《数据仓库中数据分层架构：深入解析三层数据》
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在数据仓库的构建中，数据通常被分为三层，分别是ODS（操作数据存储）层、DW（数据仓库）层和DM（数据集市）层，这三层架构在数据的处理、存储和分析方面各自承担着独特的功能，共同构建起一个完整的数据仓库体系，为企业的决策支持提供坚实的基础。
一、ODS层（操作数据存储层）
1、数据来源与特征
- ODS层主要是对源系统数据的直接抽取，源系统可以是企业中的各种业务系统，如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统等，这些数据基本保持着源系统中的原始结构和数据关系，数据的粒度非常细，在一个电商企业的ERP系统中，ODS层会抽取订单表中的每一条订单记录，包括订单编号、下单时间、客户ID、商品ID、商品数量、订单金额等详细信息。
- 数据的更新频率往往与源系统保持一致或者接近，对于实时性要求较高的业务，如在线交易系统，ODS层可能会近乎实时地抽取数据，以确保数据的及时性。
2、作用与意义
- 它是数据仓库的数据源基础，ODS层的存在使得数据仓库可以方便地获取到来自不同源系统的原始数据，为后续的数据处理提供了原材料，由于数据保持着原始状态，在进行数据追溯和数据审计时非常有用，如果在数据仓库的上层发现了数据异常，通过ODS层可以快速定位到是哪个源系统的数据出现了问题，以及问题数据的原始状态。
- 为企业的操作型分析提供支持，一些企业需要对当前业务状态进行快速的查询和分析，如查看当前正在处理的订单数量、库存实时余量等，ODS层的数据可以直接满足这类操作型分析的需求。
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二、DW层（数据仓库层）
1、数据处理与整合
- 在DW层，数据会经过清洗、转换和集成等操作，清洗操作主要是处理数据中的噪声数据、缺失值和错误数据等，在ODS层抽取的客户信息中可能存在一些电话号码格式错误的数据，在DW层就会对这些数据进行修正或者标记。
- 转换操作包括对数据的标准化、编码转换等，将不同源系统中的日期格式统一转换为一种标准格式，将性别字段的不同表示方式（如“男”“女”“M”“F”等）统一转换为一种编码形式，集成操作则是将来自不同源系统的数据按照一定的业务逻辑进行合并，将来自ERP系统的订单数据和来自CRM系统的客户信息数据进行集成，以便从订单和客户的综合角度进行分析。
2、数据存储结构
- DW层的数据存储结构通常按照主题进行组织，主题是对企业业务领域的一种抽象概括，如销售主题、库存主题、客户主题等，以销售主题为例，会包含与销售相关的订单数据、销售渠道数据、销售人员数据等，这种按主题组织数据的方式便于进行数据的管理和分析，使得数据仓库能够更好地支持企业的决策分析需求。
三、DM层（数据集市层）
1、面向特定用户与需求
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- DM层是为了满足特定用户群体或特定业务分析需求而构建的数据子集，它的数据来源于DW层，企业的市场部门可能需要一个专门用于分析市场推广效果的数据集市，这个数据集市会从DW层抽取与市场推广相关的数据，如广告投放数据、活动参与数据、客户转化率数据等。
- 数据集市的构建通常是围绕着特定的业务问题或者用户角色，对于企业的财务部门，会有专门的数据集市来满足财务分析的需求，如财务报表分析、成本控制分析等。
2、数据呈现与易用性
- 在DM层，数据的呈现形式更加直观和易于理解，它通常会采用报表、仪表盘等形式展示数据，这些报表和仪表盘是根据特定用户的需求定制的，能够快速地为用户提供决策支持信息，市场部门的数据集市可能会以可视化的仪表盘形式展示不同渠道的广告投放效果，包括点击率、转化率、投资回报率等指标，方便市场人员快速评估市场推广策略的有效性。
这三层数据在数据仓库中相互关联、层层递进，从原始数据的采集到经过处理整合后的数据存储，再到满足特定需求的数据呈现，共同为企业的数据管理和决策分析发挥着不可或缺的作用。
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