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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。
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。
数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
二、通用数仓搭建思路 关于数据仓库的搭建，许多企业以这样或那样的架构方法扩展数据仓库，我们曾简单探讨过数仓分层的三层模型，即分为：数据引入层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据服务层（ADS）。
每个人对于数仓的理解，都源自于大数据，而大数据又源自于那个神奇的故事：从前有一家超市，它有一个怪现象，尿布和啤酒赫然摆在一起出售。外行人不明所以，但内行人却看到了尿布和啤酒的销量双双增加。 为什么呢？
然而在大数据环境的背景下，当 Hadoop 生态已然成为大数据现实意义上的载体，以 Hive 为基础的数据仓库已经不能仅仅只提供决策支持的需求了——它需要同时满足某些业务上对数据的统计需求。
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
这里针对数据质量等类似的、在数据仓库平台中必须提及的概念，提供一种解答的思路，就是架构推导理论。 先说一下基本的架构推导理论：架构 = 组件模块+关联关系+约束&指导原则。
分层法 又叫分类，是分析影响质量(或其他问题)原因的方法。我们知道，如果把很多性质不同的原因搅在一起，那是很难理出头绪来的。
就核心的大数据技术，简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的大数据技术，下面分开来说： 一、大数据采集 大数据采集
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。
调研执行分为四步骤： 第一步对本次项目的目标，整体平台的范围和当前IT的技术架构进行调研与整理；第二步针对本期项目涉及业务部门进行单独访谈，明确指标，确认口径，梳理前端样式与功能并确定相应的数据标准
为什么树数据集弄不出来分层效果？
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
分层分级查看不同的数据
下拉树控件 数据字典里 分层构建
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