我前几天跟做数据工作的朋友聊,发现他们多少都遇到过这些头疼事:
- 数据一团乱麻,不知道从哪找起;
- 同一指标,不同部门给出的数字居然不一样;
- 业务方想要个数据,开发却说“排期要三周”。
这些问题,其实大多和底层设计有关,主要是数据分层没做好。
今天就想和你详细聊聊数据分层,相信你看完之后就会对上面这些问题有一个解决思路。
一、什么是数据仓库分层?
简单来说,数据仓库分层是一种组织和管理数据的方法。
它的核心思路,是把数据根据不同的处理阶段和用途,分到不同的层次中;每一层只做自己该做的事情,职责清晰,互不干扰。
你可能会问,为什么不能把所有数据放在一起?
说白了,混乱的数据难以维护和使用。如果不加整理,数据会变得臃肿、重复,甚至出错;分层之后,数据从采集到应用,每一步都清晰可控。
我一直强调,分层不是可选动作,而是数据建设的核心,没有合理的分层,数据系统很难长期稳定地支撑业务发展。
二、数据仓库分层的结构
虽然不同企业会有细节差异,但最常见的分层是四层:ODS、DWD/DWS、DM 和 APP。有些项目中还有独立的DIM层。下面我来逐一讲解每一层的作用。
1、操作数据层(ODS)
这一层直接对接业务数据库、日志文件等数据来源。
它的主要任务就是接入原始数据,几乎不做处理,最多进行一些简单清洗,比如格式标准化、文字重命名。
说白了,ODS就是数据仓库的“接收站”。它保存了最原始的数据状态,方便后续追溯和加工。同时,它也起到了隔离作用,避免业务数据库被频繁查询而影响性能。
听着是不是很熟?就像生活中我们先收集所有材料,再分类处理一样。
2、数据仓库层(DW)
这一层是真正开始加工数据的地方。我们一般把它再拆成两个子层:DWD 和 DWS。
1)明细层(DWD)主要负责数据清洗、整合和规范化。比如,把不同业务系统中的用户表合并成一张主表,去除无效数据,统一数据格式。这一步完成后,数据变得干净、可信,并且保持最细的粒度。
2)汇总层(DWS)则基于DWD层数据,按主题进行轻度或中度汇总。比如生成产品销售汇总、用户每日行为统计等。这些数据通常以宽表形式存储,目的是提高后续分析的效率。
一句话来说就是DWD是整理原材料,DWS则是预制半成品。
3、数据集市层(DM)
这一层是面向业务需求定制的。它从DWS或DWD中取数,进一步汇总成适合特定部门或场景使用的数据集。
比如,市场团队可能需要广告效果分析表,财务团队则需要收支报表。DM层就是为他们准备的,结构简洁、查询高效,更贴近业务用语。
4、应用层(APP)
这是最后一步,直接面向用户。我们平时看到的报表、数据大屏、推荐策略等,都来自这一层。APP层数据已经高度聚合,甚至以接口形式提供。
我一直强调,数据建设的最终目标就是驱动业务。而APP层,就是数据价值最终呈现的地方。
除此之外,有些架构中还有维度层(DIM),负责存储公用维度数据,比如时间、地域、产品分类等,方便统一管理和使用。
那么这些数据是怎么收集转换的呢?
首先要收集各个源数据,然后去清洗这些数据,接着还要进行转换,最后是要整合这些数据。
三、为什么要进行数据仓库分层?
你可能会疑惑:分层看起来挺复杂的,真的有必要吗?
答案是肯定的。好的分层设计能从根本上提升数据系统的可用性和稳定性。下面我从几个关键角度来解释。
1、清晰化管理,降低维护成本
没有分层的数据系统,就像没有整理过的仓库,什么都有,但什么都找不到:
数据逻辑耦合在一起,修改困难,排查问题更是费时费力。
分层之后,每一层功能明确,边界清晰。数据清洗的问题找DWD,指标计算问题找DWS。
这样不管是新同事上手,还是日常排查,都更容易定位问题。
2、减少重复开发,提高复用性
如果每个人都用原始数据重新加工,不仅效率低下,还会导致数据口径不一致。
分层之后,底层公共加工只需要一次,上层可以多次复用,这不仅节省资源,还保障了数据的一致性。
我一直强调:“一套标准数据,多处重复使用”,这才是数据仓库应有的价值。
3、隔离原始数据,保障数据质量与安全
分层相当于在不同的数据环境之间建立了缓冲。
上层应用查询不会影响原始数据,脏数据也在底层被处理掉,不会影响统计结果。同时,我们还可以按层设置权限。
比如分析师只能访问DM层,而开发员可以操作DWD层。这样就实现了安全管控。
4、增强系统扩展性,灵活应对变化
业务需求总是在变:比如今天分析用户留存,明天可能要看销售额。
分层架构使系统更容易调整。大多数情况下,我们只需要改动最上层的DM或APP,底层加工流程基本不动。这大大降低了迭代成本和风险。
5、提升数据处理效率
试想一下:每次查数据都从原始日志开始计算,等待时间无法接受。
通过分层,我们把计算分摊到各个环节。DWS层提前做好汇总,APP层直接取数展示。查询速度自然大幅提升。
总结
说到这里,我相信你已经对数据仓库分层有了一个比较全面和深入的理解:
它通过分步骤、分层次的数据处理,把原始数据一步步转化为可信、可用的资源。
用过来人的经验告诉你,早期重视分层,后期能避免很多问题。
我一直强调,做数据工作,思想和理念远比工具和技术重要。它不是一个死板的规定,而是一种经过大量实践验证的可靠方法。