1. 数据模型主要由三部分构成：数据结构、数据操作和完整性约束，这三部分通常被合称为数据的三个基本要素。

2. 数据模型是一种用于描述和沟通数据需求的标准符号集合，它简单易懂、易于计算机实现，并有助于利益相关者理解和把握数据库中复杂的关系网。

3. 在数据库中，尽管数据量庞大且关系复杂，但没有一个清晰的结构框架，即数据模型，利益相关者将难以洞察数据库的构造，也难以准确表达数据需求，因此数据模型的重要性不言而喻。

4. 数据的技术特征可以从多个维度来考察：

a. 数据的样本分布、时间范围和字段特性；

b. 数据容量，包括样本数量、变量数量、时间序列的长度以及数据所占用的存储空间；

c. 数据质量，涉及样本的代表性、数据规范性、观察颗粒度、准确度、误差和数据完整性；

d. 数据的时效性，即数据是否还能反映观察对象随时间变化的情况；

e. 数据来源，包括第一手观察数据、由观察者提供的第一手数据，以及其他数据源推导得出的数据；

f. 数据的产生方式，既可以是人的行为产生，也可以是机器自动生成；

g. 数据的获取渠道，既包括线上渠道，也包括线下渠道；

h. 数据的类型，区分结构化与非结构化数据，以及它们的存在形式，如文字、数字、图表、声音和视频等；

i. 不同数据集之间的互操作性和可连接性，如样本ID的一致性、变量定义的统一性以及数据单位的一致性；

j. 数据是否涉及个人数据，这类数据在隐私保护方面有特殊要求，需要单独讨论。