Andmete modelleerimine on viis andmete struktureerimiseks ja korraldamiseks, et neid saaks hõlpsasti kasutada andmebaasides. Struktureerimata andmeid võib leida tekstitöötlusdokumentidest, meilisõnumitest, heli- või videofailidest ja kujundusprogrammidest. Andmemodelleerimine ei taha neid “koledaid” andmeid; pigem soovib ta andmeid, mis on kõik koostatud kenas ja korralikus paketis, et neid andmebaasis töödelda.
Andmete modelleerimist kasutatakse rutiinselt koos andmebaasihaldussüsteemiga. Andmeid, mis on selle süsteemi jaoks modelleeritud ja ette valmistatud, saab tuvastada mitmel viisil, näiteks vastavalt sellele, mida nad esindavad või kuidas need on seotud muude andmetega. Idee on muuta andmed võimalikult esinduslikuks, nii et analüüsi ja integreerimist saab teha nii vähese vaevaga kui vaja.
Andmemodelleerimist võime mõelda ka kui juhiseid andmebaasi koostamiseks. Keskenduge sõnamudelile ja saate aru, mida me siin tahame. “Ilusa” andmebaasi loomiseks peate järgima mudelit kui vahendit soovitud eesmärgi saavutamiseks.
Näiteks kui soovite analüüsida, kui palju inimesi antud kongressi ringkonnas viimastel valimistel hääletas, soovite loomulikult lisada veeru, millise partei poolt iga inimene hääletas. Selline analüüs on väärtuslik kõigi erakondade liikmetele ja see on selline detail, mille saate andmebaasi algusest peale lisada, andes andmebaasihaldussüsteemile korralduse lisada see teabe veerg saadud andmebaasi. Kui soovite seda teavet konkreetselt analüüsida, kuid ei lisanud oma andmebaasi selle jaoks veergu, kulutaksite palju aega andmete võrdlemisele – see poleks vajalik, kui oleksite järginud andmemudelit. Andmete modelleerimine on seetõttu väga oluline oskus, mida andmebaaside loomisel rakendada.