數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫是一個支持管理決策的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)是面向主題的、集成的、不易丟失的并且是時間變量。數(shù)據(jù)倉庫是所有操作環(huán)境和外部數(shù)據(jù)源的快照集合。它并不需要非常精確，因為它必須在特定的時間基礎(chǔ)上從操作環(huán)境中提取出來。
數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)倉庫只限于單個主題的區(qū)域，例如顧客、部門、地點等。數(shù)據(jù)集市在從數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)時可以依賴于數(shù)據(jù)倉庫，或者當(dāng)它們從操作系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)時就不依賴于數(shù)據(jù)倉庫。
事實：事實是數(shù)據(jù)倉庫中的信息單元，也是多維空間中的一個單元，受分析單元的限制。事實存儲于一張表中（當(dāng)使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫時）或者是多維數(shù)據(jù)庫中的一個單元。每個事實包括關(guān)于事實（銷售額，銷售量，成本，毛利，毛利率等）的基本信息，并且與維度相關(guān)。在某些情況下，當(dāng)所有的必要信息都存儲于維度中時，單純的事實出現(xiàn)就是對于數(shù)據(jù)倉庫足夠的信息。我們稍后討論有關(guān)缺無事實的情況。
維度：維度是用來反映業(yè)務(wù)的一類屬性，這類屬性的集合構(gòu)成一個維度。例如，某個地理維度可能包括國家、地區(qū)、省以及城市的級別。一個時間維度可能包括年、季、月、周、日的級別。
級別：維度層次結(jié)構(gòu)的一個元素。級別描述了數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，從數(shù)據(jù)的最高（匯總程度最大）級別直到最低（最詳細(xì)）級別（如大分類-中分類-小分類-細(xì)分類）。級別僅存在于維度內(nèi)。級別基于維度表中的列或維度中的成員屬性。
數(shù)據(jù)清洗：對數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)無用的或者不符合數(shù)據(jù)格式規(guī)范的數(shù)據(jù)稱之為臟數(shù)據(jù)。清洗的過程就是清除臟數(shù)據(jù)的過程。
數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中后端處理的一部分。數(shù)據(jù)采集過程是指從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中收集與數(shù)據(jù)倉庫各指標(biāo)有關(guān)的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：解釋業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并修改其內(nèi)容，使之符合數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)格式規(guī)范，并放入數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)中。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括數(shù)據(jù)存儲格式的轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)表示符的轉(zhuǎn)換（如產(chǎn)品代碼到產(chǎn)品名稱的轉(zhuǎn)換）。
聯(lián)機分析處理(OLAP Online Analytical Processing )：OLAP是一種多維分析技術(shù)，用來滿足決策用戶在大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，從多角度探索業(yè)務(wù)活動的規(guī)律性、市場的運作趨勢的分析需求，并輔助他們進行戰(zhàn)略發(fā)展決策的制定。按照數(shù)據(jù)的存儲方式分OLAP又分為ROLAP、MOLAP和HOLAP。在客戶信息數(shù)據(jù)倉庫CCDW的數(shù)據(jù)環(huán)境下，OLAP提供上鉆、下鉆、切片、旋轉(zhuǎn)等在線分析機制。完成的功能包括多角度實時查詢、簡單的數(shù)據(jù)分析，并輔之于各種圖形展示分析結(jié)果。
數(shù)據(jù)挖掘：在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新信息的過程被稱為數(shù)據(jù)挖掘，這些新信息不會從操作系統(tǒng)中獲得。
切片：一種用來在數(shù)據(jù)倉庫中將一個維度中的分析空間限制為數(shù)據(jù)子集的技術(shù)。
切塊：一種用來在數(shù)據(jù)倉庫中將多個維度中的分析空間限制為數(shù)據(jù)子集的技術(shù)。
星型模式：是數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用程序的最佳設(shè)計模式。它的命名是因其在物理上表現(xiàn)為中心實體，典型內(nèi)容包括指標(biāo)數(shù)據(jù)、輻射數(shù)據(jù)，通常是有助于瀏覽和聚集指標(biāo)數(shù)據(jù)的維度。星形圖模型得到的結(jié)果常常是查詢式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠為快速響應(yīng)用戶的查詢要求提供最優(yōu)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。星形圖還常常產(chǎn)生一種包含維度數(shù)據(jù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)的兩層模型。
雪花模式：指一種擴展的星形圖。星形圖通常生成一個兩層結(jié)構(gòu)，即只有維度和指標(biāo)，雪花圖生成了附加層。實際數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)建設(shè)過程中，通常只擴展三層：維度（維度實體）、指標(biāo)（指標(biāo)實體）和相關(guān)的描述數(shù)據(jù)（類目細(xì)節(jié)實體）超過三層的雪花圖模型在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中應(yīng)該避免。因為它們開始像更傾向于支持OLTP 應(yīng)用程序的規(guī)格化結(jié)構(gòu)，而不是為數(shù)據(jù)倉庫和OLAP應(yīng)用程序而優(yōu)化的非格式化結(jié)構(gòu)。
粒度：粒度將直接決定所構(gòu)建倉庫系統(tǒng)能夠提供決策支持的細(xì)節(jié)級別。粒度越高表示倉庫中的數(shù)據(jù)較粗，反之，較細(xì)。粒度是與具體指標(biāo)相關(guān)的，具體表現(xiàn)在描述此指標(biāo)的某些可分層次維的維值上。例如，時間維度，時間可以分成年、季、月、周、日等。數(shù)據(jù)倉庫模型中所存儲的數(shù)據(jù)的粒度將對信息系統(tǒng)的多方面產(chǎn)生影響。事實表中以各種維度的什么層次作為最細(xì)粒度，將決定存儲的數(shù)據(jù)能否滿足信息分析的功能需求，而粒度的層次劃分、以及聚合表中粒度的選擇將直接影響查詢的響應(yīng)時間。
度量值：在多維數(shù)據(jù)集中，度量值是一組值，這些值基于多維數(shù)據(jù)集的事實數(shù)據(jù)表中的一 列，而且通常為數(shù)字。此外，度量值是所分析的多維數(shù)據(jù)集的中心值。即，度量值是最終用戶瀏覽多維數(shù)據(jù)集時重點查看的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)（如銷售、毛利、成本）。所選擇的度量值取決于最終用戶所請求的信息類型。
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本文標(biāo)題：數(shù)據(jù)倉庫術(shù)語說明
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