数据仓库体系结构有哪些数据层次

随着现代企业信息化建设的加速，数据仓库已经成为企业信息管理的重要手段。数据仓库的概念主要围绕着面向主题性、集成性、历史性和非易失性等方面，数据仓库的体系结构也逐渐成熟并得到广泛应用。数据仓库体系结构由多个数据层次组成，本文将从多个角度进行分析。

一、总体结构与概述

数据仓库体系结构主要包括四个主要层次，分别是数据源层、数据集成层、数据存储层和数据应用层。其中，数据源层主要用来采集各种数据，数据集成层主要将采集的数据进行转化和加工，数据存储层主要是将加工后的数据存储在数据仓库当中，数据应用层主要用来支持企业的信息需求。

二、数据源层

数据源层是数据仓库体系结构的第一个层次，主要负责将多源异构数据采集后进行过滤和转换，然后传送到数据集成层。数据源层的组成包括人工数据输入、数据库同步、文件传输和消息订阅等方式进行数据采集。

三、数据集成层

数据集成层是数据仓库体系结构的第二个层次，主要负责将从多个数据源采集而来的数据进行ETL（Extraction、Transformation、Loading）处理，即进行数据抽取、转化和装载三个步骤。ETL处理主要包括数据清洗、数据整合、数据转换和数据归档等过程。

四、数据存储层

数据存储层是数据仓库体系结构的第三个层次，主要负责将加工后的数据存储到数据仓库当中。在数据存储层中，有两个主要的数据存储方式，分别是关系型数据库和多维数据库。

关系型数据库主要用来存储事实表和维度表等数据表，这些表中一般以二维表的方式进行存储，并且能够支持运行复杂SQL查询语句。在关系型数据库中，通常使用星型模式和雪花模式两种方式进行数据存储。

而多维数据库则主要用来存储多维数据，这些数据一般以立体的方式进行存储，并且能够支持OLAP查询和分析。多维数据模型主要围绕着事实表和多个维度表构建，然后将这些表存储在多维数据立方体（MOLAP）或哈希表（ROLAP）当中。

五、数据应用层

数据应用层是数据仓库体系结构的第四个层次，主要用来应用数据仓库的数据，支持企业的信息需求，包括从数据仓库中生成报表、提供数据挖掘和分析服务以及支持在线分析等。

综上所述，数据仓库体系结构是由数据源层、数据集成层、数据存储层和数据应用层四个层次组成。在数据源层和数据集成层中主要进行数据采集和整合，然后将加工后的数据存储在数据存储层中，最终在数据应用层中应用和展示企业信息。掌握数据仓库体系结构在企业信息化建设中具有重要的意义，可以为企业的数据管理和决策提供有效的指导。