1、DB（DataBase）:數(shù)據(jù)庫，一般指的就是OLTP數(shù)據(jù)庫，在線事物數(shù)據(jù)庫，用來支持生產(chǎn)的。DB保留的是數(shù)據(jù)信息的最新狀態(tài)，只有一個狀態(tài)！

2、DW（Data Warehouse）：數(shù)據(jù)倉庫，保存的是數(shù)據(jù)在不同時間點的狀態(tài)，對同一個數(shù)據(jù)信息，保留不同時間點的狀態(tài)，便于我們做統(tǒng)計分析.

3、關(guān)于DM，目前網(wǎng)上有兩種說法，一說數(shù)據(jù)集市（Data Mart）;一說數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），百度百科給出的是數(shù)據(jù)挖掘的概念，這里將這兩種說法都做了解釋：

DM（Data Mart）：數(shù)據(jù)集市，以某個業(yè)務(wù)應(yīng)用為出發(fā)點而建立的局部DW，DW只關(guān)心自己需要的數(shù)據(jù)，不會全盤考慮企業(yè)整體的數(shù)據(jù)架構(gòu)和應(yīng)用，每個應(yīng)用有自己的DM。

DM（Data Mining）：數(shù)據(jù)挖掘，又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。

4、ODS（Operating Data Store）：操作性數(shù)據(jù)倉庫，最早的數(shù)據(jù)倉庫模型。特點是數(shù)據(jù)模型采取了貼源設(shè)計，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是怎樣的，ODS數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)就是怎樣的。所不同的是ODS數(shù)據(jù)庫可以提供數(shù)據(jù)變化的歷史，所以O(shè)DS數(shù)據(jù)庫中每張表都會增加一個日期類型，表示數(shù)據(jù)的時間點，將每天數(shù)據(jù)的變化情況都存下來，這樣有利于數(shù)據(jù)的分析。

5、OLTP（on-line transaction processing）：聯(lián)機事務(wù)處理，OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如銀行交易。

6、OLAP（On-Line Analytical Processing）：聯(lián)機分析處理，OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。

7、BI（Business Intelligence）：商業(yè)智能，領(lǐng)導(dǎo)，決策者，在獲取了OLAP的統(tǒng)計信息，和DM得到的科學(xué)規(guī)律之后，對生產(chǎn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，比如，命令超市人員將啤酒喝尿布放在一起銷售，這就反作用于DB修改存貨數(shù)據(jù)了——這就是整個BI的作用.