维度：维度是用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度。例如，某个地理维度可能包括国家、地区、省以及城市的级别。一个时间维度可能包括年、季、月、周、日的级别。
级别：维度层次结构的一个元素。级别描述了数据的层次结构，从数据的最高（汇总程度最大）级别直到最低（最详细）级别（如大分类-中分类-小分类-细分类）。级别仅存在于维度内。级别基于维度表中的列或维度中的成员属性。
数据清洗：对数据仓库系统无用的或者不符合数据格式规范的数据称之为脏数据。清洗的过程就是清除脏数据的过程。
数据采集：数据仓库系统中后端处理的一部分。数据采集过程是指从业务系统中收集与数据仓库各指标有关的数据。
数据转换：解释业务数据并修改其内容，使之符合数据仓库数据格式规范，并放入数据仓库的数据存储介质中。数据转换包括数据存储格式的转换以及数据表示符的转换（如产品代码到产品名称的转换）。
联机分析处理(OLAP Online Analytical Processing )：OLAP是一种多维分析技术，用来满足决策用户在大量的业务数据中，从多角度探索业务活动的规律性、市场的运作趋势的分析需求，并辅助他们进行战略发展决策的制定。按照数据的存储方式分OLAP又分为ROLAP、MOLAP和HOLAP。在客户信息数据仓库CCDW的数据环境下，OLAP提供上钻、下钻、切片、旋转等在线分析机制。完成的功能包括多角度实时查询、简单的数据分析，并辅之于各种图形展示分析结果。
数据挖掘：在数据仓库的数据中发现新信息的过程被称为数据挖掘，这些新信息不会从操作系统中获得。
切片：一种用来在数据仓库中将一个维度中的分析空间限制为数据子集的技术。
切块：一种用来在数据仓库中将多个维度中的分析空间限制为数据子集的技术。
星型模式：是数据仓库应用程序的最佳设计模式。它的命名是因其在物理上表现为中心实体，典型内容包括指标数据、辐射数据，通常是有助于浏览和聚集指标数据的维度。星形图模型得到的结果常常是查询式数据结构，能够为快速响应用户的查询要求提供最优的数据结构。星形图还常常产生一种包含维度数据和指标数据的两层模型。
雪花模式：指一种扩展的星形图。星形图通常生成一个两层结构，即只有维度和指标，雪花图生成了附加层。实际数据仓库系统建设过程中，通常只扩展三层：维度（维度实体）、指标（指标实体）和相关的描述数据（类目细节实体）；超过三层的雪花图模型在数据仓库系统中应该避免。因为它们开始像更倾向于支持OLTP 应用程序的规格化结构，而不是为数据仓库和OLAP应用程序而优化的非格式化结构。
粒度：粒度将直接决定所构建仓库系统能够提供决策支持的细节级别。粒度越高表示仓库中的数据较粗，反之，较细。粒度是与具体指标相关的，具体表现在描述此指标的某些可分层次维的维值上。例如，时间维度，时间可以分成年、季、月、周、日等。
数据仓库模型中所存储的数据的粒度将对信息系统的多方面产生影响。事实表中以各种维度的什么层次作为最细粒度，将决定存储的数据能否满足信息分析的功能需求，而粒度的层次划分、以及聚合表中粒度的选择将直接影响查询的响应时间。
度量值：在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。即，度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据（如销售、毛利、成本）。
冰山查询――iceberg query
在数据仓库领域有一个概念叫Iceberg query，中文一般翻译为“冰山查询”。冰山查询在一个属性或属性集上计算一个聚集函数，以找出大于某个指定阈值的聚集值。
以销售数据为例，你想产生这样的一个顾客－商品对的列表，这些顾客购买商品的数量达到3件或更多。这可以用下面的冰山查询表示：
Select P.cust_ID, P.item_ID, SUM(P.qty)
From Purchase P
Group by P.cust_ID, P.item_ID
Having SUM(P.qty)>=3