大数据分层（大数据分层 ods dw）

本篇目录：

1、数据仓库分层架构深度讲解2、大数据方面核心技术有哪些?3、工行大数据服务云包括哪四层

数据仓库分层架构深度讲解

1、数据分层每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上 数据分为三个层 ， 数据运营层 、 数据仓库层 和 数据服务层 。

2、数据仓库的五层架构：ODS 数据准备层；DWD 数据明细层；DW(B/S) 数据汇总层；DM 数据集市层；ST 数据应用层。数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。

3、指的是将系统的组件分隔到不同的层中，每一层中的组件应保持内聚性，并且应大致在同一抽象级别；每一层都应与它下面的各层保持松散耦合。分层架构的优点 开发人员的专业分工，专注理解某一层。

4、教育大数据六层架构是： 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

5、传统的数据仓库一般分为4层模型：STG、ODS、DW、DM。STG层主要是面向批处理的形式，如果是根据日志信息实时同步，可以跳过STG层直接进入ODS层。

大数据方面核心技术有哪些?

大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。

大数据处理相关技术如下 整体技术 整体技术主要有数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。

目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。

“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。

工行大数据服务云包括哪四层

ODS层、基础区、汇总区和数据集市。根据查询中关村互联网金融研究院官网显示，中国工商银行大数据服务云在数据分层上总共分为4层，分别是ODS层、基础区、汇总区和数据集市。

云计算的体系架构包括：应用层、平台层、基础设施层和数据中心层。应用层：应用层是最顶层的云计算服务层，包含了各种不同领域的应用服务。此层的服务是面向用户的，通常是通过Web界面或API提供。

云存储架构包括存储层、管理调度层、访问接口层、应用服务层等四个层次。它可以自主决定虚拟服务器的类型和配置，然后通过网络连接到云提供商就能获得虚拟服务器的访问权限。

对于云计算的服务类型来说：一般可分为三个层面，分别是IaaS、PaaS和SaaS。这三个层次组成了云计算技术层面的整体架构。云计算的服务模式有SPI（即SaaS、PaaS和IaaS）这三个大类或层次。这是目前被业界最广泛认同的划分。

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