数据仓库分层

1.虽然各个公司的数据仓库各层名称各不相同，但是总体上大同小异，都包括ODS(Operation Data Store)原始数据层，公共数据层CDM（Common Data Model），又称公共数据模型，和应用数据层APP（或者叫ADS） 。

ODS层：原始数据层，主要是将源系统数据抽取到数仓环境，不作任何处理，同时要存历史数据

CDM层：公共模型层，CDM层是数据仓库的核心，也是数据仓库设计是否合理的一个集中体现。因为在CDM层我们主要建设企业一直性公共维度表和公共事实表。这些表一旦建成，后续开发中如果需要，就可以直接拿来用，避免重复开发带来的效率问题。具体在CDM层又包括DIM层，DWD层，和DWS层。

DIM层：公共维度层，主要构件数据仓库的一致性维度表，例如客户维度表，商品维度表，供应商维度表等等。

DWD层：公共明细层，或者叫明细宽表层，以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表。可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段退化到事实表中，即宽表化处理。

DWS层：公共汇总层，以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标事实表，以宽表化手段物理化模型。构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表。

APP层：存放数据产品个性化的统计指标数据，一般存放最终汇总数据。