1. 概念数据模型（Concept Data Model, CDM）
作为数据需求的灵魂，概念数据模型犹如企业的业务地图，它明确了业务的核心领域和关键实体。它为IT项目需求的梳理和设计思路提供了宏观视角，每个主题域和实体都承载着业务的核心信息，如同企业的业务骨架。
数据建模者通过概念模型，深入了解业务流程，确保模型的准确性和通用性，为后续的逻辑设计奠定坚实的基础。
2. 逻辑数据模型（Logical Data Model, LDM）
逻辑数据模型是在概念模型之上，细化到特定业务场景的桥梁。它基于概念模型，深入挖掘业务活动，细化属性，定义清晰的业务规则，为实际应用提供了精确的蓝图。
逻辑模型分为关系型和维度型，前者适用于过程驱动的系统，强调业务数据的统一，后者则适用于数据驱动的系统，关注数据的组织和分析。它们是信息系统与数字化系统的关键支持者。
3. 物理数据模型（Physical Data Model, PDM）
物理数据模型是逻辑模型的实践落地，它根据特定的技术环境和需求，将逻辑设计转化为具体的技术实现。在技术架构层面，它是技术选型的直接反映，为实际系统开发提供了详细的实施指南。
物理模型需考虑技术限制，如优化查询性能时的表设计策略，它不仅是软件规格的细节，更是数字化工程的施工图。
转化与工程过程
软件开发中的设计与实现，犹如在数据模型的世界里穿梭。正向工程从需求出发，通过概念模型的提炼，逻辑模型的细化，再到物理模型的构建，逐步编织出数字应用的网状结构。
相反，逆向工程则从现有系统出发，通过分析物理模型，追溯到逻辑模型，再回溯到概念模型，揭示业务逻辑的深层次结构。
理解这三者之间的关系，就如同掌握数据世界的导航图，确保企业在数字化转型的道路上行云流水，步步为营。