浅谈数据仓库的架构及其演变
一、数据仓库分层架构
数据仓库分层一般分为三层，分别为数据仓库ODS层（数据进出口贴源层）、CDM层（数据公共层）和ADS层（数据应用层）。
1. ODS层：这是数据仓库的最底层，直接对接数据源系统，用来临时存储从业务系统抽取过来的原始数据，数据结构和粒度与源系统基本保持一致。其主要功能是作为数据进入数据仓库的缓冲区域，在这一层可以对数据进行简单的清洗和转换操作，比如去除明显的噪声数据、统一数据格式等，但不会进行复杂的数据处理。它为后续的数据处理提供了原始的数据基础，确保数据的完整性和准确性，方便在数据出现问题时进行追溯。
2.CDM层分为DWD明细层、DWS轻度汇总层和DIM维度层。
· 在DWD层中，需要将数据仓库ODS层的原样数据按照主题去建立相应的数据模型，对数据进行统一的清洗和一致性处理。
· 在DWS层，就会以分析对象为建模驱动，把DWD清理好的一些表进行跨关联，建立面向业务主题的大宽表模型，为应用层提供统一的计算口径和数据标准，提高效率。
· 在DIM层需要通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维度表。
3. 在ADS层，根据业务需要来存放个性化的报表数据，可以直接为前端的报表提供查询和展现的服务。
二、数据仓库的发展演变
数据仓库的发展演变可以分为以下几个阶段：
1. 单一数据仓库。在这个阶段，企业通常只有一个大型数仓，用于存储所有的企业数据。这种方式虽然能够提供全局视图，但是由于数据量过大、复杂度高，导致开发和维护成本较高。
2. 多维数据仓库。在这个阶段，企业开始将数据按照不同的主题进行划分，并建立多个小型数仓。这种方式能够提高查询效率和灵活性，但是由于各个数仓之间缺乏集成和协作，会导致问题。
3. 集成式数据仓库。在这个阶段，企业开始将多个小型数仓进行整合，并建立一个统一的、集成式的数据仓库。这种方式能够解决信息孤岛问题，并提供更加全面和准确的企业视图。
4. 实时数据仓库。在这个阶段，企业开始将实时流式数据与批处理数据进行整合，并建立一个实时化的、可扩展的、高性能的实时数据仓库。这种方式能够满足企业对实时数据分析和决策的需求。
5. 云数据仓库。在这个阶段，企业开始将数据仓库部署到云端，并利用云计算技术提供更加灵活、可扩展、高效的数据仓库服务。这种方式能够降低企业的IT成本，提高数据处理效率和安全性。
三、数据仓库构建步骤
构建数据仓库需要经过以下几个步骤：
1. 需求分析：明确业务需求和数据分析目标，确定数据仓库的范围和规模。
2. 设计架构：选择适合企业的数据仓库分层架构，包括数据源层、数据采集层、数据存储层和应用层等。
3. 建设基础设施：包括硬件设备、数据库管理系统、数据仓库ETL工具等。
4. 实施数据仓库ETL过程：将各种异构的数据源进行抽取、转换和加载，形成统一的数据仓库。
5. 开发报表和分析工具：根据业务需求开发相应的报表和分析工具，以支持企业决策。
6. 测试和上线：对整个系统进行测试，并逐步上线使用。
7. 维护和优化：对系统进行日常维护，并不断优化以满足不断变化的业务需求。
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