数据仓库四个层次结构包括

数据仓库是一种专门为决策支持而设计的数据存储系统。它是由一系列集成的数据集合组成，用于支持业务决策制定。数据仓库的概念在20世纪80年代初期被提出，目的是将企业数据集中到一个常规化的、一致的、易于理解的数据结构中，以便进行决策分析。数据仓库四个层次结构包括：数据存储层、数据管理层、元数据层和业务智能层。下面从不同的角度对这四个层次结构进行分析。

1. 数据存储层

数据存储层是数据仓库的物理存储部分，用于存放各种类型的数据，包括来自企业内部和外部的数据。这些数据可能包括：销售数据、财务数据、市场数据等等。数据存储层由大量的表组成，每个表都包含数据集合。表之间根据业务规则建立关联关系，以形成数据仓库的结构。通常，数据存储层采用星型模式或雪花模式来组织数据。

2. 数据管理层

数据管理层是管理数据存储层的层次。它负责数据的提取、转换和加载（ETL），从企业内部和外部的多个数据源获取数据，并将其装载到数据仓库中。数据管理层的另一个目标是对数据进行清洗、统一和转换，以确保数据质量和一致性。为了实现这个目标，数据管理层通常包括数据清洗、数据整合、数据清理、数据转换等子过程。

3. 元数据层

元数据是关于数据的数据。它描述了数据仓库和数据仓库中的数据的各种属性和特征，包括表名、字段名、数据类型、长度、格式、关系等等。元数据层负责管理数据仓库中的元数据，包括元数据的存储、检索和更新。元数据层还支持数据仓库的自我文档化，可以帮助用户很快地了解数据仓库中的内容和结构。

4. 业务智能层

业务智能层是构建在数据存储层、数据管理层和元数据层之上的，用于查询、分析和报告的层次。业务智能层使用户能够按照自己的需要访问数据，并提供各种工具和技术来分析和报告数据。常用的业务智能工具包括报表、查询、OLAP和数据挖掘等。

综上所述，数据仓库的四个层次结构包括数据存储层、数据管理层、元数据层和业务智能层。数据存储层是数据仓库的物理存储部分，用于存放各种类型的数据；数据管理层负责数据的提取、转换和加载（ETL），并对数据进行清洗、统一和转换，以确保数据质量和一致性；元数据层管理数据仓库中的元数据，为用户提供数据结构和内容的信息；业务智能层是构建在数据存储层、数据管理层和元数据层之上的，用于查询、分析和报告的层次。