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数据模型包括数据对象、对象属性、对象间关系 3 种互相关联的信息。数据建模要回答与任何数据处理应用相关的一组特定问题，如系统处理哪些主要的数据对象，每个数据对象的组成如何，哪些属性描述了这些对象，这些对象当前位于何处，每个对象与其他对象有哪些关系，对象和变换它们的处理之间有哪些关系。
1.数据对象
数据对象是需要被目标系统所理解的复合信息的表示，所谓复合信息是具有若干不同特征或属性的信息。数据对象可以是外部实体（如显示器）、事物（如报表或显示）、角色（如教师或学生）、行为（如一个电话呼叫）或事件（如单击鼠标左键）、组织单位（如研究生院）、地点（如注册室）、结构（如文件）。
数据对象只封装了数据，没有包含作用于这些数据上的操作。这与面向对象开发方法中的类和对象不同。具有相同特征的数据对象组成的集合仍然称为数据对象，其中的某一个对象称为该数据对象的一个实例。
2.对象属性
属性定义了数据对象的特征。它可用来：
（1）为数据对象的实例命名。
（2）描述这个实例。
（3）建立对另一个数据对象的另一个实例的引用。
如学生数据对象的属性可以有学号、姓名、性别、出生年月、籍贯等。为了唯一地标识数据对象的某个实例，定义数据对象中的一个属性或几个属性为关键码（key），书写为Id，如在学生数据对象中用学号做关键码，它可唯一地标识一个学生数据对象中的实例。
3.对象间关系
各个数据对象的实例之间可以按多种不同的方式相连接。如数据对象“书”与“书店”有关联，可以用图 2.7（a）的符号简单表示。但考虑在待开发软件的上下文环境中“书”与“书店”的关系，可以定义一组对象—关系对来定义相应的连接，如“书店订购书”“书店陈列书”“书店储存书”“书店销售书”“书店返还书”，图2.7（b）给出了这些对象—关系对的图形表示。
图2.7 对象间关系
4.基数和参与性
数据对象、属性和关系是理解问题数据域的基础。但仅有这些信息是不够的，必须提供更进一步的有关数据对象关联的信息。例如，学生“张鹏”选修“软件工程”与“计算机网络”两门课程，学生与课程的实例通过“选修”关联起来。实例的关联有一对一（1∶1）、一对多（1∶ m ）、多对多（ n ∶ m ） 3种。这种实例的关联称为“基数”，基数表明了重复性。
例如，1名教师带班级中的30名同学，就是1∶ m 的关系；但也有1名教师带0名同学的情形。所以实例关联有“可选”或“必须”之分，用“〇”表示关系是可选的，用“|”表示关系必须出现 1 次，这表明了“参与性”关系，如图2.8所示。
图2.8 基数与参与性
5.实体—关系图
数据对象及其关系可用实体—关系图（ERD）表示。ERD最初是由Peter Chen为关系数据库提出来的，后来又经过了扩展。ERD的主要目的是表示数据对象及其关系，它包括数据对象、属性、关系等基本成分和各种类型符号。图2.9给出了学生选修课程的ERD及描述学生属性的数据对象表。
图2.9 简单的ERD和数据对象表
数据建模方法用来创建部分分析模型，但它也可以用于设计数据库并支持其他需求分析方法。
实体—关系图的建立步骤如下：
（1）在捕获需求的过程中，要求用户列出应用或业务过程涉及的所有事物。这些事物将来可能会演变为一系列输入/输出数据对象，以及生产和消费信息的外部实体。
（2）一次考虑一个对象。分析人员和用户共同确认这个对象与其他对象之间是否存在连接（在本阶段不命名）。
（3）当存在连接时，分析人员和用户应创建一个或多个对象—关系对。
（4）考察每个对象—关系对的基数和参与性。
（5）迭代执行步骤（2）～（4），直到所有对象—关系对定义完成。在这个过程中发生遗漏是很正常的，每次迭代总会增加新的对象和关系。
（6）定义每个实体的属性。
（7）规范化并复审实体—关系图。
（8）重复执行步骤（1）～（7），直到数据建模完成。