数据仓库分层4层模型

随着人类生产和经济活动的日益发展，数据量也逐渐变得庞大并且复杂。同时，人们也意识到了将数据转化为有用的信息的重要性，并通过数据仓库来满足这样的需求。数据仓库是一个存储大量数据的数据集合，它的设计目的是支持决策制定和商业智能应用。

对于数据仓库的设计，一个非常流行的模型就是分层模型。通常，最广泛使用的是4层模型，包括原始数据层、采集层、数据管理层和数据应用层。

原始数据层是数据仓库最底层的层次。它包含原始数据源（如：操作性数据库或文件系统），并将原始数据以抽象的方式存储在一个中央位置中。这个中央仓库的设计允许公司在所有产品、部门和业务流程之间共享数据。

采集层用于抽取来自原始数据层的数据并将其转换成数据仓库中的特定格式。这个层次包括ETL（抽取、转换和加载）子系统和数据管理服务。数据管理服务负责记录数据仓库中所有的元数据，并将其作为数据库中的数据存储。

数据管理层是数据仓库中的核心层，用户或工具可以从这一层中查询数据，并进行报告和分析。这一层级中，数据被规范化以确保数据的一致性和准确性。此外，数据管理层中还有维度表和事实表。维度表是包含数据维度的详细描述（如会员、客户、时间或地点等），而事实表是它们与度量之间的交叉表格。度量是企业中用于衡量经济活动的指标，例如销售额、利润率、增长率等。

在数据应用层中，可以根据需要定制报告、查询和分析等功能，或访问其他应用程序的数据。用户可以通过BI（商业智能）工具进行查询、分析、报告等操作，使企业能够更好地掌控自身运营和管理的细节。

总之，分层数据仓库模型可以帮助企业更好地管理大量数据，为其提供决策支持和商业分析。通过4层模型的设计，企业可以更好地组织和理解大量数据，并以此支持企业的决策制定与商业智能应用。