（2）dw/data warehouse/資料倉儲——這裡儲存的是db中的不同時間點的狀態，比如，每天早上洗完照鏡子時，都拍一張**，天天這樣，這些**放入到乙個相簿中，之後就可以檢視每一天的狀態了，這個相簿就是資料倉儲，他儲存的是資料在不同時間點的狀態，對同乙個資料資訊，保留不同時間點的狀態，就便於我們做統計分析了。
（3）etl/extraction-transformation-loading——用於完成db到dw的資料轉存，它將db中的某乙個時間點的狀態，「抽取」出來，根據dw的儲存模型要求，「轉換」一下資料格式，然後再「載入」到dw的乙個過程，這裡需要強調的是，db的模型是er模型，遵從正規化化設計原則，而dw的資料模型是雪花型結構或者星型結構，用的是面向主題，面向問題的設計思路，所以db和dw的模型結構不同，需要進行轉換。
（5）dm/data mining/資料探勘——這個挖掘，不是簡單的統計了，他是根據概率論的或者其他的統計學原理，將dw中的大資料量進行分析，找出我們不能直觀發現的規律，比如，如果我們每天早上照相，量身材的時候，還記錄下頭一天吃的東西，黃瓜，豬腿，烤鴨，以及心情，如果記錄上10年，形成了3650天的相貌和飲食心情的資料，我們每個人都記錄，有20萬人記錄了，那麼，我們也許通過這些記錄，可以分析出，身材相貌和飲食的客觀規律；再說乙個典型的例項，就是英國的超市，在積累了大量資料之後，對資料分析挖掘之後，得到了乙個規律：將小孩的尿布和啤酒放在一起，銷量會更好——業務專家在得到該結論之後，仔細分析，知道了原因，因為英國男人喜歡看足球的多，老婆把小孩介紹男人看管，小孩尿尿需要尿布，而男人看足球喜歡喝酒，所以兩樣商品有密切的關係，放在一起銷售會更好！
（6）bi/business intelligence/商業智慧型——領導，決策者，在獲取了olap的統計資訊，和dm得到的科學規律之後，對生產進行適當的調整，比如，命令超市人員將啤酒喝尿布放在一起銷售，這就反作用於db修改存貨資料了——這就是整個bi的作用！
資訊科技經過近20年的大力發展，很多行業積累了很多珍貴的資料，真正的大資料時代到來了，也逐漸體現出 db-etl-dw-olap-dm-bi這條線路的重要性，希望大家能懂得這個大資料時代的價值，把握住機遇，有更加美好的未來！
資料倉儲的價值：
資料倉儲的基本構架：
資料倉儲的源資料型別：
資料倉儲的多維資料模型：
資料立方體-維度與olap：
db、etl、dw、olap、dm、bi關係結構圖：
ods與dw的關係
//這篇文章很好。推薦。
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