dataworks里面的stg层、ods层、dwd层、dws层、是怎么分层的呢？

在 DataWorks 中，数据分层的设计通常包括以下几个层次，每个层次的作用和功能不同，具体如下：
STG 层（Stage Layer）：用于接收原始数据并进行简单的初步处理，包括数据的抽取、转换和加载等。STG 层通常不进行数据清洗和加工，只对数据进行简单的处理和格式转换，以便后续的数据处理和分析。
ODS 层（Operational Data Store）：用于存储处理过的业务数据的中间层，通常包括数据清洗、数据加工、数据集成和数据计算等过程。ODS 层的设计应该能够满足数据分析和报表等业务需求，同时具有可扩展性和灵活性。
DWD 层（Data Warehouse Detail）：用于存储具体的业务数据，通常包括数据清洗、数据加工和数据计算等过程。DWD 层的设计应该能够满足数据分析和数据挖掘等业务需求，同时具有高效性和可维护性。
DWS 层（Data Warehouse Service）：用于提供数据分析和查询服务，通常包括数据聚合、数据计算和数据挖掘

在DataWorks中，常见的数据分层架构包括STG层、ODS层、DWD层和DWS层，它们按照不同的目标和处理方式进行数据的逐步加工和整理。

以下是每个层次的简要说明：

1. STG（Stage）层：STG层是数据集成的初始阶段，主要用于接收和存储原始数据，通常以源系统为基础。在STG层中，数据不做任何转换或聚合，仅进行简单的清洗和备份。

2. ODS（Operational Data Store）层：ODS层是从STG层抽取和整理数据的操作性数据仓库层。在ODS层，数据被集成、加工和校验，以满足实时或近实时的查询需求。ODS层通常保留了原始数据的完整性，允许对数据进行简单的计算、聚合和变换。

3. DWD（Data Warehouse Detail）层：DWD层是一个面向主题的详细数据仓库层。在DWD层中，数据进行了进一步的清洗、整合和转换，并生成具有高度可读性的、面向业务需求的数据模型。DWD层通常用于支持复杂的分析和报表需求，提供决策支持。

4. DWS（Data Warehouse Summary）层：DWS层是一个面向主题的汇总数据仓库层。在DWS层中，数据经过进一步的汇总和聚合，以满足更高级别、更宽广的分析需求。DWS层通常用于生成关键业务指标（KPI），提供高性能的查询和报表功能。