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数据仓库的标准分层

发布时间:2023-03-15 19:19:00
发布人:wjy

  数据仓库的标准分层包括以下四层:

  操作数据层(Operational Data Layer):也称为采集层或源系统层,用于采集和存储原始数据,包括来自各个业务系统的交易数据、日志数据等,通常使用ETL工具从不同的数据源中抽取数据并进行清洗、转换和加载,以确保数据的准确性和完整性。

  数据仓库层(Data Warehouse Layer):数据仓库层用于存储经过清洗、转换和集成的数据,通常采用维度建模或者标准化建模的方式进行数据设计,以满足用户的查询和分析需求,包括数据仓库和数据集市两种形式。

数据仓库的标准分层

  数据应用层(Data Mart Layer):数据应用层是基于数据仓库层的数据建立的一个或多个小型的、主题导向的数据集合,以满足特定业务领域的查询和分析需求,通常用于特定的商业智能、数据挖掘和报表应用。

  外部数据层(External Data Layer):外部数据层包括从外部数据源引入的数据,如社交媒体数据、公共数据、云数据等,这些数据通常需要进行标准化、转换和集成,以便与数据仓库中的数据进行联合查询和分析。

  总之,数据仓库的标准分层包括操作数据层、数据仓库层、数据应用层和外部数据层,每一层都具有不同的特点和功能,通过分层的设计,可以将数据仓库系统中的各个组成部分分离出来,降低系统的复杂性,同时也能更好地满足用户的查询和分析需求。

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