データモデルは、対象とする領域におけるデータの構造を記述し、また結果としてその領域自体の基礎となる構造を記述する。
これは、データモデルは、対象とする領域のための専用の人工言語の文法を、実際に規定しているということを意味する。
データモデルは、実体のクラス (事物の種類) の集合を表現する。
対象となる組織は、実体クラスの集合について、情報と情報の属性と実体間の関連と属性間の関連を、保持して管理しようと考える。
データモデルは、データをコンピュータシステムで表現する方法とはあまり関係ない形で、データを組織化して記述する。
データモデルによって表現される実体は、有形物の実体である場合がある。
しかしそうした具象的な実体クラスを含むデータモデルは、時を経ると、モデルが変更される傾向がある。
堅牢なデータモデルでは、そうした実体の抽象を同定することが多い。
例えば、あるデータモデルでは「人物」という名前の実体クラスを含んでいるかもしれない。
そのデータモデルにおける「人物」の実体は、ある組織と相互作用する全ての人物を表現する。
このような抽象的な実体クラスは、多くの場合、「売り手」や「従業員」という名前の具象的な実体クラスと比べて、適切である。
なおここで、「売り手」や「従業員」の実体クラスは、そうした人々によって行われる特定の役割を同定している。
一部の人々は、データモデルを設計することは、トランザクションデータと参照用データを区別するために役立つと、考えている。
ここでトランザクションデータとは、一つもしくは複数の参照用データを参照するデータをいう。
適切に設計された概念データモデルは、対象となる領域の意味的な側面を記述する。
概念データモデルは、一つもしくは複数の組織によって使われる情報の性質についての、表明の集合である。
適切に設計された実体クラスの集合は、わかりにくい技術的な専門用語ではなく、自然言語の単語を使って名前をつけられる。
また同様に、適切に設計された関連の集合は、対象となる領域についての具体的な表明を生成する。
関連にはいくつかの種類がある。
すなわち、おのおのの「注文」は一つもしくは複数の「注文明細」「から構成される」。
こうすることで、実体クラスのインスタンスの個数 (濃度) と属性の数 (次数) をともに意味的に扱うことができる。