DB、ETL、DW、OLAP、DM、BI关系结构图

DB、ETL、DW、OLAP、DM、BI关系结构图

在此大概用口水话简单叙述一下他们几个概念：

（1）DB/Database/数据库——这里通常指的就是OLTP数据库，在线事物数据库，用来支持生产的，好比超市的买卖系统。DB保留的是数据信息的最新状态，只有一个状态！好比，天天早上起床洗脸照镜子，看到的就是当时的状态，至于以前的天天的状态，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中的不一样时间点的状态，好比，天天早上洗完照镜子时，都拍一张照片，每天这样，这些照片放入到一个相册中，以后就能够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一样时间点的状态，对同一个数据信息，保留不一样时间点的状态，就便于咱们作统计分析了。

（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，而后再“加载”到DW的一个过程，这里须要强调的是，DB的模型是ER模型，听从范式化设计原则，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，因此DB和DW的模型结构不一样，须要进行转换。 
（4）OLAP——在线分析系统，简单说就是报表系统，销售报表，统计报表，等等，这个你们都熟悉，固然，OLAP的统计要更复杂更丰富一些，好比切面，钻取等等。 
（5）DM/Data Mining/数据挖掘——这个挖掘，不是简单的统计了，他是根据几率论的或者其余的统计学原理，将DW中的大数据量进行分析，找出咱们不能直观发现的规律，好比，若是咱们天天早上照相，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，若是记录上10年，造成了3650天的相貌和饮食心情的数据，咱们每一个人都记录，有20万人记录了，那么，咱们也许经过这些记录，能够分析出，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，在积累了大量数据以后，对数据分析挖掘以后，获得了一个规律：将小孩的尿布和啤酒放在一块儿，销量会更好——业务专家在获得该结论以后，仔细分析，知道了缘由，由于英国男人喜欢看足球的多，老婆把小孩介绍男人看管，小孩尿尿须要尿布，而男人看足球喜欢喝酒，因此两样商品有密切的关系，放在一块儿销售会更好！

 

 

（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获得的科学规律以后，对生产进行适当的调整，好比，命令超市人员将啤酒喝尿布放在一块儿销售，这就副作用于DB修改存货数据了——这就是整个BI的做用！

信息技术通过近20年的大力发展，不少行业积累了不少珍贵的数据，真正的大数据时代到来了，也逐渐体现出 DB-ETL-DW-OLAP-DM-BI这条线路的重要性，但愿你们能懂得这个大数据时代的价值，把握住机遇，有更加美好的将来！