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数据仓库的数据存储层次类型
数据仓库的数据存储层次主要包括以下四种类型：
1、数据源层（Data Source Layer）
数据源层是数据仓库的底层，它包含企业内部和外部的原始数据，这些数据来源于企业的各种业务系统，如ERP、CRM、财务系统等，数据源层的特点如下：
（1）数据量大：由于数据源层包含企业内部和外部的原始数据，因此数据量通常较大。
（2）数据类型多样：数据源层的数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据质量参差不齐：由于数据来源于不同的业务系统，数据质量参差不齐，需要经过数据清洗和处理。
2、数据仓库层（Data Warehouse Layer）
数据仓库层是数据仓库的核心层，它将数据源层的数据进行清洗、转换和整合，形成适合数据分析的数据，数据仓库层的特点如下：
（1）数据质量高：数据仓库层对数据进行清洗、转换和整合，确保数据质量。
（2）数据集成：数据仓库层将来自不同数据源的数据进行集成，形成一个统一的数据视图。
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（3）数据粒度适中：数据仓库层的数据粒度适中，既满足日常查询需求，又满足复杂分析需求。
3、数据集市层（Data Mart Layer）
数据集市层是数据仓库的中间层，它根据业务需求，从数据仓库层提取数据，形成针对特定业务领域的数据集合，数据集市层的特点如下：
（1）业务导向：数据集市层根据业务需求设计，满足特定业务领域的分析需求。
（2）数据粒度细化：数据集市层的数据粒度较数据仓库层更细化，更符合特定业务领域的分析需求。
（3）响应速度快：数据集市层的数据量相对较小，查询响应速度快。
4、应用层（Application Layer）
应用层是数据仓库的最高层，它将数据集市层的数据应用于各种业务分析、报表和决策支持系统，应用层的特点如下：
（1）业务分析：应用层对数据集市层的数据进行深入分析，挖掘数据价值。
（2）报表生成：应用层生成各种报表，为企业管理层提供决策依据。
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（3）决策支持：应用层为管理层提供决策支持，帮助企业实现战略目标。
数据仓库数据存储层次的特点
1、层次分明：数据仓库的数据存储层次具有明显的层次结构，从数据源层到应用层，层层递进，满足不同层次的数据需求。
2、数据质量保证：数据仓库的数据存储层次通过数据清洗、转换和整合，确保数据质量。
3、数据集成：数据仓库的数据存储层次实现数据的集成，形成一个统一的数据视图。
4、业务导向：数据仓库的数据存储层次根据业务需求设计，满足不同业务领域的分析需求。
5、数据粒度适中：数据仓库的数据存储层次在数据粒度上适中，既满足日常查询需求，又满足复杂分析需求。
6、响应速度快：数据集市层和应用层的数据量相对较小，查询响应速度快。
数据仓库的数据存储层次在保证数据质量、数据集成、业务导向等方面具有显著特点，为企业提供高效、可靠的数据支持。
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