5分钟读懂数仓分层（深入浅出，通俗易懂，建议收藏）
5分钟读懂数仓分层（深入浅出，通俗易懂，建议收藏）
在数据驱动的时代，数据仓库（Data Warehouse）已经成为企业数据分析和决策支持的关键基础设施。而数据仓库分层是构建高效、可扩展和易于维护的数据仓库的核心概念。本文将深入浅出地探讨数据仓库分层的意义、主流分层架构，以及如何进行构建。
为什么要分层？（数仓分层的目的及意义）
清晰的数据结构：每一个分层都有它的作用域，这样我们在设计表的时候可以有共同认知的标准，使用表的时候能够显著减少沟通成本。
提高数据处理效率：通过分层设计，企业可以根据业务需求选择相应的数据层次进行处理，避免了数据的重复处理和冗余计算，从而提高了数据处理的速度和效率。
保障数据质量：每个层次的数据都经过严格的校验和清洗，确保数据的准确性和完整性。同时，分层设计也有助于发现数据中的异常值和错误，及时进行修正。
数据血缘追踪：由于数据仓库最终提供的分析数据通常是经过复杂架构汇总的结果，有了标准的分层，我们就可以更快速地定位数据来源。
灵活的扩展性：业务调整时不需要全部重新接入或计算数据，可以根据业务需求的变化快速调整和优化数据结构。
复杂问题简单化：将一个复杂任务分解成多个步骤来完成，每一层只完成单一的操作，比较简单和容易理解，而且便于保证数据的准确性，当数据出现问题时，可以不用修复所有数据，只需要从有问题的步骤开始修复即可。
减少重复开发：规范数据架构分层，开发一些通用的“中间层”，减少重复计算，提高程序复用性。
业界常见数仓分层架构
简拼 | 全称 | 说明 |
|---|---|---|
ODS | Operation Data Store | 操作数据存储层，用于存储来自业务系统的原始数据。从数据粒度上看ODS层是粒度最细的数据层。 |
DWD | Data Warehouse Detail | 数据仓库明细层，用于存储经过清洗和加工的明细数据。这层数据粒度通常和ODS的粒度相同，不同的是该层的数据质量更高，字段更适合统计的需要等。 |
DWS | Data Warehouse Summary | 数据仓库汇总层，用于存储汇总后的数据。从数据粒度来说，这层的数据是轻度汇总级的数据，已经不存在明细数据了。 |
ADS | Application Data Service | 数据应用服务层，为应用系统提供数据服务。从数据粒度来说是高度汇总的数据。其汇总的目标主要是按照应用需求进行的。 |
DIM | Dimension | 公共维度层由维度表构成，基于维度建模理念，建立整个企业的一致性维度。 |
如何构建一个高效的数据仓库分层体系
首先，企业需要明确业务需求和数据特点，确定分层的粒度和层次结构。
其次，选择合适的存储技术和工具，确保各层次数据的高效存储和访问。
最后，建立完善的数据管理流程和规范，确保数据的准确性和安全性。
数据仓库分层技术是一种高效、可扩展的数据处理方法，能够为企业构建高效、稳定的数据处理架构提供有力支持。通过合理设计层次结构、实施ETL过程、建立数据模型以及优化性能等措施，企业可以充分发挥数据仓库的价值，为业务决策提供更全面、准确的数据支持。在未来的发展中，随着技术的不断进步和业务需求的不断变化，数据仓库分层技术也将不断发展和完善，为企业创造更多价值。