数据仓库分层

1. 分层目的

1. 把复杂问题简单化，将复杂的任务分解成多层来完成，每一层只处理简单任务，方便定位问题。
2. 减少重复开发，规范数据分层，通过中间层数据，能够减少极大的重复计算，增加一次计算结果的复用性。
3. 隔离原始数据：不论是数据的异常还是数据的敏感性，使真实数据与统计数据解耦开。

2. 分层概述

• ODS层：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理
• DWD层：对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化脱敏等
• DWS层：以DWD为基础，按天进行轻度汇总。
• DWT层：以DWS为基础，按主题进行汇总
• ADS层：为各种报表提供数据

3. 举例

4. 参考

https://blog.csdn.net/weixin_42796403/article/details/112203116
https://blog.csdn.net/u010848845/article/details/109397681