动机： 对数据结构进行规范性的定义，不考虑数据实现，而是作为未来数据实现的基础。

内容： 逻辑数据模型包含逻辑数据实体、属性、关系以及数据约束。

DIV-2 允许对架构的数据定义方面进行分析，而无需考虑特定于实现或特定于产品的问题。 DIV-2 的另一个目的是提供一个通用的数据定义字典，以便在描述中包含逻辑级数据元素时一致地表达模型。

在 DODAF 的其他模型中和数据有关的定义包括 :

DIV-2 中描述的数据与 OV-1 高级操作概念图中的信息或 OV-5b 操作活动模型中的活动资源 ( 其中资源是数据 ) 流对象相关。数据的关系可以是一个一个简单的子类型（其中 Data 是描述某物的结构化方式）。数据之间的关系也可能是复杂的（数据之间具有整体 - 部分 ( 和重叠 ) 的关系）。

DIV-2 信息实体和元素可以通过在 OV-6a 操作规则模型中捕获业务需求来进行约束和验证。

在 DIV-2 中建模的信息实体和元素还捕获在 OV-6c 事件跟踪描述中连接生命线的消息的信息内容。

DIV-2 可以捕获由于 StdV-1 标准概要或 StdV-2 标准预测中的标准所需的元素。

详细描述 :

DIV-2 是计算机科学中一个广义的形式化结构。它直接反映了从 DIV-1 概念数据模型到 DIV-2 的基于范式和相关理论的映射。

可能的构建方法 :

DoDAF 不推荐特定的数据建模方法。开发逻辑数据模型的适当方法取决于选择作为主要设计解决方案的技术 ( 例如，关系理论或面向对象 ) 。对于关系理论，逻辑数据模型似乎最好使用实体关系图来描述。对于面向对象，逻辑数据模型似乎最好使用类图和 / 或对象图来描述。

无论什么情况下，都应该注意数据模型的质量特征。逻辑数据模型的数据模型质量度量 ( 不是数据质量度量 ) 的定义和接受条件是比较宽松的。可以参考一些研究和最佳实践。作为软件验证、确认和质量因素，最佳实践的类型包括 :

     •  验证因素——是否建立了正确的模型 ?
         •  信息要保真。
         •  概念的、逻辑和物理的可追溯性。
         •  遵守政府和行业标准及最佳实践。
         •  要为数据定义值域。
         •  资源交换和其他互操作性需求。
         •  需要考虑网络中心的因素。
             -  XML 注册。
             -  COI 参与。
             -  DDMS 兼容性。
         •  应该具有标识符和标签。
         •  数据的验证因素 - 是否构建良好 ?
         •  数据的设计因素。
         •  数据的紧凑性。
         •  数据的抽象和概括。
         •  是否遵从本体论的基础。
         •  数据含义的纯粹度。
         •  逻辑和物理冗余。
         •  关注点分离。
         •  软件质量因素。
         •  文档化程度。
         •  命名规则。
         •  命名和业务语言。
         •  数据的定义。
         •  数据完整性。
         •  数据一致性。
         •  数据的可实现性。
         •  数据的枚举数 / 自由文本比率。

一个典型的设计机制是规范化——本质上是任何特定现实世界对象的一种表示。规范化有不同程度，常用的是第三范式 (3NF) 。在 3NF 下，没有重复的属性； 还可以降低规范性，例如可以使用查找表、在子类具有父类的公共属性以及将实体分解为更小的属性组。对于 DIV-2 ，应注意避免隐式的重复，即看起来名称不同的实体、属性或域值却存在实际内容的重复。

DIV-2 示例：

描述了 SAR 侦察模型作战环境中使用的信息元素和实体。属性表示以后用作表字段的特性。

DIV-2建模说明（建模工具EA）：

Toolbox	说明
	Details：详情 Entity Attribute：实体属性 Entity ltem：实体项 Entity Relationship：实体关系 Exchange Element：交换的元素 Logical Data Model：逻辑数据模型