数据仓库为什么要分层 数仓分层及各层作用

数据仓库（Data Warehouse）是企业中重要的决策支持系统，它能够处理海量的数据并为管理层提供数据分析、查询和报告的功能。随着企业数据量的不断增长和数据类型的日益复杂化，数据仓库的设计和维护变得更为重要。为此，数据仓库分层作为一种架构设计思想被广泛应用，以提高数据仓库的效率、可维护性和灵活性。接下来详细介绍下数据仓库为何要分层，以及数仓分层的各层作用。

一、数据仓库为什么要分层

数据仓库分层主要是为了实现技术上和业务上的分离，简化数据仓库的设计和日后的维护工作，提高数据处理效率，并保证数据质量。在没有分层的数据仓库中，各种数据操作可能会互相交织在一起，造成数据处理过程不透明，同时也增加了调试和扩展的难度。

数仓分层可以吸收来自不同源的数据，通过预定义的流程和规则，将数据清洗、整合、存储，并最终转换为业务用户可以直接利用的格式。通过这样的层次结构，数据仓库可以灵活应对不同的业务需求和技术挑战，同时保护核心数据免受复杂处理逻辑的直接影响。

数据仓库分层是一种重要的架构实践，主要原因包括以下几点

• 逻辑隔离： 数据分层确保各个处理步骤逻辑上的隔离。这样的隔离有助于组织和优化数据流程，使得数据从源到最终的分析报告经历有序的转换。

• 简化复杂性： 企业的数据通常来源于多个系统，每个系统都可能使用不同的数据模型和格式。数据分层有助于处理不同来源和格式的数据，通过分步骤的处理来简化数据管理的复杂性。

• 保证数据质量： 分层可以对从源系统进入的原始数据进行有效的清洗和校验，保证进入下一层的数据准确性和一致性，提高整体数据质量。

• 提升性能： 分层结构允许对不同层次的数据进行专门的性能优化措施，如针对不同的查询类型在合适的层上建立索引，存储预计算的聚集数据等。

• 减轻ETL负荷： 把数据处理流程分层，使ETL（Extract, Transform, Load）工作在不同的层次进行，避免了全部数据在同一时间点上的大规模ETL处理，从而减轻系统负担。

• 促进模块化： 数据分层有助于建立模块化的数据管道，便于维护和扩展。当需要更改或升级某一层的技术时，不会影响到整体架构。

• 增强数据治理： 分层架构有助于实现更细粒度的数据治理，例如可以在不同的层级实施访问控制和数据审计。

• 支持业务灵活性： 通过分层可以轻松定制数据集市（data marts），满足不同业务部门的特定需求。

二、数仓分层及各层作用

• 源数据层（Source Layer），作用：该层是数据仓库中的最底层，包含所有原始数据源。这些数据源可能是内部系统（如ERP、CRM系统）、外部数据源（如市场研究、社交媒体），也包括流处理平台产生的数据。源数据层负责为上层提供原始数据。

• 提取、转换、加载（ETL）层，作用：这一层主要处理数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载的任务。它从源数据层提取数据，进行必要的清洗和转换，然后加载到数仓的适合层次。该层是数据准备和预处理的关键所在。

• 数据暂存层（Staging Area），作用：作为源数据层与数据仓库层之间的缓冲，数据暂存层临时存储从源系统抽取的数据。在这里，数据经过初步处理，如去除重复记录、转换数据格式等。

• 基础数据层（Foundation Layer）或集成层（Integrated Layer），作用：这一层主要存储被清洗和统一格式的数据。数据在这里被整合和变换，以支持下游的分析和查询。这一层通常是以标准格式和维度模型（如星型模式、雪花模式）组织的。

• 数据访问层（Access Layer），作用：也称为数据呈现层。在这一层，数据被组织成符合最终用户查询和报告需求的形式。这可能包括数据立方体、预计算的聚合表、用户友好的视图等。

• 数据服务层（Service Layer），作用：这一层提供了数据仓库管理和数据分发的服务。包括但不限于数据治理、数据质量监控、数据安全和访问权限管理等。

• 数据集市层（Data Mart Layer），作用：数据集市是面向特定业务分析需求的数据集合。数据集市通常是根据不同部门的需求来定制的，比如销售、财务、市场等。在数据集市层中，数据一般是已经筛选和预处理过的，便于快速访问和分析。

• 呈现层（Presentation Layer），作用：这一层是最终用户进行交互的界面，通常包括BI（商业智能）工具、报表、图表和仪表板等。它为用户提供了数据查询、分析、报告和数据可视化的功能。

通过这些分层，数据仓库能够按照不同阶段处理不同类型的数据处理需求，由底至顶逐层抽象，最终提供给用户干净、高质量且易于理解和分析的数据。此架构使得数据仓库内部工作清晰、高效，并支持复杂的数据查询和分析需求。

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