数据模型建构流程是一套系统性且步骤丰富的作业，它致力于将现实世界的数据进行抽象化、结构化，最终转换为数据库的构造。以下是关于数据建模过程的具体步骤详述：
1. 需求解析：此步骤作为数据建模的起始点，通过与业务干系人的沟通，收集有关数据运用与管理的需求信息。目的是理解业务需求背后，辨识出关键的数据实体及其相互关系。
2. 概念模型构建：在明确需求后，开始创建概念数据模型。此阶段常使用实体关系图（ER图）来描绘实体、属性和它们之间的关系，以此抽象地定义数据需求。
3. 逻辑模型设计：将概念模型进一步转化为逻辑模型，记录可在数据库中实现的数据结构。此过程是将ER图中的元素转换为具体的关系模式。
4. 物理模型设计：将逻辑模型细化成物理模型，考虑到具体的数据库管理系统（DBMS）的细节，如命名规范、字段类型、存储过程及触发器的设置等。
5. 数据准备与净化：在建模进程中，对数据进行预处理以确保其完整性和一致性是必要的步骤。这包括处理缺失值、异常值以及重复值等问题。
6. 模型构建与训练：选择适当的算法或模型，并利用历史数据对其进行训练，以便捕捉数据中的规律。此阶段可能涉及特征选择、参数调优等操作。
7. 效果评估与优化：通过交叉验证、误差分析等方法对模型的性能进行评估，并根据评估结果对模型进行相应的优化，以提升其准确度和稳健性。