数据仓库中的数据分为哪三层

数据仓库是为了满足商业智能和数据挖掘应用而设计的一种数据存储方式。它一般包括三个层次：数据源层、数据仓库层和数据展示层。每个层次承担不同的任务，并起到不同的作用。本文将从不同的角度深入剖析数据仓库的三个层次。

1.数据源层

数据源层是数据仓库的基础，它是数据仓库中存储原始数据的层次。数据源可以包括各种数据系统，如关系型数据库、文件系统、应用程序等。在实际应用中，数据源通常是企业内部的各种业务系统，如ERP、CRM、OA等。数据源层将数据从不同的源头收集起来，形成一个全面而完整的数据集合。同时，数据源层的数据也是数据仓库中最原始、最具体的数据，它的存储形式与业务应用系统是一致的。

2.数据仓库层

数据仓库层是数据仓库中最重要的一层，也是从数据源层向上汇聚的层次。数据仓库层的作用是对数据源层的原始数据进行加工、清洗和整合，使其能够在数据展示层中进行有效的查询和分析。在数据仓库层中，数据通常是以主题为单位进行组织和管理的。主题是指特定业务领域所涉及的数据，如销售、库存、客户等。数据仓库层的数据是面向主题的、集成的、历史的和稳定的。同时，数据仓库层的数据也是经过ETL处理过的，这里的ETL指的是抽取（Extraction）、转换（Transformation）、加载（Loading）三个过程。数据仓库层将数据源层的数据进行了加工和转换，使其适用于数据展示层中的各种数据分析和报表。

3.数据展示层

数据展示层是数据仓库中用于展示和分析数据的层次。其目的是使用户可以方便地查询数据，生成各种报表和分析结果。在数据仓库层中，用户可以通过各种OLAP工具（如分析服务、多维分析工具等）对数据进行查询和分析。数据展示层的好坏直接影响到用户对数据分析结果的理解程度和决策能力。因此，数据展示层的设计应考虑用户的交互方式和需求，力求最大程度地满足用户的使用需求。

在数据仓库的三个层次中，数据源层是最底层的层次，是数据仓库的基础。数据仓库层是数据仓库中最重要的一层，它对数据进行加工、清洗和整合，使其适用于各种数据查询和分析。数据展示层是数据仓库的表象，它通过各种OLAP工具和报表展示数据，满足用户的数据分析和决策需求。这三个层次之间相互依赖、相互制约，只有将三个层次有机结合起来，才能构建出一个完整、稳定、有效的数据仓库系统。