数据模型中的概念模型、逻辑模型、物理模型设计方法，附52页PDF金融行业案例

附件我52页PDF文件。

在很多企业里，数据模型往往被误解为一种“设计产物”：画几张 ER 图、定一些表结构，就算完成了建模工作。但在真正复杂的组织中，数据模型不是被设计出来的，而是在业务运行中被逐步“抽象、提炼、稳定”出来的结构成果。

从本质上讲，数据模型要解决的不是“数据怎么存”，而是三个更根本的问题：

第一，企业在日常经营中反复使用哪些业务对象？
第二，这些对象在不同业务场景中以什么关系发生作用？
第三，这种结构如何在多年演进中保持一致性和可扩展性？

只有回答清楚这三个问题，数据模型设计才真正开始。

一、从“业务对象”出发，而不是从“表结构”出发

成熟的数据模型设计，一定不是从字段和表开始的，而是从业务对象（Business Object）开始。

所谓业务对象，并不是系统里的表，也不是报表里的指标，而是：

在业务活动中可以被识别、被讨论、被复用的一类稳定事物。

在银行等复杂组织中，这类对象往往具有高度稳定性，例如：

• 参与业务的主体（个人、机构、内部组织）

• 双方达成的约定关系（合约）

• 业务过程中发生的行为（事件）

• 面向市场提供的能力组合（产品）

• 被占有、使用、计量的对象（资产、资源）

这些对象并不是“系统发明的”，而是业务天然存在的。
数据模型设计的第一步，就是把这些业务世界中的“事物”，抽象为可建模的对象边界。

这一步如果做错，后面所有逻辑模型、物理模型都会持续返工。

二、概念模型：先定“世界观”，再谈细节

概念数据模型的作用，不是精细，而是统一认知。

在这一层，设计重点不在于属性有多少，而在于三件事：

• 企业级有哪些核心主题域

• 每个主题域中有哪些不可再分的核心对象

• 这些对象之间，通过什么业务关系发生连接

这一层常见的误区，是过早引入系统差异，或者为了“全覆盖”而无限细分。
真正高质量的概念模型，反而是克制的：

• 不急着区分系统内外

• 不急着讨论字段来源

• 不急着绑定某个应用场景

它更像一张“业务世界地图”，回答的是：
企业到底在经营什么样的一套对象体系。

这也是为什么成熟组织会反复强调：

概念模型一旦稳定，后续十年的数据治理都会轻松很多。

三、逻辑模型：把业务语言翻译成“结构语言”

如果说概念模型是业务视角下的“对象分类”，那么逻辑模型就是：

把业务对象，翻译成可以被系统理解、但仍然保持业务语义完整的结构。

逻辑模型设计，真正考验的是建模能力。

在这一层，设计者需要同时满足三类约束：

1. 业务约束：对象的生命周期、角色变化、状态演进

2. 结构约束：实体边界清晰、关系可解释、避免冗余

3. 演进约束：未来业务变化时，不需要推倒重来

一个典型的高质量逻辑模型，往往具有以下特征：

• 核心实体高度稳定，属性变化通过扩展解决

• 关系建模明确表达“谁在什么时候，以什么身份，参与了什么行为”

• 模型能够自然映射到多个系统，而不是为某一个系统定制

这里非常重要的一点是：
逻辑模型是企业级资产，不是项目级成果。

一旦逻辑模型被“项目化”，它就会迅速退化为某个系统的实现草图，失去长期价值。

四、物理模型：不是“随便落表”，而是有纪律的实现

很多人认为物理模型只是技术活，但在大型组织中，物理模型其实是治理能力的体现。

好的物理模型，至少要同时对齐三件事：

• 上游逻辑模型的语义不被破坏

• 实际数据库与性能场景的现实约束

• 数据未来复用、迁移、治理的可能性

因此，物理模型设计并不是“字段照抄”，而是一种有边界的裁剪：

• 哪些属性必须一对一继承

• 哪些可以因性能或存储策略做技术拆分

• 哪些索引、分区策略是业务驱动，而非技术偏好

真正成熟的组织，会确保：
物理模型可以变化，但逻辑模型不随意变化；
逻辑模型可以扩展，但概念模型长期稳定。

这三层之间的张力，正是数据模型设计的核心功力所在。

五、商业银行数据建模P52