数据分层：数据仓库中的分层管理

数仓中的数据分层：ODS、DWD、DWM、DWS、ADS

前言

数据仓库是企业级数据管理和分析的核心，它通过整合不同来源的数据，为业务决策提供支持。为了确保数据的准确性、一致性和可用性，数据仓库采用了分层架构，其中每个层级负责不同的数据处理和管理任务。本文将详解数仓中的数据分层，包括ODS、DWD、DWM、DWS和ADS，帮助读者深入理解数据仓库的运作机制。

数据分层概述

数据分层是一种将数据仓库中的数据按功能和用途进行组织和管理的方法。通过分层，可以提高数据管理效率、保证数据质量，并为不同层级的数据提供不同的访问控制和安全机制。

数仓中的数据分层通常分为五个层级：

1. ODS（Operational Data Store）： 操作数据存储层，存储从源系统直接提取的原始数据，不做任何处理或转换。
2. DWD（Data Warehouse Detail）： 数据仓库明细层，对ODS中的原始数据进行清洗、转换和标准化处理，形成粒度较细的基础数据。
3. DWM（Data Warehouse Mart）： 数据仓库汇总层，对DWD中的数据进行汇总、聚合和建模，形成面向特定主题或业务领域的汇总数据。
4. DWS（Data Warehouse Service）： 数据仓库服务层，提供面向业务的综合数据服务，支持报表、分析和数据挖掘等应用。
5. ADS（Application Data Service）： 应用数据服务层，面向特定应用系统提供定制化的数据服务，满足不同应用的特殊数据需求。

数据分层详解

ODS（Operational Data Store）

ODS是数据分层体系中最底层的数据存储，它直接从源系统提取数据，不做任何处理或转换。ODS中的数据通常是原始的、未经处理的，保留了源系统中的所有细节和字段信息。

ODS的主要作用是：

• 作为数据仓库的入口，提供原始数据的统一存储和访问点。
• 保留历史数据，为数据回溯、审计和分析提供支持。
• 解耦数据源和数据仓库，避免源系统变动对数据仓库的影响。

DWD（Data Warehouse Detail）

DWD层是ODS数据的基础处理层，它对ODS中的原始数据进行清洗、转换和标准化处理，形成粒度较细的基础数据。

DWD层的数据处理主要包括：

• 数据清洗： 去除数据中的错误、缺失值和重复值。
• 数据转换： 将原始数据转换为符合数据仓库标准的格式和结构。
• 数据标准化： 对数据中的字段名称、数据类型和编码方式进行统一和标准化处理。

DWM（Data Warehouse Mart）

DWM层是数据仓库中面向特定主题或业务领域的汇总层，它对DWD中的数据进行汇总、聚合和建模，形成面向分析和决策的汇总数据。

DWM层的汇总和建模主要包括：

• 数据汇总： 将DWD中的明细数据进行聚合和汇总，形成不同粒度的汇总表。
• 数据建模： 根据业务需求，对数据进行建模，形成维度表、事实表和星型或雪花型模型。
• 指标计算： 计算业务指标和关键绩效指标（KPI），为分析和决策提供支持。

DWS（Data Warehouse Service）

DWS层是数据仓库的核心服务层，它提供面向业务的综合数据服务，支持报表、分析和数据挖掘等应用。

DWS层主要负责：

• 数据集成： 整合来自不同数据源和数据分层的异构数据，形成统一的数据视图。
• 数据治理： 制定数据管理策略和规范，确保数据质量和一致性。
• 数据安全： 提供基于角色的访问控制和数据加密机制，保障数据安全。

ADS（Application Data Service）

ADS层是面向特定应用系统提供定制化的数据服务层，它根据应用需求对数据进行进一步加工和处理，满足不同应用的特殊数据需求。

ADS层的服务主要包括：

• 数据抽取： 从DWS层抽取特定应用所需的数据。
• 数据转换： 对抽取的数据进行定制化的转换和处理，满足应用的特殊要求。
• 数据缓存： 为应用提供高效的数据访问和查询服务，提升应用性能。

总结

数据分层是数仓建设的关键技术，通过将数据按功能和用途进行组织和管理，可以提高数据管理效率、保证数据质量，并为不同层级的数据提供不同的访问控制和安全机制。

本文详解了数仓中的ODS、DWD、DWM、DWS和ADS五个数据分层，从数据存储、处理和应用等方面阐述了各个分层的职责和作用。希望本文能够帮助读者深入理解数据仓库的运作机制，更好地利用数据仓库为业务决策提供支持。