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随着大数据时代的到来，数据仓库在企业管理中扮演着越来越重要的角色，为了更好地管理和利用数据，数据仓库分层架构应运而生，本文将从ODB（原始数据层）、PDB（粒度数据层）、CDB（立方体数据层）和MDB（明细数据层）四个层次，深入解析数据仓库分层架构，以期为您带来更全面、深入的了解。
ODB：原始数据层
ODB（原始数据层）是数据仓库分层架构的底层，主要负责存储企业内部和外部的原始数据，这些数据可能来自业务系统、互联网、物联网等各个领域，ODB具有以下特点：
1、数据来源广泛：ODB可以接入多种数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等。
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2、数据格式多样：ODB支持多种数据格式，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3、数据存储原始：ODB存储的数据未经任何处理，保留了数据的原始形态。
4、数据质量参差不齐：由于数据来源广泛，ODB中的数据质量可能参差不齐。
PDB：粒度数据层
PDB（粒度数据层）位于ODB之上，主要负责对原始数据进行清洗、转换和汇总，形成适合分析的数据，PDB具有以下特点：
1、数据清洗：PDB对ODB中的数据进行清洗，去除重复、错误、缺失等不完整数据。
2、数据转换：PDB将不同数据源、不同格式的数据转换为统一的格式，便于后续处理。
3、数据汇总：PDB对数据进行汇总，降低数据粒度，提高数据可用性。
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4、数据质量提高：PDB对数据进行清洗、转换和汇总，提高了数据质量。
CDB：立方体数据层
CDB（立方体数据层）位于PDB之上，主要负责对PDB中的数据进行多维分析，形成各种分析模型，CDB具有以下特点：
1、多维分析：CDB支持多维分析，如时间、空间、产品、客户等多维度分析。
2、立方体模型：CDB采用立方体模型存储数据，便于进行快速查询和分析。
3、数据仓库性能优化：CDB对数据进行优化，提高数据仓库的性能。
4、分析模型丰富：CDB支持丰富的分析模型，如时间序列分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
MDB：明细数据层
MDB（明细数据层）位于CDB之上，主要负责存储详细业务数据，为业务决策提供支持，MDB具有以下特点：
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1、业务数据存储：MDB存储详细业务数据，如销售数据、库存数据、客户数据等。
2、数据实时性：MDB对业务数据进行实时更新，确保数据的实时性。
3、数据可视化：MDB支持数据可视化，便于业务人员直观地了解业务数据。
4、数据应用广泛：MDB在各个业务领域都有广泛应用，如销售分析、库存管理、客户关系管理等。
数据仓库分层架构从ODB到MDB的演进，体现了数据仓库在企业管理中的重要作用，通过对原始数据的清洗、转换、汇总、分析和存储，数据仓库为企业管理提供了有力支持，在实际应用中，企业应根据自身需求，选择合适的数据仓库分层架构，以提高数据质量和数据利用效率。
标签： #数据仓库分层架构
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