基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的局部。别离是操作型源零碎、ETL零碎、数据展示和商业智能利用，如下图。
操作型源零碎，指的就是面向用户的各类零碎，如app、网站、ERP、CRM等零碎。这一块就是咱们数据仓库的数据起源，并且这类数据往往有各自的格局和内容，咱们同步过去之后，须要对数据进行荡涤和规范化。
ETL零碎，指的就是获取、转换、加载的(Extract Transformation and Load)过程以及在etl过程中应用到的数据和数据结构这样的一个过程的汇合。也就是蕴含etl脚本，以及etl中的数据，以及对应的构造。
ETL过程中的获取，指的是数据的同步，转换指的是对数据进行转换操作，因为数据同步过去之后，数据的格局可能不是咱们想要的，数据可能有一些缺漏，数据格式可能不统一等，所以这一步，咱们须要对数据进行打消拼写错误、解决畛域抵触、处理错误的数据、解析为规范的格局等。加载，指的就是通过转换的数据，咱们加载到咱们的指标门路或者指标表之中。个别有维度建模和范式建模的表中，kimball架构应用的是维度建模。
数据展示，指的就是用户组织、存储数据，反对开发者对数据进行查问，制作报表等。数据展示中的数据，必须是维度化的、原子的，以业务过程为核心的。保持应用总线结构的企业数据仓库，数据不应该依照个别部门须要的数据来构建。
商业智能利用，指的是开发这基于数据展示，开发出报表或者自主查问，为商业用户提供数据反对，数据分析等。商业智能利用与数据展示的区别，就是一个是针对开发者的，往往是数据库级别的展示，而商业智能利用往往是界面化的是针对普通用户的。