【大数据】数据仓库的分层

大数据的分层

数据仓库的分层模型是一种组织数据结构的方法，以支持数据的高效管理和分析。它通常包括以下几个层次：

源系统层（Source Layer）：
- 这是数据仓库体系结构中的最底层，包含了原始数据。这些数据通常来自多个源系统，如ERP系统、CRM系统等。
数据抽取层（Staging Layer）：
- 在这一层，数据从源系统中抽取出来，并进行初步的清洗和转换。这一步骤是为了准备数据进入下一阶段的处理。
数据集成层（Integration Layer）或ODS（Operational Data Store）：
- 在这一层，经过清洗和转换的数据被集成在一起。这里的数据已经被处理成一种更适合分析和报告的格式。
数据仓库层（Data Warehouse Layer）：
- 这一层是数据仓库的核心，通常包括历史数据的详细记录。数据在这里被进一步整合和汇总，形成多维数据模型，如星型模型或雪花模型，以支持复杂的分析和商业智能应用。
数据集市层（Data Mart Layer）：
- 数据集市是针对特定业务部门或需求定制的数据仓库。它通常包含了数据仓库层中的一部分数据，专门为某个特定的用户群或业务功能设计。
展示层（Presentation Layer）：
- 在最顶层，数据被进一步加工成报表、图表和仪表板，供业务用户进行查询和分析。这一层的目的是提供直观、易于理解的数据视图，帮助用户做出决策。

这种分层架构有助于提高数据处理的效率，确保数据质量，同时也便于管理和维护数据仓库。每一层都扮演着独特的角色，协同工作以支持整个组织的数据分析需求。

数据抽取层（Staging Layer），也称为暂存层，是数据仓库架构中的一个关键组成部分。它主要用于执行以下几个功能：

数据抽取：
- 从各种源系统（如ERP、CRM、财务系统等）中抽取数据。这些数据通常是非结构化或半结构化的，并且格式不统一。
数据清洗和预处理：
- 在暂存层中，原始数据会经过初步的清洗，包括校正数据错误、填补缺失值、格式标准化等。这一步骤是为了确保数据在进入数据仓库之前是准确和一致的。
数据转换：
- 数据在暂存层会被转换为数据仓库要求的格式。这包括数据类型的转换、计算新的数据字段（如计算销售总额等）、重新组织数据结构等。
临时存储：
- 暂存层通常也用作临时存储数据的地方。这允许对数据进行多步骤的处理，每个步骤可以独立于其他步骤进行，从而降低处理的复杂性和错误率。
性能优化：
- 通过将数据处理任务分散到暂存层，可以减少对源系统的负载，同时提高数据处理的效率和速度。
数据整合：
- 在暂存层，可以从不同的源系统中抽取的数据进行比较和整合，解决数据源之间的不一致问题。

总之，数据抽取层作为数据仓库的一个临时工作区，它为数据在源系统与数据仓库之间的转移和转换提供了一个控制点。这不仅有助于保证数据质量，也为数据仓库的构建和维护提供了灵活性和扩展性。

数据集市层（Data Mart Layer）和数据仓库层（Data Warehouse Layer）是数据仓库架构中的两个关键层面，它们在目的、设计和使用方式上有一些显著的区别：

数据仓库层：旨在为整个组织提供一个统一、集中的数据存储环境，支持广泛的查询和分析需求。它包含来自整个组织各个方面的详尽数据，用以支持高层决策和数据分析。
数据集市层：设计为特定部门或业务需求服务，关注特定主题或功能区域。例如，一个财务数据集市可能仅包含财务相关的数据，便于财务部门进行专业分析和报告。