Einzelne Anwendungen tragen jeweils ihr eigenes Schema. Ein Enterprise Data Model erhebt sich über sie, um gemeinsame Entitäten einmalig zu definieren, sodass „Kunde“ oder „Produkt“ über Finanzen, Betrieb und Analyse hinweg konsistent strukturiert sind.
Es unterscheidet sich von einer Ontologie in der Schwerpunktsetzung. Ein Datenmodell konzentriert sich darauf, wie Daten strukturiert und gespeichert werden; eine Ontologie konzentriert sich auf die Bedeutung und das Schließen zwischen Konzepten. In der Praxis ergänzen sie sich, und ein starkes Datenmodell ist eine natürliche Grundlage für eine semantische Schicht darüber.