在正式学习使用DataSphere前，您需要理解以下基本概念。
定义数据仓库的名称和业务空间，以企业内一个相对独立的业务为分配单元。例如，如果业务涉及零售、文娱，且系统间相对独立，则需要构建两个业务板块，即零售、文娱。如果业务仅涉及零售，且业务内的系统间隔离较少，则只需要构建一个业务板块，即零售。
定义企业构建数据所需的全局概念对象或参数，以保证全局概念统一。当定义完成后，系统内其他指标（例如派生指标）可以按需统一、通用化引用这些对象，例如统计周期。
项目是一种物理空间上的划分。项目管理，即用户在数据中台建设过程中，对物理资源及开发人员进行隔离化管理。一个业务板块可以包含多个项目，每个系统成员可以加入多个不同的项目。
存储数据的物理数据库即物理数据源。物理数据源可以作为数据同步传输的上游数据来源，也可以作为数据同步传输的目标数据存储介质。
维度即进行统计的对象。通常情况下，维度是实际存在、不因事件发生就存在的实体。创建维度，即从顶层规范业务中的实体（主数据），并保证实体的唯一性。
业务过程即业务活动中的所有事件。创建业务过程，即从顶层规范业务中事务内容的类型及唯一性。
维度逻辑表与维度一一对应，是通过丰富维度中的属性信息构建形成的。创建维度逻辑表，即完成公共对象明细数据设计及加工处理，从而便于提取业务中对象的明细数据。
事实逻辑表与业务过程对应，是通过丰富业务过程的属性及度量信息构建形成的。创建事实逻辑表，即完成公共事务明细数据设计及加工处理，从而便于提取业务中事务的明细数据。
统计的业务范围，筛选出符合业务规则的记录（类似于SQL中where后的条件，不包括时间区间）。
指标分为原子指标和派生指标。
原子指标：对指标统计口径（即计算逻辑）、具体算法的一个抽象，例如支付金额。 派生指标：业务中常用的统计指标。派生指标=原子指标+业务限定+统计周期+统计粒度。例如，自然周、会员、采用优惠券支付的订单。
统计分析的对象或视角，定义数据需要汇总的程度，可以理解为聚合运算时的分组条件（类似于SQL中group by的对象）。粒度是维度的一个组合，指明您的统计范围。例如，某个指标是某个卖家在某个省份的成交额，则粒度就是卖家、省份这两个维度的组合。