BI：商业智能（Business Intelligence）指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。

DW：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。数据仓库是实现商业智能的基础平台

OLTP：联机事务处理（Online Transaction Process），是公司日常运营的基础，是业务流程信息化的关键，基于生产数据库。

OLAP：联机分析处理（Online Analysis Process），基于数据仓库的数据分析，以供决策所需，面向管理层，面向未来。

DM：数据挖掘，Data Mining是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

ETL：数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。

DSS：决策支持系统（Decision Support System）是信息系统应用概念的深化，是在信息系统的基础上发展起来的系统。简单的说，决策支持系统是参与、支持人的决策过程的一类信息系统。它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而达到决策的目的。

CRM：是企业的一种商业策略，它按照客户的分割情况有效的组织企业资源，培养以客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流程，并以此为手段提高企业的获利能力，收入以及客户满意度。

数据（Data）：“数据”是对事件审慎、客观的纪录。以组织的专业用语来说，数据是结构化的纪录，其本身不具关联性与目标。

信息（Information）：“信息”是包括关联性与目标的数据。信息不但有潜力能够塑造接受者的看法，它本身有具体的轮廓之外，并且是为了某些目的所组织起来的。

知识（Knowledge）：“知识”是一种流动性质的综合体：其中包括结构化的经验、价值、以及经过文字化的信息。

数据、信息、知识这三层架构的关系：数据必须要经过有效的处理才可以变成信息，信息要经过专家的推论才有机会变成知识。

报表：以表格或（与）图形的形式表现数据情况的文档。

报告：在报表的基础上，对一个或多个表格重要内容的总结与比较，以图表、文字形式表现，并做出相应说明的文档。

相关分析：是寻找数据库中值的相关性。主要分析商品的相关性，即商品之间的促进关系和竞争关系分析，常见于商品微观分析。

时间序列：是依据预测对象过去的统计数据，找到其随时间变化的规律，建立时序模型，以推断未来数值的预测方法。

多维数据集：多维数据集是包含维度和度量值的多维结构。维度定义多维数据集的结构，而度量值提供最终用户感兴趣的数值。多维数据集内的单元位置由各维度成员的交集确定，通过对度量值进行聚合得到单元中的值。

维度：多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构（级别）。

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。

旋转：旋转是改变一个报告或页面显示的维方向以用户容易理解的角度来观察数据。

插件：用于增强或扩充系统功能的小软件包。

KPI：（Key Performance Indicators）是一种用于评测业务绩效的目标式量化管理指标。