简述数据分层是根据什么 ？
数据分层是根据数据的处理流程和业务需求来划分的，主要包括以下几个层次：
- 原始数据层（或数据源层）：这是数据分层的最初阶段，包含从各种数据源（如业务系统、日志文件、外部数据源等）收集的原始数据。在这一层，数据通常是未经处理的，保持其原始格式和结构。
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数据处理层（或ETL层）：在这一层，原始数据经过提取、转换和加载（ETL）的过程。这包括数据清洗（如去除重复、修正错误）、数据转换（如格式统一、计算衍生字段）和数据集成（如合并来自不同源的数据）。
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数据仓库层：处理后的数据存储在数据仓库中。数据仓库是为分析和报告而优化的，通常包括历史数据，支持时间维度的分析。这里的数据更加结构化，便于快速查询和分析。
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数据集市层：数据集市是面向特定业务需求或主题的数据集合，例如销售数据集市、财务数据集市等。它是从数据仓库中抽取并进一步加工的，更加贴近特定用户群体的需求。
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数据应用层（或展现层）：这是数据分层的最终阶段，涉及数据的展示和应用。在这一层，数据通过报表、仪表盘、数据可视化工具等形式呈现，供业务用户进行决策支持和分析。
举例来说，在金融行业中，原始数据层可能包含各种交易记录和客户信息。通过ETL过程，这些数据被清洗和整合到数据仓库中。然后，针对风险管理和客户关系管理等不同需求，数据会被进一步加工到不同的数据集市中。最后，在数据应用层，这些数据被用于生成风险报告或客户画像，帮助企业做出更明智的业务决策。