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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。
数据仓库分层的设计 数据仓库一般分为三层，分别为数据进出口贴源层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application
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。
一、为什么要做数仓分层？ “为什么要设计数仓分层？”——这问题应该是做数据仓库搭建的同学在设计分层时首先会形成的疑惑。
一、数据仓库定义 数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。
商业智能研究 3月19日 以下文章来源于木东居士 ，作者木东居士 本文经授权转载自公众号：木东居士 概述：数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。
数仓项目系列： 《详解数据仓库的实施步骤，实战扫盲系列！》
如果你是一名数据开发的同学，出去面试，基本都会被问到一个问题：“如果是你来负责数据仓库建设，你会考虑如何来建设好数据仓库？”这个问题通常是考察候选人的架构设计水平的，看你对于业务有多深入的了解。
以下文章来源于有赞coder，作者有赞技术作者：叶瑞典 大家好，上几期与大家分享了数据仓库是什么、怎么规划数仓体系、数仓怎么分层，今天给大家分享一下有赞的数据仓库实践，这篇实践案例介绍了企业数据仓库从混沌期到建设期再到成熟期的过程
一、什么是数据仓库 著名的数据仓库专家William H.
数据仓库作为企业数据管理和分析的核心工具，其设计和结构直接影响到数据的处理效率和分析效果。数数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。
但是数据仓库不同于日常的信息系统开发，除了遵循其他系统开发的需求，分析，设计，测试等通常的软件声明周期之外，他还涉及到企业信息数据的集成，大容量数据的阶段处理和分层存储，数据仓库的模式选择等等，因此数据仓库的物理模型异常重要
下拉树分层构建 层次二通过layer1 筛选的数据没有按层次1 分层展示
下拉树控件 数据字典里 分层构建
为什么树数据集弄不出来分层效果？
下拉树控件，数据字典极速分层构建，实际值和默认值不一样的情况下，怎么设置默认值
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