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推荐回答数据仓库的分层模型，大体的思路和网上烂大街的数仓分层原则相似，总体分ODS、DW、RPT 三层。具体实践的过程中，根据我们的实际情况，慢慢形成了我们自己的风格。
ODS 层，大部分是和数据源中的数据一模一样的，也有极少部分经过了简单的ETL、或者只截取了与统计有关的字段。数据已采用了其他备份方式，所以这里不再需要使用 MaxCompute 做冷备。
DW 层是最核心的数据仓库层。由于公司技术正在朝着微服务转型，系统、数据库拆分得越来越细，对数据的统计分析很不利。所以我们依靠数据仓库层，将相关的数据放到一起，便于上层的开发、更有利于日常的临时数据需求的快速响应。数据仓库层的数据结构，不会随着微服务系统和数据的拆分而变化，让系统拆分对于这套离线数据分析的影响终结在这一层，不渗透到更上层。
RPT 层的具体做法，市面上有很多种。根据我们的实际情况，决定采用按业务划分的方式。曾经我们也尝试过按数据产品划分，但是时间长了，出现了几个严重的问题。首先，不同数据产品中对于相同指标的定义混乱，导致各个部门对于数据没有一个统一的概念。其次，技术上的系统拆分的影响范围，随着数据产品的增多而大面积扩大，极易出现修改遗漏的现象。
以上内容摘自《5天入门视觉AI》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=31可下载完整版
2022-08-17 16:09:13赞同 展开评论 打赏
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MaxCompute（原ODPS）是一项面向分析的大数据计算服务，它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您经济并高效的分析处理海量数据。
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