数据仓库分层的设计

数据仓库一般分为三层，分别为数据进出口贴源层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。其中CDM层又分为DWD明细层、DWS轻度汇总层和DIM维度层。

ODS层

数据仓库ODS层将业务数据几乎无处理地同步备份到数据仓库里，后续所有的数据计算都不会影响原来的业务系统。它的主要作用是分离业务库和分析库，不影响业务系统正常使用，同时保证数据的完整性。所以数据仓库ODS层面临的挑战就是数据源多样、数据结构多样、增量变化的获取等。

CDM层

DWD层：DWD是数据仓库的建设核心，因为我们需要将数据仓库ODS层的原样数据按照主题去建立相应的数据模型，对原数据进行清洗和一致性处理，存放明细事实数据。像跨表跨库的格式规范统一、脏数据的清洗等都会在DWD层搞定，或者和DMI层进行关联匹配、维度增加。

DWS层：在DWS层，就会以分析对象为建模驱动，把DWD清理好的一些表进行跨关联，建立面向业务主题的大宽表模型，为应用层提供统一的计算口径和数据标准，提高效率。

DIM层：在DIM层需要通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维度表。

ADS层

这一层根据业务需要来存放个性化的报表数据，可以直接为前端的报表提供查询和展现的服务。

ADS和DWS的不同之处在于， DWS是总结数据共性力度的业务大宽表。比如应用BI的时候，可能会对大宽表做条件的筛选，或者再一次进行维度匹配等。但ADS层存放结果数据，前端可以不经过任何的数据处理直接读取并且直接使用，通常会应用于大屏或移动端报表看板上。

数据仓库分层的好处

1. 清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，在使用表的时候能更方便地定位和理解。

2. 统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径。

3. 减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。

4. 把复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，而且便于维护数据的准确性。

数据仓库分层的实现

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同时，FineDataLink还提供了丰富的功能和工具，例如数据可视化、应用开发、数据质量管理和安全管理等，帮助企业更好地管理和利用数据。它的优势在于连接、高效、易用，通过快速连接、高时效融合多种异构数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛问题，提升企业数据价值。

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