在数字化时代，数据仓库作为企业数据管理的核心，扮演着至关重要的角色。它不仅存储着企业所有的历史数据，还通过高效的数据处理和查询能力，支持着企业的决策制定、业务分析和市场洞察。为了构建高效、可扩展的数据管理体系，数据仓库通常采用分层架构来组织和管理数据。本文将深入探讨数据仓库架构的三层划分——源数据层（ODS）、数据仓库层（DW/CDM）和数据应用层（ADS/DA），并详细阐述每一层的作用、特点及其在数据管理中的关键作用。
一、数据仓库架构的三层概述
数据仓库架构按照数据流入流出的过程，通常被划分为三层：源数据层（ODS）、数据仓库层（DW/CDM）和数据应用层（ADS/DA）。这三层架构共同构成了数据仓库的核心框架，确保了数据的完整性、一致性和可用性。
1. 源数据层（ODS, Operation Data Store）
源数据层，也被称为操作数据存储层，是数据仓库架构的底层。它直接接收来自企业内部各业务系统的原始数据，这些数据几乎无处理地同步备份到数据仓库中。源数据层的主要作用是分离业务库和分析库，确保业务系统的正常运行不受数据分析工作的影响。同时，它也保证了数据的完整性和一致性，为后续的数据处理和分析提供了可靠的基础。
在源数据层，数据通常保持其原有的数据结构和格式，不对外开放。这一层是接口数据的临时存储区域，为后续的数据处理和分析工作做准备。由于数据源多样、数据结构复杂且存在增量变化，源数据层面临的挑战包括数据的同步、清洗和整合等。
2. 数据仓库层（DW/CDM, Data Warehouse/Common Data Model）
数据仓库层，也被称为细节层或通用数据模型层，是数据仓库架构的核心。这一层主要负责对源数据层的数据进行清洗、转换和整合，形成一致、准确、干净的数据集。数据仓库层的数据模型设计通常采用第三范式，确保数据的规范性和可维护性。
数据仓库层可以进一步细分为多个子层，如DWD（明细粒度事实层）、DWS（公共汇总粒度事实层）和DIM（维度表层）等。DWD层对数据进行规范化编码转换、清洗和统一格式处理，形成明细事实数据；DWS层则基于DWD层的数据进行跨关联和汇总处理，构建面向业务主题的大宽表模型；DIM层则负责定义和存储维度属性，为数据分析提供一致的维度表。
数据仓库层通过ETL（抽取、转换、装载）过程实现数据的流动和转换。ETL是数据仓库的流水线，维系着数据仓库中数据的新陈代谢。数据仓库的日常管理和维护工作主要集中在保持ETL的正常和稳定上。
3. 数据应用层（ADS/DA, Application Data Service/Data Application）
数据应用层是数据仓库架构的顶层，直接面向业务需求和应用场景。它根据前端应用的需求，读取并处理数据仓库层提供的数据，生成各种报表、图表和分析结果。数据应用层的数据通常是根据报表、专题分析需求而计算生成的，具有高度的灵活性和可定制性。
数据应用层为企业内部的不同部门和用户提供个性化的数据服务。例如，销售部门可以利用数据应用层的数据进行销售趋势分析、客户画像构建等；财务部门则可以利用这些数据进行财务预测、成本控制等。通过数据应用层，企业可以更加高效地利用数据资源，提升业务决策的科学性和准确性。
二、数据仓库架构三层架构的优势
1. 清晰数据结构
每一层数据仓库架构都有其明确的作用域和数据特点。这种分层结构使得数据的组织结构更加清晰明了，有助于用户在使用表时更准确地定位和理解数据。
2. 统一数据口径
通过数据分层，数据仓库可以提供统一的数据出口和对外输出的数据口径。这有助于消除数据不一致性和冗余性，提高数据的准确性和可靠性。
3. 减少重复开发
规范的数据分层可以开发一些通用的中间层数据，从而减少重复计算和资源浪费。每一层只处理单一的步骤和数据转换任务，使得整个数据处理流程更加高效和可控。
4. 把复杂问题简单化
将复杂的数据处理任务分解成多个简单的步骤来完成，每一层只负责处理其特定的任务和数据转换逻辑。这种分层处理的方式有助于降低数据处理的复杂性和难度，提高数据处理的效率和准确性。
三、数据仓库架构总结
数据仓库架构的三层划分——源数据层、数据仓库层和数据应用层——共同构成了高效、可扩展的数据管理体系。每一层都有其独特的作用和特点，共同支持着企业的数据管理和分析工作。通过构建清晰、统一、高效的数据仓库架构，企业可以更加高效地利用数据资源，提升业务决策的科学性和准确性。在未来的发展中，随着技术的不断进步和需求的不断变化，数据仓库架构将继续优化和完善，为企业带来更多的价值。
