我们说数据仓库，很容易就会联想到“商务智能”，基本的数据仓库存在其实都是为了业务的智能分析而服务的。 说到这里，很多人糊涂了。数据仓库是什么鬼？商务智能又是什么鬼？
度娘对于这两个高大上的名词给出的解释多如牛毛，除了一大把的专业名词还是专业名词。
其实我也挺头疼，后来我想了想，终于想到了通俗去解释这两个名词的方法。
正常思维来说，我们想要用通俗的方式，只能从最俗的事上着手了。民以食为天，鄙人粗陋以为吃饭这事挺俗气的，当然我只是在说这个行为，因为我们一日须三餐，有人再外加点心、夜宵的，可谓时时在吃喝，那就只有俗事才能时时刻刻这么干着呀。
关于吃饭这一行为，我们今天关注的焦点在“饭”上，关注它是如何做出来的，通常来说我们说做饭其实就是在讲烹饪菜肴。那如果用这件事来进行类比，应该如何解释呢？
首先商务智能整个实现的过程就好比一桌美味佳肴的生产过程。
企业实现商务的智能的根本目的是满足各业务部门的多方需求，比如做一桌菜肯定是优先考虑食客们的口味和兴趣爱好。
做菜的核心材料是食材，
商务智能的核心是数据。
我们从菜市场上不同摊位，不同区域进行采购，回来后进行分区存储，然后再清洗，切菜，配菜，最后加工成一道道色香味俱全的美味，这个过程就是商务智能中数据收集，数据清洗，数据加工，直至最后呈现的过程。
把上面的信息结合起来，商务智能的概念就很明朗了，较专业的说法就是基于业务部门多元化的需求而开发的一套数据型的，集数据采集、数据清洗加工、结果展现于一体的决策支撑系统。而这一系列过程的最终决定权在于业务分析的需要。 那上面提到的这一系列的节点，其中数据采集、数据清洗、数据清洗加工就可以归到数据仓库的技术。这里说的数据仓库，首先是数据库，但是跟数据库是有区别的。度娘说数据库是面对事务设计，数据仓库面对主题设计。 众所周知仓库是囤放物品的地方，这个“囤”就涵盖了各种历史性物品，而数据库存放的是某一业务的临时性物品，这个物品随时要被更改，被替换，所以说数据库是事务型的。
那从实例来讲...
不好意思，我还得用吃的类比...原谅我！
例如酒店的配菜区存放着各种待烹饪的配菜，那个地方就可以称之为数据库，那些菜是随时会被取走、增加或改刀的，而储藏区里，可能有饮料区，蔬菜区，水果区等，这些就可以称之为仓库了。 对于仓库，我们可以在食物不变质的前提下随意囤放，等我们有烹饪需求时再从仓库里的各片区域取材烹饪。这个就好比我们把历史性数据都分门别类存放在数据仓库的不同表里，等我们需要分析或总结业务现象的时候就可以借助数据库查询语言进行查询了。 从收集源头来说，数据仓库的数据来自各个不同的数据集市，这些集市可能是不同服务器，不同操作系统。就好比储藏室的果蔬品可能采自于一家菜市场，也可能是多家，或者是来自某个菜市场多个不同的摊位。
讲了这么多，你听懂了吗？没有的话，明天就早起买菜做菜吧，嘻嘻。
