简述数仓分层的原则与思路 ？
数据仓库（Data Warehouse）的分层是一个关键的设计原则，它有助于组织数据、提高数据处理效率以及简化数据管理。下面是数据仓库分层的原则与思路：
- 源数据层（Source Layer）
- 定义：这一层包括各种原始数据来源，如业务系统、日志文件、外部数据源等。
- 目的：确保数据的原始性和完整性。
- 例子：一个零售公司可能从销售系统、库存管理系统以及市场调研数据中获取原始数据。
- 数据抽取层（Staging Layer）
- 定义：在这一层，数据从源数据层被抽取出来，进行清洗、转换（ETL – Extract, Transform, Load）。
- 目的：标准化数据格式，清除错误和重复的数据。
- 例子：对于上述零售公司，可能需要将销售记录中的日期格式统一，或者清除重复的库存记录。
- 数据集成层（Integration Layer）
- 定义：这一层的主要功能是将数据抽取层中处理好的数据进行集成，形成统一的数据模型。
- 目的：实现数据的一致性和集中管理。
- 例子：将销售数据和库存数据整合，形成一个全面的库存和销售报告。
- 数据展示层（Presentation Layer）
- 定义：在这一层，数据被进一步加工，用于报表、分析和决策支持。
- 目的：提供易于理解和操作的数据视图。
- 例子：为管理层提供的销售趋势分析报告，便于他们做出战略决策。
- 数据应用层（Application Layer）
- 定义：这一层是数据仓库的最终输出，提供给业务用户和应用程序。
- 目的：实现数据的商业智能应用，如数据挖掘、在线分析处理（OLAP）。
- 例子：基于数据仓库的数据，通过数据挖掘预测未来销售趋势，或者进行客户细分。
总结
数据仓库的分层设计使得数据管理更加高效，便于不同层次的数据处理和分析。它有助于确保数据质量，同时也支持灵活的数据分析和报告生成。通过这种分层方法，企业能够更好地理解和利用其数据资源，从而做出更加明智的商业决策。