数据架构与建模

OLAP

OLAP（联机分析处理）是一种用于支持复杂业务分析、数据探索和决策支持的计算技术。它通过对海量数据进行快速、稳定、多维度的汇总、切片、钻取和旋转等交互式查询，将数据转化为可供分析的商业信息，是数据仓库和商业智能（BI）系统的核心引擎。

维度建模

维度建模是一种用于数据仓库和商业智能系统的结构化数据设计方法，其核心是以业务用户的视角，将数据组织为“事实”和“维度”两大类，以支持高性能、直观的查询与分析。它通过星型或雪花型模式来物理实现，旨在简化复杂数据，提升分析效率。

数据集市

数据集市是一种面向特定业务主题、部门或用户群体的、规模相对较小的数据仓库子集。它通常从企业级数据仓库或业务系统中抽取、转换并装载（ETL）数据，旨在为特定分析场景提供高度聚焦、易于访问且性能优化的数据服务，以支持部门级决策和业务分析。

数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。它通过 ETL 过程，将来自多个异构操作型数据源的数据进行清洗、整合与重组，构建一个统一的分析环境，以支持复杂的查询、报表生成与数据分析。

数据管道

数据管道（Data Pipeline）是一套用于自动化数据从源头到目的地流动、转换与处理的架构与流程。它通过一系列编排好的处理步骤，将原始数据转化为可供分析、应用或存储的可用数据，是现代数据基础设施的核心组件。

批流一体

批流一体是一种现代数据处理架构理念，旨在通过统一的编程模型、计算引擎和存储层，实现对历史批量数据和实时流式数据的无缝集成与协同处理，从而简化数据栈、降低开发运维复杂度，并满足企业对数据时效性与一致性的综合需求。