Концептуальная модель данных представляет собой глобальное, обобщенное логическое представление данных всей предметной области. Она также задается своей схемой данных

Разработка даталогических моделей осуществляется на этапе технического проектирования базы данных.

На этапе технического проектирования выполняются разные виды работ. В техническом плане осуществляется выбор компьютерной среды и типа СУБД, ориентированной на поддержку соответствующей технологии работы с базой данных. В простейшем случае это может быть локальная база данных на персональном компьютере, функционирующая под управлением офисной СУБД, например MS Access.

В информационном аспекте разрабатываются даталогические модели базы данных (прямое проектирование Forward Engineering), а также уточняются модели инфологического уровня (обратное проектирование Revers Engineering), разрабатываются схемы данных всех уровней, конструируются в терминах языка конкретной СУБД (часто это SQL) запросы к базе данных. Здесь могут быть полезны CASE-средства проектирования баз данных, такие как ERwin.

Программный аспект технического проектирования предполагает определение функций, реализуемых стандартными средствами СУБД, а также функций, реализуемых средствами оригинального программирования. Здесь же разрабатываются алгоритмы работы с базой данных, а также алгоритмы реализации запросов, проектируется интерфейс конечного пользователя.

Организационный аспект связан с вопросами планирования и организации работ, создания коллективов разработчиков и контроля за сроками и качеством выполняемых работ. Организационное обеспечение проекта включает выбор методов и инструментальных средств для реализации проекта, определение методов описания промежуточных состояний разработки, разработку методов и средств испытаний системы, обучение персонала и т.п.

На этапе даталогического проектирования приходится разрешать конфликт между желаемой эффективностью прикладных программ и качеством структуры базы данных. Основная цель проектирования базы данных - это сокращение избыточности хранимых данных, а следовательно, экономия объема используемой памяти, уменьшение затрат на многократные операции обновления избыточных копий и устранение возможности возникновения противоречий из-за хранения в разных местах сведений об одном и том же объекте. Так называемый «чистый» проект базы данных («каждый факт в одном месте») можно создать, используя методологию нормализации отношений [1,12,13]. Нормализация структуры базы данных позволяет устранить дефекты ненормализованной структуры, проявляющиеся при выполнении корректирующих запросов (т.н. аномалии добавления, обновления и удаления). Нормализация структуры данных важна потому, что она способствует углубленному пониманию разработчиком семантики данных предметной области. В результате применения нормализации удается получить весьма гибкий проект базы данных, позволяющий вносить в него необходимые расширения. Однако при этом важно помнить, что нормализация оптимизирует выполнение корректирующих запросов за счет производительности запросов-выборок. Если к приложению предъявляются повышенные требования в отношении их производительности, то эта проблема может решаться путем контролируемой денормализации отдельных реляционных таблиц.

Результатом даталогического проектирования являются концептуальная даталогическая модель базы данных и комплект описывающей ее сопроводительной документации, включающий, в частности, словарь данных и реляционную схему базы данных.