在数据仓库中，通常采用分层架构来组织和管理数据。这种分层架构有助于提高数据的可维护性、可扩展性和性能。以下是常见的数据仓库分层架构：
原始层（Raw Layer） ：原始层也称为ODS（Operational Data Store），用于存储从业务系统或其他数据源获取的原始数据。这些数据通常是未经清洗和转换的，保留了原始的业务数据格式。
数据集成层（Data Integration Layer） ：数据集成层也称为ETL（Extract, Transform, Load）层，负责将原始数据进行清洗、转换和整合，以满足后续分析的需求。这一层的主要任务是将来自不同来源的数据统一到一个一致的数据模型中。
数据仓库层（Data Warehouse Layer） ：数据仓库层包括以下子层：
- 数据准备层（Data Preparation Layer） ：DWD（Data Warehouse Detail）层，用于存储经过清洗、转换和整合的数据。这些数据通常已经满足了一定的业务需求，但可能还需要进一步的处理和优化。
- 数据集市层（Data Mart Layer） ：DWS（Data Warehouse Service）层，用于存储特定业务领域的汇总数据。这些数据通常已经经过了一定程度的聚合和汇总，以便于快速查询和分析。
- 应用层（Application Layer） ：ADS（Application Data Service）层，用于为各种业务应用提供数据服务。这一层的数据通常是高度汇总和简化的，以满足特定的业务需求。
每个层次都有其特定的职责和功能，它们共同构成了一个完整的数据仓库体系结构。这种分层架构有助于降低数据处理的复杂性，提高数据处理的效率，同时也有利于数据的管理和保护。
