一、数据仓库分层架构的理由

• 功能划分更加明确
• 维度更加方便

二、各层架构的介绍

• ODS层：源数据层
  • 作用：对接数据源，将数据源中数据加载到ODS层中，一般和数据源中数据保持相同粒度（数据一直）
• DW层：数据仓库层
  • 作用：对数据进行统计分析操作，数据来源于ODS层
  • 从ODS到DW层，这个过程成为ETL操作（抽取、转换、加载），从ODS层将需要的数据抽取出来，对数据进行清洗转换处理工作，将一份用于分析的数据灌入到DW层中
• DA|APP|ADS|rpt层：数据应用层
  • 作用：对接应用，从DW层抽取应用需要的数据放置在DA层中
  • 比如说：后续对接图表，每个图表需要的数据，都要从DW层抽取，在DA层中形成多个结果表，每一个结果表对应着一个或多个图表数据