扫盲系列（5）：数据仓库的数据集存和数据分析功能
之前在文章《扫盲系列（3）：数据仓库架构详解》中，我们详细介绍了数据仓库的架构，接下来介绍数据仓库不同层的数据集存和数据分析功能。
数据集存功能之数据仓库ODS层
数据仓库ODS层（Operational Data Store）是数据仓库架构中的一个重要层次，主要用于保存从业务应用系统中抽取的数据，保证数据与业务系统保持一致性，并为数据仓库提供历史数据查询和数据更新功能。
数据仓库ODS层是基于业务系统的源数据构建的，与源数据保持一致，可以增加字段用来进行数据管理。由于数据仓库ODS层需要保留历史数据，因此一般采用只读的方式进行存储，同时提供业务系统查询使用。
业务系统对历史数据完成修改后，通常会将修改后的数据追加回数据仓库ODS层中，以保持数据仓库的实时性。为此，可以在数据仓库ODS层中将update_type字段更新为UPDATE，用来标识新插入的数据记录或已更新的记录。
在离线数据仓库中，业务数据可以定期通过ETL流程导入到数据仓库ODS层中。为了保证数据的准确性和完整性，可以采用全量导入或增量导入两种方式。
1. 全量导入：用于第一次数据装载，增量导入则用于之后的数据更新。
2. 增量导入：用于数据非第一次导入，只需要导入新增、更改的数据。在增量导入时，一般采用外连接&全覆盖方式，以保持数据与业务系统的一致性，并避免数据冗余。
数据分析功能之数据仓库DWD、DWS、ADS层
DWD、DWS和ADS层是数据仓库架构中的三个重要层次，分别用于数据清洗、数据集成和数据分析。
DWD层
DWD层（Data Warehouse and Design）主要对数据仓库ODS层的数据进行清洗、去重、标准化和维度退化等处理，使之符合分析运算的需要。
1. 清洗主要是对数据进行去重、格式化、拆分、整合、纠错等工作，以消除数据中的异常和冗余。
2. 标准化是将数据转换成统一的数据格式和命名约定，以方便后续的数据分析。
3. 维度建模（例如对时间、分类、地域等进行维度退化）则是对数据中的维度信息进行分解和重组，以方便后续的报表统计和数据分析。
FineDataLink是一个ETL工具，支持ETL和ELT两种方式进行数据处理，可以从多个不同数据源中提取数据，进行清洗、整合和转换。
DWD层的数据仍然满足3NF模型（Third Normal Form），也就是第三范式，这意味着数据存储的结构是一个严格的关系模型，具备着较高的数据完整性和准确性。同时，DWD层的数据也能为数据仓库中的分析运算作好充分准备。
DWS层
DWS层（Data Warehouse and Store）主要是对DWD层的数据进行计算、汇总和聚合，生成宽表（也称为事实表），以便于后续的数据分析和决策支持。
DWS层存储的数据模型非3NF模型，而是注重数据聚合和处理性能更优的数仓模型，例如维度模型（Dimensional Model）。
维度模型是一种以满足各种查询需求为目的进行设计的模型，主要包括星型模型、雪花模型、星座模型等多种形式。
DWS层的主要特点是存储数据中的事实数据和维度数据，支持较大的数据集聚和各种复杂的查询和聚合操作。通过DWS层的数据存储和处理，提高了数据仓库的数据分析效率和决策支持功能。
FineDataLink具有统一的数据管理、分析和质量控制平台，可以根据用户需求自定义数据质量控制规则和数据管理策略，从而保证数据的准确性、可靠性和完整性。
ADS层
ADS层（Analytic Data Store）主要是存储数据仓库中的分析结果和汇总数据，为不同业务场景提供分析接口，减轻数据仓库的负担。
ADS层存储的数据主要是针对特定的业务问题进行计算、分析和汇总的数据结果，而不是原始数据或宽表。存储的数据结果可以是预测模型的输出结果，或各种业务指标的计算结果。这些数据结果可供业务系统使用，例如线上数据处理系统、报表系统等。
ADS层的主要目的是为不同的应用场景提供分析接口，而不是直接提供原始数据，这可以避免直接查询数据仓库的开销和负担。通过ADS层的建立，数据仓库可以提供更加灵活和高效的分析查询接口，提高数据仓库的使用效率和业务可用性。
FineDataLink是一款低代码/高效率的ETL工具，同时也是一款数据集成工具，它可以帮助企业快速构建数据仓库，对数据进行管理、分析和使用，提高数据治理效率和质量。同时，FineDataLink也支持开放API和服务接口，可以与其他数据工具和系统进行整合和拓展。
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