搭建数据仓库是一个什么样的过程？数仓建设又该如何分层？
随着企业数据量的不断增长，数据仓库架构成为了企业数据管理的重要部分。数据仓库是一个集成了多个数据源的数据存储系统，通常用于支持决策支持和数据分析。
一、数据仓库是什么
数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从定义上来看，数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策，而这些关键词的实现就体现在分层架构内。
二、数仓为什么要分层？
用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。
通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解，这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性，当数据发生错误的时候，往往我们只需要局部调整某个步骤即可。
三、如何搭建一个好的数仓？
稳定：数据产出稳定且有保障。
可信：数据干净、数据质量高。
丰富：数据涵盖的业务足够广泛。
透明：数据构成体系足够透明。
四、数仓设计的3个维度：
功能架构：结构层次清晰。
数据架构：数据质量有保障。
技术架构：易扩展、易用。
五、数仓架构
按照数据流入流出的过程，数据仓库架构可分为：源数据、数据仓库、数据应用。
源数据：此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放；为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。
数据仓库：也称为细节层，DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。
数据应用：前端应用直接读取的数据源；根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。
六、数仓分几层最好？
目前市场上主流的分层方式眼花缭乱，不过看事情不能只看表面，还要看到内在的规律，不能为了分层而分层，没有最好的，只有适合的。
分层是以解决当前业务快速的数据支撑为目的，为未来抽象出共性的框架并能够赋能给其他业务线，同时为业务发展提供稳定、准确的数据支撑，并能够按照已有的模型为新业务发展提供方向，也就是数据驱动和赋能。
数仓分层要结合公司业务进行，并且需要清晰明确各层职责，要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游影响，一般采用如下分层结构：
七、结语
数据仓库架构是实现企业数据管理的重要部分，它可以支持决策支持和数据分析应用。本文介绍了数据仓库的基本概念、组成部分和实现过程，为读者提供了关于数据仓库架构的基本知识。在实际应用中，需要根据企业的实际情况进行具体的设计和实现。
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