دریاچه داده یک مخزن ذخیره‌سازی است که حجم زیادی از داده های خام را در فرمت اصلی خود نگهداری می‌کند تا زمانی که برای استفاده در برنامه‌های تحلیلی، موردنیاز باشند. درواقع دریاچه داده یک مخزن متمرکز است که امکان ذخیره‌سازی تمام داده های ساختاریافته و بدون ساختار را، در هر مقیاسی فراهم می‌کند.
انبار داده (Data Warehouse) نوعی سیستم مدیریت داده دیجیتال است که برای فعال‌کردن و پشتیبانی از فعالیت‌های هوش تجاری (BI) و تحلیل داده‌ها طراحی شده است. انباره‌های داده صرفاً برای انجام پرس‌وجو و تحلیل داده در نظر گرفته شده‌اند و اغلب حاوی مقادیر زیادی از داده های تاریخی هستند.
تحلیل داده (Data analytics) فرایند بررسی مجموعه‌ای از داده ها، برای پیداکردن روندها و نتیجه‌گیری در مورد اطلاعات موجود در آنها است. می‌توان گفت آنالیز داده، داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند که شامل طیف وسیعی از ابزارها، فناوری‌ها و فرایندهایی است که برای یافتن روندها و حل مشکلات با استفاده از داده‌ها استفاده می‌شود. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌تواند فرایندهای کسب‌وکار را شکل دهد، تصمیم‌گیری را بهبود بخشد و رشد کسب‌وکار را تقویت کند.
سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) یک نرم‌افزار سیستمی برای ایجاد و مدیریت پایگاه‌های داده است. یک DBMS امکان ایجاد، محافظت، خواندن، به‌روزرسانی و حذف داده ها را در پایگاه داده برای کاربران نهایی فراهم می‌کند. رایج‌ترین نوع پلتفرم مدیریت داده، DBMS است که اساساً به عنوان رابط میان پایگاه‌های داده و کاربران یا برنامه‌های کاربردی عمل می‌کند و تضمین می‌کند که داده‌ها به طور مداوم سازمان‌دهی شده و به‌راحتی قابل‌دسترسی هستند.
پایگاه داده (Database) مجموعه‌ای از اطلاعات یا داده های ساختاریافته است که معمولاً به صورت الکترونیکی و سازمان‌یافته، در یک سیستم کامپیوتری ذخیره می‌شود. یک پایگاه داده معمولاً توسط یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) کنترل می‌شود.
علم داده (Data Science) را می‌توان مطالعه داده ها، برای رسیدن به یک بینش معنادار در راستای کسب‌وکار دانست. دیتا ساینس یک رویکرد چندرشته‌ای است که اصول و شیوه‌های ریاضی، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه‌وتحلیل حجم زیادی از داده‌ها ترکیب می‌کند.
کلان داده ترکیبی از داده های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار است که سازمان‌ها برای رسیدن به اطلاعات و بینش، نسبت به جمع‌آوری، تجزیه‌وتحلیل و استخراج آنها اقدام می‌کنند. از بیگ دیتا می‌توان در پروژه‌های یادگیری ماشین، مدل‌سازی پیش‌بینی و دیگر برنامه‌های کاربردی تجزیه‌وتحلیل پیشرفته نیز استفاده کرد.
داده را در اصل می‌توان اطلاعات خام دانست. درواقع داده مجموعه‌ای از حقایق و ارقام پردازش نشده است که می‌تواند اشکال مختلفی داشته باشد: اعداد، حروف، تصاویر، فیلم، صدا و حتی اطلاعاتی که حسگرها از دستگاه‌های مختلف جمع‌آوری می‌کنند. دیتا به خودی خود چیز زیادی نمی‌گوید، اما با تجزیه‌وتحلیل درست می‌توان آنها را به اطلاعات و بینش ارزشمند تبدیل کرد.
هرچه سازمان‌ها سریع‌تر قادر به تبدیل این داده‌های خام به بینش مفید باشند، می‌توانند عملکردشان را سریع‌تر بهبود دهند. به همین دلیل سرمایه‌گذاری بر روی تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمانی که به آنها نیاز است، برای هر کسب و کاری که می‌خواهد سرآمد باشد ضروری است.
قدرت داشبورد در توانایی سازنده آن برای ساخت ترتیبی از نماهای خاص برای تحلیل گزارش‌ها در کنار یکدیگر نهفته است. فیلترها تحلیل را به شدت تقویت می‌کنند و مخاطبان‌تان را درگیر می‌کنند. برای نمونه می‌توانید یک گزارش را به عنوان گزارش اصلی در نظر بگیرید و با استفاده از آن گزارش‌های دیگر را فیلتر کنید.