数据仓库是层级结构，包括数据源层、数据仓库层和决策支持系统层。数据源层是原始数据来源，数据仓库层进行数据整合、清洗和存储，决策支持系统层提供数据分析、报表和挖掘功能，支持决策制定。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库作为一种有效的数据管理工具，在企业信息化建设中扮演着越来越重要的角色，数据仓库层级结构是指数据仓库从数据源到最终决策支持系统的各个层次，本文将详细解析数据仓库的层级结构，帮助读者更好地理解数据仓库的运作原理。
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数据仓库层级结构概述
数据仓库层级结构通常分为以下五个层次：
1、数据源层（Data Source Layer）
2、数据集成层（Data Integration Layer）
3、数据存储层（Data Storage Layer）
4、数据访问层（Data Access Layer）
5、决策支持层（Decision Support Layer）
数据源层
数据源层是数据仓库的基础，它包括各种数据来源，如关系型数据库、非关系型数据库、日志文件、文件系统等，数据源层的主要任务是收集和存储原始数据，为后续的数据处理和分析提供数据基础。
数据集成层
数据集成层是数据仓库的核心，它负责将来自不同数据源的数据进行清洗、转换、集成，形成统一的数据格式，数据集成层的主要任务包括：
1、数据抽取：从各个数据源中抽取所需数据。
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2、数据清洗：去除数据中的噪声和错误，提高数据质量。
3、数据转换：将不同数据源的数据转换为统一的数据格式。
4、数据集成：将清洗和转换后的数据合并成完整的数据集。
数据存储层
数据存储层是数据仓库的存储中心，它负责将经过数据集成层处理的数据存储在合适的存储介质上，如关系型数据库、数据仓库管理系统（DWMS）等，数据存储层的主要任务包括：
1、数据存储：将集成后的数据存储在数据库或数据仓库中。
2、数据索引：为存储的数据建立索引，提高查询效率。
3、数据压缩：对存储的数据进行压缩，降低存储空间需求。
数据访问层
数据访问层是数据仓库的接口，它为用户提供查询、分析、报告等功能，数据访问层的主要任务包括：
1、查询：支持用户对数据仓库中的数据进行查询操作。
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2、分析：提供数据分析工具，帮助用户挖掘数据价值。
3、报告：生成各类报表，为用户提供决策支持。
决策支持层
决策支持层是数据仓库的最高层级，它为用户提供决策支持，帮助用户制定战略、优化业务流程、提高企业竞争力，决策支持层的主要任务包括：
1、数据挖掘：通过数据挖掘技术，发现数据中的潜在规律和趋势。
2、模型构建：构建各类模型，为决策提供科学依据。
3、决策支持：为用户提供决策支持，助力企业实现战略目标。
数据仓库层级结构是数据仓库运作的基础，它将数据从源到决策支持的过程进行了合理划分，通过了解数据仓库的层级结构，我们可以更好地理解数据仓库的运作原理，为企业信息化建设提供有力支持，在实际应用中，我们需要根据企业需求，合理设计数据仓库的层级结构，确保数据仓库的高效、稳定运行。
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