数据仓库dw层（数据仓库ods层）

本篇目录：

1、数据仓库中跨层引用是合理推荐的用法2、数据化过程中数据如何实现分层_集3、数据仓库的功能包括

数据仓库中跨层引用是合理推荐的用法

1、来进行填充等用法。使用DW层的数据来填充DM层的数据集市。确保所有层次中使用相同的数据定义和逻辑，可以避免数据不一致性和错误。在ODS层中存储大量原始数据，而在DW层中对这些数据进行聚合和汇总。

2、数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据 *** ，用以支持经营管理中的决策制定过程。

3、HIS系统以财务信息、病人信息和物资信息为主线，通过对信息的收集、存储、传递、统计、分析、综合查询、报表输出和信息共享，及时为医院领导及各部门管理人员提供全面、准确的各种数据。

4、EAI通过建立底层结构，来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等，完成在企业内部的 ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库，以及其他重要的内部系统之间无缝地共享和交换数据的需要。

5、数据改动和存储层：此层负责从数据源获取数据，并在必要时，将它转换为适合数据分析方式的格式。例如，可能需要转换一幅图，才能将它存储在 Hadoop Distributed File System (HDFS) 存储或关系数据库管理系统 (RDBMS) 仓库中，以供进一步处理。

6、企业数据管理 企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

数据化过程中数据如何实现分层_集

按时间序列分层则可以从不同时间或时期进行划分，时间分层便于对数据的动态管理，特别是对历史数据的管理。

（2）区域分幅法：如以行政区域进行分幅。当用户只对某 区域内的图形感兴趣时，可以“滤掉”其他区域的图形。图幅编号一般考虑区域的特征，如名称等。

所以一般都说是3层模型：数据运营层（ ODS ）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。

数据分层法是指性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

集是满足某些条件的数据子集，它是维度的部分成员。类型：用途：1）集内外成员的对比分析；2）集内部成员的对比分析。

基于这个基础分层之上添加新的层次，来满足不同的业务需求。

数据仓库的功能包括

首先数据仓库功能包括ETL设计，包括数据的抽取同步、数据清洗、数据转换。其次包括数据分层，一般会划分为ODS层、CM层、ML层。最后包括数据初步建模。

数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题，数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。决策分析需要全面的、正确的集成数据，这是传统事务数据库不能直接提供的。

）数据仓库系统提供了标准的报表和图表展示功能，数据仓库内的数据来源于不同的业务处理系统，而数据仓库系统展示的数据是整个企业的数据集成，数据仓库的作用就是利用这些最宝贵的业务数据作出最明智的商业决策。

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

到此，以上就是小编对于数据仓库ods层的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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