按照数据流入流出的过程,数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。
- 源数据层(ODS):此层数据无任何更改,直接沿用外围系统数据结构和数据,不对外开放;为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。
- 数据仓库层(DW):也称为细节层,DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。
- 数据应用层(DA或APP):前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。
从上面可以看到,数据仓库分层以后,好处是:
- 解耦合 分布执行 降低出问题的风险
- 用空间换时间 用多步换取最终使用的数据的高效性。