在当今数据驱动的时代，企业需要从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和业务创新。数据仓库作为集中存储和管理数据的平台，对于实现这一目标至关重要。而数仓分层作为数据仓库架构设计的核心原则，能够有效提升数据的可维护性、可复用性和数据治理能力。

一、数仓分层及其必要性

数仓分层，就是对数据仓库中的数据进行分层管理和组织。一个良好的分层设计能够让数仓项目更易于维护和扩展。

想象一下，如果所有数据都堆积在一起，没有清晰的组织结构，那么数据查找、清洗、转换和分析将变得异常困难。数仓分层就像给图书馆的书籍分类一样，让数据更有序、更易于管理和使用。具体来说，数仓分层具有以下优势：

• 提高数据质量：每一层都可以进行数据质量控制，确保数据的准确性和一致性。
• 简化数据处理：分层后，每个层次的处理逻辑相对简单，易于理解和维护。
• 增强数据复用性：中间层的数据可以被多个应用场景复用，减少重复开发。
• 降低维护成本：当业务需求发生变化时，只需要修改相应的层次，而不需要修改整个数据仓库。
• 提升查询效率：通过对数据进行预处理和汇总，可以提升数据查询和分析的效率。

二、数仓分层的架构详解

接下来，我将详细介绍数仓分层的常见架构，以及每一层的作用和特点。 为了方便理解, 这里用一个简单的电商例子说明每一层的作用。

1. ODS：操作数据层

ODS层存放的是最原始的业务数据，通常直接从各个业务系统拉取，保留全量或增量的业务明细数据。ODS层的主要作用是作为数据的“原始备份”层，便于追溯和恢复历史数据。 就像电商例子中，订单系统， 用户系统，商品系统等等， 每天或者每小时增量同步到ODS层。

• 数据来源： 各个业务系统。
• 数据特点： 原始、未经处理。
• 主要作用： 数据备份、数据追溯。

2. DW：数据仓库层

DW层是在ODS层的基础上进行结构化、清洗和初步整合的数据层，是数据仓库的核心层。DW层根据业务主题域建立各类数据模型，例如用户主题、商品主题、订单主题等。 DW层可以继续细分, 各个公司有不同的细分方式。下面介绍几种常见的细分方式:

2.1 DWD：数据明细层

DWD层对ODS层的数据进行清洗、规范化，例如去除空值、转换数据类型、统一数据格式等，但不改变原始数据的粒度，保证数据质量和一致性。 例如, 将订单时间格式统一, 将用户ID里的空值填充为默认值等等。

• 数据来源： ODS层。
• 数据特点： 清洗、规范化、明细数据。
• 主要作用： 提高数据质量，为后续分析提供可靠的数据基础。

2.2 DWS：数据汇总服务层

DWS层以业务分析为目的，对DWD层的数据进行汇总和聚合，加工成便于业务分析的主题数据，例如用户活跃度、商品销量、订单金额等。DWS层的数据粒度比DWD层更粗，更加面向业务分析。 例如, 统计每个用户的总订单金额, 统计每个商品的月销量等等。

• 数据来源： DWD层。
• 数据特点： 汇总、聚合、主题数据。
• 主要作用： 为业务分析提供高效的数据服务。

2.3 DWM：数据中间层

DWM层通常存放一些公共的计算逻辑和中间结果， 它的目的主要是为了避免重复计算，提高数据复用性。DWM层并不是所有数仓架构都必须的，可以根据实际需要进行选择。 有些公司也会将DWM层和DWS层合并。

3. DM/ADS：数据应用层

DM/ADS层是最终为前端应用、报表和数据服务提供支撑的数据层。DM/ADS层的数据通常是按照业务需求高度加工和汇总的数据，直接面向业务端，例如报表所需的指标数据、推荐系统所需的特征数据等。DM/ADS层的数据结构通常比较简单，查询效率高。

• 数据来源： DWS层。
• 数据特点： 高度加工、汇总、面向应用。
• 主要作用： 为前端应用提供数据支撑。

三、如何使用九数云BI进行数据分析？

在构建了分层数据仓库之后，企业需要一款强大的BI工具来进行数据分析和可视化。九数云BI是帆软旗下一款零代码的在线BI、报表和数据分析工具，能够帮助企业快速搭建数据分析平台，探索数据价值。 使用九数云BI可以：

• 连接多种数据源： 九数云BI可以连接各种数据库、云服务和文件，方便你获取数据。
• 进行数据清洗和转换： 九数云BI提供丰富的数据处理功能，例如数据过滤、数据转换、数据聚合等，帮助你清洗和转换数据，为分析做好准备。 你可以基于清洗好的DWD层数据进行再加工。
• 创建可视化报表： 九数云BI提供丰富的图表类型和可视化组件，帮助你创建各种可视化报表，例如柱状图、折线图、饼图、地图等，清晰地展现数据分析结果。
• 进行数据探索和分析： 九数云BI支持数据钻取、数据联动、数据过滤等交互式分析功能，帮助你深入探索数据，发现隐藏的模式和趋势。

借助九数云BI，你可以充分利用分层数据仓库的数据，快速生成各种报表和仪表盘，为业务决策提供数据支持。

四、总结

数仓分层是构建高效数据仓库的关键。在实际应用中，企业需要根据自身的业务需求和数据特点，选择合适的分层架构，并不断优化和调整。 配合九数云BI这样的数据分析工具, 可以更好的发挥数据仓库的价值， 赋能业务。