ODS：データソース：1は、ERモデルに沿って、リレーショナルデータベースからです。ログからパート、2次元テーブルのクリーニング
DWD：すべてのデータ統合と標準化をクリーンアップ。非標準の命名、クリーニングダーティデータ。最後にきれいな、一貫性のあるデータを得ました。
このような領域として抽出された共通の寸法、
DWS：次元モデリング、一般的な要約レベルは、ダブルカウントを避けるために。
DM：インデックスライブラリ、市場指向分析
外形寸法：
外形寸法は、定義によって、物事の視点で見てください。色から例えば、手の角度の大きさを比較するために
、マシンの外観、CPUから、比較可能なモバイル経由よりもメモリ性能
ERモデルで物事のディメンション表、通常、単一の主キーを、客観的実体は、彼らと、なりますが存在する
記述プロパティは、テキストの一般的な特性は、記述、説明はディメンションと呼ばれる
このような商品、単一のマスターキーとして：アイテムID、起源、色、材料、サイズ、単価、を含むプロパティ
ではなく、属性価格など、テキストである必要があり、サイズ、数値の記述毎日の主な寸法であり
、時間ディメンションテーブル、地理ディメンションテーブル、等：抽象記載の