数据仓库的分层架构

数据仓库的分层架构是一种常见的设计方法，它将数据仓库的环境划分为不同的层次，每个层次都有特定的职责和功能。这种分层的设计有助于提高数据仓库的灵活性、可维护性和扩展性。以下是数据仓库分层架构的常见层次：

源系统层：

这是数据的最原始来源，包括操作型数据库、外部数据源、遗留系统等。这些数据通常是实时的，未经加工的。

数据抽取层：

在这一层，数据从源系统被抽取出来，准备进行下一步的处理。这通常涉及到数据的复制或者导出操作。

数据清洗和转换层：

也称为ETL层或暂存区，在这一层，数据经过清洗、转换、整合，以准备加载到数据仓库中。这包括数据的去重、格式统一、编码转换等操作。

数据仓库层：

这是数据仓库的核心层，存储着经过清洗和转换的、集成的数据。这一层的数据是面向主题的、非易失的，并且通常以多维数据模型的形式组织，如星型模型或雪花模型。

数据集市层：

数据集市是数据仓库的子集，专注于特定的业务领域或主题。它们通常是为特定的部门或用户群体定制的，以提供更快的查询性能和更具体的业务洞察。

呈现层：

这一层包括各种数据访问和报告工具，如报表、仪表板、数据可视化工具等。用户通过这些工具访问数据仓库中的数据，进行分析和决策。

访问层：

这一层涉及到用户如何与数据仓库交互，包括安全控制、权限管理、查询优化等。它确保数据的安全性和用户访问的便捷性。

应用层：

在最顶层，应用层包括各种应用程序，它们使用数据仓库中的数据来提供业务价值。