数据仓库中的分级管理是什么意思呢？

数据仓库中的分级管理，即数仓分层，是一种将数据按照处理的逻辑和用途划分不同层次的方法论。这种架构设计旨在提高数据处理效率、保证数据质量和简化数据管理维护。分级管理的核心理念是“分而治之”，通过将复杂的数据处理流程分解到多个层级中，每个层级承担特定的数据处理职责，从而实现数据的逐步净化和整合。

分层介绍

1. 数据引入层（ODS, Operation Data Store）

   • 作用：作为数据准备区，存储从源系统直接导入的原始数据，结构上与源系统保持一致。主要负责基础数据的同步和存储至MaxCompute，同时记录数据的历史变化。

2. 数据公共层（CDM, Common Data Model）

   • 细分：
     • 维度层（DIM）：构建统一的维度表，提供一致的分析视角，减少冗余。
     • 明细数据层（DWD）：基于业务过程，生成最细粒度的明细事实表，可适当宽表化以提升易用性。
     • 汇总数据层（DWS）：根据维表和明细事实数据，构建公共粒度的汇总指标，增强数据复用性。
   • 目标：完成数据加工、整合，形成面向分析的标准化数据模型，支持后续的数据应用。

3. 数据应用层（ADS, Application Data Service）

   • 功能：存放针对特定业务需求定制的统计指标数据，服务于报表、数据分析等应用场景，满足多样化数据消费需求。

优势

• 提高效率：各层职责明确，便于并行处理，加速数据流转。
• 质量保障：通过层层清洗和转换，确保数据准确性与一致性。
• 易于维护：分层清晰，便于问题定位和版本控制。
• 促进复用：公共层的建设使得数据可以在多个场景下复用，减少重复开发。

实现方式

在阿里云DataWorks平台中，可以通过创建数仓分层来实现这一架构，包括配置ODS、DWD、DWS、ADS以及DIM层，并且可以设定表命名规范、负责人等信息，进一步规范数据管理和使用流程。

分级管理策略不仅优化了数据组织结构，还促进了跨部门、跨系统的数据共享，为大数据分析、决策支持及业务创新提供了坚实的基础。