Data Warehouse

本世纪80年代中期，"数据仓库之父"William H.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。

Data mart

数据集市，或者叫做"小数据仓库"。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只是面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。

OLAP

联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时，Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

ROLAP

基于Codd的12条准则，各个软件开发厂家见仁见智，其中一个流派，认为可以沿用关系型数据库来存储多维数据，于是，基于稀疏矩阵表示方法的星型结构（star schema）就出现了。后来又演化出雪花结构。为了与多维数据库相区别，则把基于关系型数据库的OLAP称为Relational OLAP，简称ROLAP。代表产品有Informix Metacube、Microsoft SQL Server OLAP Services。

MOLAP

Arbor Software严格遵照Codd的定义，自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据，开创了多维数据存储的先河，后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。被人们称为Muiltdimension OLAP，简称MOLAP，代表产品有Hyperion(原Arbor Software) Essbase、Showcase Strategy等。

HOLAP

HOLAP 存储模式结合了 MOLAP 和 ROLAP 二者的特性。同 MOLAP 一样，HOLAP 使得分区的聚合按多维结构存储。HOLAP 不会使源数据的复本存储起来。对于只访问包含于分区聚合中的汇总数据的查询，HOLAP 与 MOLAP 特性相同。访问源数据的查询（例如深化至原子多维数据集单元，而该单元没有对应的聚合数据）必须从关系数据库中检索数据，并且将不如源数据存储在 MOLAP 结构中那样快速。

按 HOLAP 存储的分区小于同一个按 MOLAP 存储的分区，而比 ROLAP 分区响应涉及汇总数据的查询要快。一般情况下，HOLAP 存储模式适用于要求对基于大量源数据的汇总能够实现快速查询响应的多维数据集中的分区。

Client OLAP

相对于Server OLAP而言。部分分析工具厂家建议把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。代表产品有Brio Designer，Business Object(BO也叫micro CUBE)。

DSS

决策支持系统（Decision Support System），相当于基于数据仓库的应用。决策支持就是在收集所有有关数据和信息，经过加工整理，来为企业决策管理层提供信息，为决策者的决策提供依据。

ETL

数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。

Ad hoc query

即席查询，数据库应用最普遍的一种查询，利用数据仓库技术，可以让用户随时可以面对数据库，获取所希望的数据。

EIS

主管信息系统（Executive Information System），指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。

BPR

业务流程重整（Business Process Reengineering），指利用数据仓库技术，发现并纠正企业业务流程中的弊端的一项工作，数据仓库的重要作用之一。

BI

商业智能（Business Intelligence），指数据仓库相关技术与应用的通称。指利用各种智能技术，来提升企业的商业竞争力。

Data Mining

数据挖掘，Data Mining是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

CRM

客户关系管理（Customer Relationship Management），数据仓库是以数据库技术为基础但又与传统的数据库应用有着本质区别的新技术，CRM就是基于数据仓库技术的一种新应用。但是，从商业运作的角度来讲，CRM其实应该算是一个古老的"应用"了。

CRM就是客户关系管理（Customer Relationship Management CRM ），是一个通过详细管理企业与客户之间的关系来实现客户价值最大化的方法。CRM源于"以客户为中心"的新型商业模式，是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。通过向企业的销售、市场和服务等部门和人员提供全面，个性化的客户资料，并强化跟踪服务，信息分析能力，使他们能够协同建立和维护一系列与客户以及生意伙伴之间卓有成效的"一对一关系"，从而使企业得以提供更快捷和周到的优质服务，提高客户满意度，吸引和保持更多的客户，从而增加营业额，并通过信息共享和优化商业流程有效地降低企业经营成本。 　　

CRM通过重视每个员工在业务上开拓、培养和维持多变而富于产出性的客户关系来提高客户忠诚度，使企业赢得竞争优势和长足利润。

Meta Data

元数据，关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。同时元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。为数据仓库的发展和使用提供方便。