例えば、関係モデルにおいては関係 (表、テーブル) 群と属性群を、オブジェクト指向モデリングにおいてはクラス群と属性群を、記述する。
理論的には、この種のデータモデルは、先述したより概念的なデータモデルから導出される。
しかしこの種のデータモデルは、システムの処理能力や利用パターンを考慮することにより、概念的なデータモデルとは異なっていることがある。
「データ分析」は、データモデリングにおいて一般的に使われている用語である。
しかしデータ分析で実際に行う作業は、「分析」 (アナリシス、一般的な概念からその構成要素となっている概念群を同定すること) よりも「総合」 (別々のインスタンスを一つの一般的な概念にまとめること) の方に、理論と方法論において共通する部分が多い (参考: 「システムアナリスト」という用語は使われているが、「システム総合者」という用語は使われていない) 。