数据仓库分层结构学习

数据仓库是现代企业数据架构中的重要组成部分，它是一种集成的、稳定的、跨部门的数据存储系统，旨在为企业提供全面的数据分析、数据挖掘和决策支持服务。数据仓库的分层结构是数据仓库的核心，它能够将数据仓库中的数据按照业务逻辑结构进行分类和管理，方便数据仓库的管理员和使用者对数据进行操作和管理。

数据仓库的分层结构一般包括以下几个方面：

1.数据源层

数据源层是指数据仓库中最基础的数据来源，包括企业的各个业务系统的数据库、文件系统、Web服务等。这些数据源中的数据经过抽取、清洗、转换后才能进入数据仓库中。

2.抽取层

抽取层是指将数据从各个数据源中抽取出来，并进行简单的清洗和转换的层次。抽取层的主要目的是消除数据源中的数据不一致、重复、错误等问题，保证进入数据仓库中的数据的质量和准确性。

3.转换层

转换层是数据仓库分层结构中的重要层次之一，它负责对抽取层中的数据进行复杂的转换和清洗。转换层的主要目的是将抽取层中的数据按照业务需求进行转换，将其转换成符合数据仓库规范的形式，并将其存储到数据仓库的数据存储层中。

4.数据存储层

数据存储层是数据仓库分层结构中的最上层，它负责对转换层中的数据进行存储和管理。数据存储层一般包括两种类型的数据存储方式：物理存储和逻辑存储。物理存储是指将数据进行物理上的存储，逻辑存储是指将数据进行逻辑上的存储。

5.应用层

应用层是指数据仓库中用于提供数据分析、数据挖掘、决策支持等服务的层次。应用层一般包括数据挖掘、OLAP（Online Analytical Processing）、报表生成等功能。

在数据仓库分层结构中，各个层次之间都有密切的联系和相互作用。抽取层和转换层负责将数据从数据源中抽取出来，并进行清洗和转换，保证进入数据存储层中的数据的质量和准确性；数据存储层负责对数据进行物理存储和逻辑存储，并提供数据给应用层进行使用；应用层则为企业提供数据分析、数据挖掘、决策支持等服务。

总的来说，数据仓库分层结构是一种非常有效的数据处理和管理方式，它能够将数据按照业务逻辑结构进行分类和管理，方便数据仓库的管理员和使用者对数据进行操作和管理。在建设企业数据仓库时，应该按照数据仓库分层结构的思路，设计出合理的数据仓库分层结构，并对其进行有效的管理和使用。