数据仓库的多层架构

介绍

数据仓库是一个用于存储和管理组织中数据的系统，它通常用于分析和报告需要较大涉及历史数据的数据集。

数据仓库的多层架构是指将数据仓库分成多个不同的层级，每个层级都有自己的功能和目的。

在本文中，我们将介绍数据仓库的多层架构，并讨论各个层级的功能和目的。

层级描述

操作型数据库层

这是数据仓库中最底层的层级，其主要功能是存储原始的操作数据。这些数据通常来自于组织中的多个不同系统或应用程序，例如交易系统、客户关系管理系统等等。

操作型数据库层通常包含以下特征：

• 数据密度高
• 数据更新频率高
• 数据存储周期短

精细化数据层

精细化数据层主要负责将原始操作数据进行清洗、整合和转换。在这个层级中，数据会被修改、加工和聚合，以适应后续分析和报告的需要。

精细化数据层通常包含以下特征：

• 数据准确性高
• 数据更新频率较高
• 数据存储周期中等

维度层

维度层中存储了与数据分析相关的属性、度量以及指标。在这个层级中，数据被分组、分类和汇总。这样做可以让数据更加易于理解和分析。

维度层通常包含以下特征：

• 每个维度只存储唯一的属性
• 可以根据需要建立多个不同的维度

应用程序层

数据仓库的应用程序层是最上层的层级，它为组织中的用户提供了易于使用和访问的界面。这个层级通常会包含一些分析和报告工具，例如数据可视化工具、数据挖掘工具等等。

应用程序层通常包含以下特征：

• 用户友好性强，易于使用
• 提供方便的查询和报告功能
• 可以根据需要自定义报告

总结

数据仓库的多层架构可以为组织中的决策者和数据分析师提供有价值的信息，帮助他们更好地理解企业运营情况，以便做出更具有战略意义的决策。

以上就是关于数据仓库的多层架构的介绍。