数据建模是将现实世界中的物理系统或过程转化为数字形式的模型的过程。它涉及收集、整理和分析相关数据，然后使用数学、统计学和计算机科学等方法来构建模型。数据建模的目的是为了更好地理解和预测物理系统的行为，支持决策管理，优化系统性能，进行故障诊断和预测，以及进行虚拟仿真和实验等。
数据建模与三维建模是不同的概念。三维建模通常指的是创建物体或场景的三维视觉表示，而数据建模关注的是数据的组织、结构和它们之间的关系，以便计算机系统可以高效地处理和分析这些数据。
数据建模的最终目的是将复杂的数据生态转化为结构化、条理化的表达形式，让计算机能够更好地理解、存储和处理这些数据。数据模型可以应用于各种领域，如软件开发、信息系统开发、智慧海关建设等，以支持业务决策和提高效率。
数据建模的类型主要包括逻辑数据模型、物理数据模型和概念数据模型。逻辑数据模型描述了信息系统中数据的逻辑结构，物理数据模型描述了数据库的物理结构，而概念数据模型则介于两者之间，描述了现实世界中的实体及其属性和关系。
数据建模是软件开发和信息管理的重要组成部分，有助于提高数据的质量和可用性，从而支持更有效的业务决策和技术实施