数据仓库分层架构

随着数据量的增加，企业越来越意识到数据的重要性。然而，要想从数据中获得可靠的信息，除了有良好的数据质量控制之外，还需要一个合理的数据仓库分层架构。

数据仓库分层架构由多个层次组成，包括数据源层、抽取层、转换层、集成层、存储层和应用层。每个层次都有独特的功能和目的，分层架构的设计可以提高数据的效率和可靠性。

数据源层

数据源层位于数据仓库的第一层，它是数据仓库中最重要的部分之一。此层包括从各种不同数据源组合成的单个或多个数据源。数据源可能来自关系型数据库、文本文件、Web服务和其他数据集合。某些数据源可以直接连接到数据仓库，而其他数据源则需要经过数据抽取过程。

抽取层

在数据仓库中，抽取是将数据从数据源层收集并将其传送到下一层的过程。在抽取层，可以定义要抽取的数据源、数据表、字段和抽取的时间间隔。抽取层的目的是从多个数据源中提取正确的数据，确保数据的准确性和完整性。

转换层

将从数据源层抽取的数据转换为适合在数据仓库存储的形式。此层的主要工作是筛选、清理、加工和集成数据。转换层还负责将数据中的不一致性、冲突和垃圾数据清理掉。通过数据转换，可以确保数据在数据仓库层中的一致性和正确性。

集成层

集成层是数据仓库中最复杂的一层。它将各种不同类型和格式的数据转换为数据仓库可用的一种标准格式。在此层，可以实现数据模型设计，进行复杂数据转换，映射和代码生成。通过数据集成，可以获得清晰、一致、分析友好的数据。

存储层

存储层是数据仓库的最核心部分，它存储所有的数据。该层通常使用关系数据库或多维数据库存储数据。数据存储层应该能够应对超高的查询和分析需求，并且能够保证数据的安全性和可靠性。

应用层

应用层是企业用户访问和使用数据仓库的主要入口。它提供了各种不同方式的和工具，用于查询、分析和报告数据。应用层通常可以与BI工具、OLAP、数据分析平台和其他应用程序集成。