DB ETL DW OLAP DM BI

(1)DB/Database/数据库

    这里一般指的就是OLTP数据库,在线事物数据库,用来支持生产的,比如超市的买卖系统,DB保留的是数据信息的最新状态,只有一个状态!比如,每天早上起床洗脸照镜子,看到的就是当时的状态,至于之前的每天的状态,不会出现的你的眼前,这个眼前就是db。

(2)DW/Data Warehouse/数据仓库

    这里保存的是DB中的不同时间点的状态,比如,每天早上洗完照镜子时,都拍一张照片,天天这样,这些照片放入到一个相册中,之后就可以查看每一天的状态了,这个相册就是数据仓库,他保存的是数据在不同时间点的状态,对同一个数据信息,保留不同时间点的状态,就便于我们做统计分析了。

(3)ETL/Extraction-Transformation-Loading——用于完成DB到DW的数据转存

    它将DB中的某一个时间点的状态,“抽取”出来,根据DW的存储模型要求,“转换”一下数据格式,然后再“加载”到DW的一个过程,这里需要强调的是,DB的模型是ER模型,遵从范式化设计原则,而DW的数据模型是雪花型结构或者星型结构,用的是面向主题,面向问题的设计思路,所以DB和DW的模型结构不同,需要进行转换。

(4)OLAP——在线分析系统(联机分析处理)

    简单说就是报表系统,销售报表,统计报表,等等,这个大家都熟悉,当然,OLAP的统计要更复杂更丰富一些,比如切面,钻取等等。相对的还有OLTP — online transaction processing

(5)DM /Data Mart — 数据集市

  数据集市也叫数据市场,是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。从范围上来说,数据是从企业范围的数据库、数据仓库,或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求,在分析、内容、表现,以及易用方面。数据中心的用户希望数据是由他们熟悉的术语表现的。

    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,并且只面向某个特定的主题。为了解决灵活性和性能之间的矛盾,数据集市就是数据仓库体系结构中增加的一种小型的部门或工作组级别的数据仓库。数据集市存储为特定用户预先计算好的数据,从而满足用户对性能的需求。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。

(5)DM/Data Mining/数据挖掘

    这个挖掘,不是简单的统计了,他是根据概率论的或者其他的统计学原理,将DW中的大数据量进行分析,找出我们不能直观发现的规律.

    比如,如果我们每天早上照相,量身材的时候,还记录下头一天吃的东西,黄瓜,猪腿,烤鸭,以及心情,如果记录上10年,形成了3650天的相貌和饮食心情的数据,我们每个人都记录,有20万人记录了,那么,我们也许通过这些记录,可以分析出,身材相貌和饮食的客观规律;

    再说一个典型的实例,就是英国的超市,在积累了大量数据之后,对数据分析挖掘之后,得到了一个规律:将小孩的尿布和啤酒放在一起,销量会更好——业务专家在得到该结论之后,仔细分析,知道了原因,因为英国男人喜欢看足球的多,老婆把小孩给男人看管,小孩尿尿需要尿布,而男人看足球喜欢喝酒,所以两样商品有密切的关系,放在一起销售会更好!

(6)BI/Business Intelligence/商业智能

    领导,决策者,在获取了OLAP的统计信息,和DM得到的科学规律之后,对生产进行适当的调整,比如,命令超市人员将啤酒喝尿布放在一起销售,这就反作用于DB修改存货数据了——这就是整个BI的作用!

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