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在计算机科学领域中，数据结构和数据模型是两个关键术语。

1. 数据结构是指数据的组织方式，例如数组、链表、树和图等。这些数据结构可以用于实现数据存储和数据操作的功能。数据结构的选择对于计算机程序的性能有很大影响，因此需要根据具体应用场景来决定。不同的数据结构适合不同类型的问题和任务。

2. 数据模型则涉及到对数据进行建模和解读，以帮助消费者理解数据并预测未来趋势。

3. 数据模型的建立通常包括以下几个步骤：定义明确的领域知识，这可以帮助消费者了解他们所处理的问题是什么；然后，收集并整合现有的数据资源；通过算法来解读和处理数据；使用模型评估方法进行评估，并根据评估结果进行优化调整。

4. 在实际运用中，我们常常遇到各种类型的问题和任务，例如机器学习、深度学习、自然语言处理和推荐系统等。每个领域的专家都会根据自己的专业知识和经验选择不同的数据结构来解决问题。

5. 数据结构的复杂性会影响数据处理速度和效率。例如，如果一个数据结构包含大量的嵌套循环或者复杂的递归调用，那么它可能导致性能下降，尤其是在高并发环境下。

6. 数据模型不仅涉及对数据的建模和解读，还包括了如何利用模型来预测未来的发展趋势或事件的结果。

7. 在构建数据模型时需要考虑的因素有：
数据的维度和特征数量
数据的质量和准确性
模型的可解释性和泛化能力
计算资源的限制以及模型复杂度的平衡

8. 数据模型的建立过程是一个迭代的过程，需要不断地尝试和修正模型以找到最优解。

数据结构是数据存储和操作的基础，而数据模型是数据的解读和应用的桥梁。二者相辅相成，缺一不可。