最近经常出现了好几次某种程度的对话场景：问：你是做到什么的?问：最近在做数据仓库。问：哦，你是传统行业的吧，我是做大数据的。

问：……放个牢骚，做大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司，都必须对数据仓库有一定的推崇，而不是讲一句自己是做大数据的就很得意了。数据仓库更加多代表的是一种对数据的管理和用于的方式，它是一整套还包括了etl、调度、建模在内的原始的理论体系。现在所谓的大数据更好的是一种数据量级的减小和工具的上的改版。

两者并无冲突，忽略，而是一种更佳的融合。话说，全然用用Hadoop、Spark、Flume处置处置数据，只不过只是学会几种新的工具，这是做工具的，只是在数据仓库中etl中的一部分。当然，技术的改版往往能领取一个时代的变革，比如Hadoop的问世，光是深入研究一个大数据组件就要花上相当大的时间和精力。但是在热潮加热之后，我们更加应当考虑到地是如何更佳地管理和用于自己的数据。

对于数据的从业者来讲，要一直推崇紧随技术的变革，但是切记数据为王，在执着技术的淋漓尽致的时候，不要忘了我们是做数据的。文章主题吐槽完，本文主要介绍数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层!本文对数据分层的辩论合适下面一些场景，多达该范围场景or数据仓库经验丰富的大神就不用浪费时间看了。数据建设刚刚跟上，大部分的数据经过蛮横的数据终端后就必要接入业务。数据建设发展到一定阶段，找到数据的用于杂乱无章，各种业务都就是指原始数据必要计算出来而得。

各种反复计算出来，相当严重浪费了计算资源，必须优化性能。文章结构最初在做到数据仓库的时候遇上了很多坑，由于自身资源受限，认识数据仓库的时候，感觉在互联网行业里面的数据仓库成功经验很少，网上很难寻找较为实践性强劲的资料。

而那几本经典书籍里面又过分理论，着急一起感叹生不如死。就让现在过去了那个坎，因此多花一些时间整理自己的思路，协助其他的小伙伴较少摔一些坑。为什么要分层?这个问题被好几个同学批评过。

因此分层的价值还是要说确切的。共享一下经典的数据分层模型，以及每一层的数据的起到和如何加工来作。共享两个数据分层的设计，通过这两个实际的例子来解释每一层该怎么遗数据。

得出一些建议，不是最差的，但是可以做到参照。0x01为什么要分层我们对数据展开分层的一个主要原因就是期望在管理数据的时候，能对数据有一个更为明晰的掌控，详尽来讲，主要有下面几个原因：明晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在用于表的时候能更加便利地定位和解读。数据血缘跟踪：非常简单来讲可以这样解读，我们最后给业务诚信的是一能必要用于的张业务表格，但是它的来源有很多，如果有一张来源表格出有问题了，我们期望需要较慢精确地定位到问题，并确切它的危害范围。

增加反复研发：规范数据分层，研发一些标准化的中间层数据，需要增加很大的反复计算出来。把简单问题形式化。谈一个简单的任务分解成多个步骤来已完成，每一层只处置单一的步骤，比较简单和更容易解读。

而且便于确保数据的准确性，当数据经常出现问题之后，可以不必修缮所有的数据，只必须从有问题的步骤开始修缮。屏蔽原始数据的出现异常。

屏蔽业务的影响，不用改为一次业务就必须新的终端数据。数据体系中的各个表的倚赖就看起来电线的流向一样，我们都期望它是很规整，便于管理的。

但是，最后的结果大多是第一幅图，而非第二幅图。0x02怎样分层理论我们从理论上来做到一个抽象化，可以把数据仓库分成下面三个层，即：数据运营层、数据仓库层和数据产品层。

1.ODS全称是OperationalDataStore，操作者数据存储“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最相似数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过提取、洗涤、传输，也就说道传说中的ETL之后，取出本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。例如这一层有可能包括的数据表为：人口表格(包括每个人的身份证号、姓名、住址等)、机场登机记录(包括乘机人身份证号、航班号、乘机日期、降落城市等)、银联的刷卡信息表格(包括银行卡号、刷卡地点、刷卡时间、刷卡金额等)、银行账户表格(包括银行卡号、持卡人身份证号等)等等一系列完整的业务数据。这里我们可以看见，这一层面的数据还具备独特的业务数据库的特征，甚至还具备一定的关系数据库中的数据范式的的组织形式。

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