就像画家容易爱上他的作品一样，数据建模专业人士也容易沉溺于他们的工作，对此专家表示，为既定任务选择正确的数据模型时，需要要把个人感情放在一边。

　　IT业内人士说，数据建模者不屈不挠热情洋溢的态度是可以理解的。毕竟，他们花了大量时间和努力，全心投入了整个过程中，做概念化数据库查询，映射数据源之间的关系，并把所有一切以多彩的视觉展现来表示。

　　但是，也正是这种驱动数据建模者更好地完成工作的激情，在管理者们评估已完成产品时可能导致争吵甚至伤及自尊心。你可以想象一下是什么场景，你告诉画家他的作品不够好，或者告诉他别人的作品更好。

　　数据管理专家和顾问们说，当某个数据模型未能采纳宣告失败时，很少有组织能做一些安抚感情的事，更不用说送鲜花了。然而，也有一些好的方法，管理员可以采取这些步骤来确保他们为工作选择的是最好的数据模型。

　　Bill Harison是数据仓库架构方面的专家，也是美国Omaha公共电力区的一位数据建模大师，他说第一步是要保持冷静的头脑，避免被他人的情绪所左右：“(数据建模者)非常固执，会认为他们的设计方式是唯一正确的方式。但是有好多种方式可以设计数据库，只要你遵循行之有效的方法。”

　　Harrison喜欢把待评估数据模型的副本打印出来，在他办公室的桌子上一份挨着一份都摆开，然后再开始考虑决策流程。他会在头脑中想象各种查询的运行情况，更近距离地看到这些模型。这样做的目的是为了获得这些模型在真实世界运行查询时的一种感觉。

　　Harrison解释说：“通常，你会看到的是有的模型非常特别，有的模型非常通用，那么你就可以打电话问问了。我曾见过有非常漂亮和非常优雅概念的通用模型，但是他们对用户来说却非常难于理解。你要时刻谨记简单好用的原则，并以此检验这些模型。”

　　Harrison说，在评估数据模型时要考虑一些问题：这个模型是否太复杂了?运行一个普通查询需要多久?非IT类人员或者业务用户能容易地写他们自己需要的查询吗?在组织运行的各种应用程序和数据库管理系统中它都能运行良好吗?

　　Bill Inmon是一位独立的数据仓库咨询顾问，也是《DW2.0：下一代数据仓库架构》一书的作者。他补充说，管理者们还需要一直谨记基本的数据模型目的。

　　虽然这个建议听起来有点不伤脑筋，Inmon说组织常常会犯错误认为，简单的可以用于一类型系统的数据模型可以很容易地在其它系统中操作。

　　Inmon说：“对于不同的目的会产生不同的数据模型。人们围绕数据模型的所有问题都是因为没有明确下面这几个问题：你这个数据模型的目的是什么？它需要与运营系统交流吗？它需要与数据仓库交互吗？工作流呢？”

　　Inmon把这个问题比作像：一群朋友在谈论谁是世界上最美丽的女人。

　　他说：“关于谁最美丽完全是一个主观问题，这与我们讨论的话题类似。我的数据模型比你的数据模型更漂亮。但是一旦你理解了一个数据模型所服务的目的，而另一个数据模型服务不同的目的，那么你就可以客观一些，而不是主观判断了。”

　　Len Silverston是《数据模型资源宝典》一书的作者，他说，管理者们应该记得与数据建模者的整个交流过程应该是开放的环境。这意味着可以随意提问，发起调整建议并得到他们的反馈。

　　为了说明这一点，Silverston回忆说，当他被要求进入一个公司帮助评估几套数据模型时，有位数据建模者在他的创作落选之后变得非常沮丧。这位数据建模者的消极最终伤害到了整个工作。

　　Silverston说：“请试着偶尔让人们平衡一下。这里涉及到了很多个人的骄傲和自尊。”