数据仓库分层4层模型英文怎么说

数据仓库的分层4层模型英文为Four-Layer Data Warehouse Architecture。此模型通常包括以下四个层次：数据源层（Data Source Layer）、数据集成层（Data Integration Layer）、数据仓库层（Data Warehouse Layer）、数据展现层（Data Presentation Layer）。数据源层是指所有原始数据的来源，这些数据可能来自业务系统、日志文件或其他外部数据源；数据集成层负责将来自多个数据源的数据进行抽取、清洗、转换和加载；数据仓库层是数据的存储区域，数据在这里被组织、索引和存储，以便于分析和查询；数据展现层用于以用户友好的方式展示数据，支持报表生成、仪表盘展示以及其他形式的商业智能分析。数据源层、数据集成层、数据仓库层、数据展现层，其中数据集成层在整个数据仓库架构中至关重要，它负责将来自不同数据源的数据进行抽取、转换并加载到数据仓库中，以确保数据的一致性和可靠性。这一层通过ETL（抽取、转换、加载）过程来处理数据，它不仅将数据转换为统一的格式，还可以清洗和过滤掉不需要的数据，确保数据的完整性和质量。通过数据集成层，企业可以更好地管理数据流动，确保分析和报告的准确性和及时性。

一、数据源层

数据源层是数据仓库架构的起点，承载着数据收集的功能。这个层级汇集了来自不同来源的原始数据，这些来源可以是企业内部的各种业务系统、外部合作伙伴提供的数据、第三方数据服务平台、甚至是公共数据集。数据源层的多样性使得数据仓库能够获取全面而丰富的业务数据，从而支持更深入的分析和决策制定。然而，这也带来了数据格式不一致、数据量巨大、数据质量参差不齐等挑战。因此，在这个层面，数据的获取和初步筛选是关键任务，以确保后续处理的效率和效果。通过接口、API、文件导入等多种方式，数据被引入到系统中，准备进入下一个层次的处理。

二、数据集成层

数据集成层是数据仓库的核心，负责从数据源层获取原始数据，并通过ETL（Extract, Transform, Load）过程将其转换为适合存储和分析的格式。ETL过程包括三个步骤：抽取（Extract）是指从多个数据源中获取数据；转换（Transform）是指对数据进行清洗、格式转换、聚合等操作，以统一数据格式、提高数据质量；加载（Load）则是将处理后的数据加载到数据仓库中。数据集成层的设计和实施直接影响到数据仓库的性能和数据质量。为了提高数据处理的效率和准确性，通常会使用数据集成工具和平台，这些工具能够自动化处理流程，提供数据映射、转换规则定义等功能。在这个过程中，数据治理和数据质量管理是重要的环节，以保证最终进入数据仓库的数据是准确、完整和及时的。

三、数据仓库层

数据仓库层是数据存储和管理的核心部分。经过数据集成层处理的数据在这个层次被系统化地存储起来，以支持复杂的查询和分析操作。数据仓库通常采用星型或雪花型架构设计，旨在优化数据的查询性能和存储效率。在这里，数据被组织成事实表和维度表，事实表记录业务活动的度量数据，而维度表存储业务活动的背景信息。数据仓库层需要具备良好的扩展性和性能，以适应不断增长的数据量和用户需求。为了满足不同的分析需求，数据仓库还可以分为多个主题域，每个主题域关注于特定的业务领域，如销售、财务、客户关系等。此外，数据仓库还支持历史数据的存储，确保用户能够进行时间序列分析和趋势预测。

四、数据展现层

数据展现层是数据仓库与用户之间的桥梁，负责将数据以可视化的方式展现给最终用户，以支持决策和分析。这个层次采用多种工具和技术，如报表生成工具、商业智能（BI）平台、数据可视化软件等，帮助用户以直观的方式理解数据和提取洞察力。数据展现层需要具备灵活性和易用性，允许用户根据需求自定义报表、仪表盘和图表等展示形式。通过拖拽式的界面和交互式的分析工具，用户能够快速地从数据中获取信息，而不需要具备专业的技术背景。数据展现层还支持实时数据更新，确保用户能够获取最新的业务信息进行决策。此外，随着移动设备的普及，数据展现层也逐渐支持移动端的访问，为用户提供随时随地的分析能力。通过数据展现层，企业能够实现数据驱动的业务优化和战略制定，提升整体竞争力。

相关问答FAQs：

数据仓库分层4层模型在英文中被称为 "Four-Layer Model of Data Warehouse"。这个模型通常包括以下四个层次：源数据层（Source Layer）、数据仓库层（Data Warehouse Layer）、数据集市层（Data Mart Layer）和呈现层（Presentation Layer）。每一层都有其独特的功能和作用，旨在实现数据的有效管理和分析。