数据源层：该层用于从各种数据源（如数据库、文件、API、第三方数据等）中采集数据，并进行初步的清洗、整合和转换操作。常见的技术包括ETL（Extract, Transform, Load）流程和数据集成工具。
数据存储层：该层用于存储原始和清洗后的数据，通常使用关系型数据库、NoSQL 数据库或者数据湖（Data Lake）等存储技术。数据存储层可以根据需求进行横向和纵向的扩展，以支持大规模数据的存储和查询。
数据处理层：该层用于进行数据加工、计算和聚合操作，以生成可供分析和报告的数据集。常见的技术包括数据仓库、数据处理引擎（如Hadoop、Spark）、内存计算引擎（如Redis、MemSQL）等。
数据服务层：该层提供数据访问和查询的接口，包括数据服务API、OLAP（联机分析处理）工具、自助式查询工具等。用户可以通过这些接口获取数据，并进行数据分析、报表生成等操作。
数据可视化与报告层：该层用于将数据可视化展示，帮助用户理解和利用数据。常见的技术包括数据可视化工具、报表工具、仪表盘等。
