数据仓库分为五层：源数据层、数据集成层、数据存储层、数据访问层和应用程序层。源数据层负责收集原始数据；数据集成层进行数据清洗和转换；数据存储层存储结构化数据；数据访问层提供查询和分析功能；应用程序层用于展示和报告。各层协同工作，实现数据仓库的全面功能。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库作为企业信息化的核心基础设施，其重要性日益凸显，数据仓库将分散的数据源进行整合、清洗、转换，为企业的决策提供有力支持，本文将深入解析数据仓库的五大层级架构，帮助读者全面了解数据仓库的运作原理。
数据仓库的五大层级架构
1、数据源层
数据源层是数据仓库的基础，它包括企业内部和外部的各种数据源，内部数据源主要包括ERP系统、CRM系统、财务系统等；外部数据源则包括市场调研数据、行业报告、社交媒体数据等，数据源层的主要功能是采集和抽取各类数据，为后续的数据处理提供原始素材。
2、数据集成层
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数据集成层是数据仓库的核心，负责对数据源层采集到的数据进行清洗、转换、集成等操作，数据集成层包括以下几个环节：
（1）数据抽取：从数据源层抽取所需的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（2）数据清洗：对抽取的数据进行去重、纠错、格式转换等操作，确保数据质量。
（3）数据转换：将不同数据源的数据格式进行统一，以便后续的数据处理和分析。
（4）数据集成：将清洗和转换后的数据按照一定的规则进行整合，形成统一的数据视图。
3、数据存储层
数据存储层是数据仓库的“大脑”，负责存储和管理经过集成和转换的数据，常见的存储技术包括关系型数据库、分布式文件系统、列式存储等，数据存储层的主要功能如下：
（1）数据存储：将集成层处理后的数据存储在相应的存储系统中。
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（2）数据管理：对存储的数据进行分类、索引、备份等操作，确保数据的安全性和可靠性。
（3）数据查询：提供高效的数据查询接口，满足各类业务需求。
4、数据访问层
数据访问层是数据仓库的“门户”，负责将存储层的数据提供给最终用户，数据访问层包括以下几个环节：
（1）数据查询：用户通过查询接口获取所需的数据。
（2）数据分析：对查询结果进行可视化、统计、挖掘等分析。
（3）数据展示：将分析结果以图表、报表等形式展示给用户。
5、应用层
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应用层是数据仓库的“终端”，负责将数据仓库中的数据应用于各类业务场景，应用层主要包括以下几个类型：
（1）决策支持系统：为企业管理层提供决策依据。
（2）业务智能系统：为业务部门提供业务分析、预测等功能。
（3）数据挖掘系统：挖掘数据中的潜在价值，为企业的创新和发展提供支持。
数据仓库的五大层级架构涵盖了从数据采集、处理、存储到应用的整个过程，了解这些层级架构有助于我们更好地理解数据仓库的运作原理，为企业的信息化建设提供有力支持，在实际应用中，企业应根据自身需求选择合适的数据仓库架构，并不断优化和完善，以实现数据价值的最大化。
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