備選標題：
數據分層，不止分層那麼簡單！
數據為什麼要分層？三招搞定多源異構數據
數據又多又亂，用的時候：
- 找不到？
- 算得慢？
- 還容易出錯？
別頭疼了！數據分層就是解決這些問題的“法寶”。
簡單説，它就是：
給數據建個清晰有序的“家”，讓每一類數據都有固定的位置和職責。
今天，我就帶大家拆解數據分層最核心的三大層：
- 數據運營層(ODS)
- 數據倉庫層(DW)
- 數據應用層(ADS)
看看它們是如何分工協作，讓你的數據變得又好找又好用！
一、數據分層是什麼
簡單來説，就是把從現實世界裏收集到的有用信息，用更合理的方式整理清楚。這樣遇到問題的時候，就能更快地找到解決辦法。
你想啊:
要是一堆數據亂糟糟堆着，找的時候就得翻來翻去，用的時候也不順暢。
不管是處理什麼數據，有條理都是最基本的要求。
因為：
數據一旦有了條理，查找的時候不用浪費時間，使用的時候效率也能提高。
這就是數據分層最根本的作用：減少不必要的成本，提升處理效率。
二、為什麼要設計數據分層
剛開始接觸數據分層的時候，很多人都會有這個疑問。
就像有人會問：
“為什麼要做數據倉庫”“為什麼要做元數據管理” 一樣，這些問題本質上都是在問 “做這件事的意義是什麼”，接下來咱們就專門説説數據分層。
理想狀態下：
咱們肯定希望數據能規規矩矩地流轉，從產生到不用的整個過程都清清楚楚，哪部分數據依賴哪部分，層次怎麼分，一眼就能看明白。
可現實卻是：
數據體系往往不是這樣。
很多時候：
數據之間的依賴關係亂得很，層次也分不清楚，甚至還會出現 A 依賴 B、B 又依賴 A 的循環情況，到時候不管是查數據還是改數據，都特別麻煩。
所以：
數據分層其實就是給咱們一套能實際操作的方法，讓數據體系能更有條理。
三、數據分層的好處
當然了，數據分層不能解決所有數據問題，但能幫咱們解決不少關鍵問題，好處還是很明顯的。具體來説，有這些好處：
1.提高數據質量
分層處理的時候，每一層都能對數據做清洗和檢查。
具體操作是：
通過分層設置多道檢查環節，及時攔截錯誤，避免問題累積，從流程上保障數據質量。
比如：
這一層發現數據有錯，馬上就能改，不用等問題傳到後面的層。
這樣就能：
保證數據是準的、前後一致的。
2.優化性能
彙總好的數據，單獨放在一層，要查總數的時候，直接去那一層拿就行，不用再從最原始的數據裏一點點算，速度自然就快了。
具體操作是：
減少查詢時需要處理的數據量和計算步驟，縮短數據查找和計算的路徑，從而提升性能。
比如：
在使用 XML 解析算子時，可以通過數據集成平台FineDataLink分層解析數據，並通過其他算子進行拼接。對於 API、WebService、OData 接口中響應數據返回的 XML 格式數據、來自 XML 文件的數據，通過FineDataLink直接解析為行列格式數據，方便後續加工存儲。
3.易於維護
每一層數據都有自己要負責的事，處理邏輯也很明確。
具體操作是：
明確各層職責，把複雜的維護工作拆分成針對每一層的簡單工作，降低維護難度。
比如：
- DWD 層就是處理明細數據的
- DWS 層就是做綜合彙總的
哪一層出了問題，就針對性地去處理這一層，不用把整個數據體系都翻一遍，維護起來就省事多了。
4.靈活性高
如果想改某一層的數據，只要把這一層和上下層的銜接處理好，基本不會影響到其他層。
具體操作是：
各層相對獨立，層與層之間通過固定的方式銜接，局部修改不會引發連鎖反應，提升了數據體系的適應性。
比如：
要調整 ODS 層的數據格式，只要保證傳給 DWD 層的數據是對的，DWD 層及以上的部分就不用跟着改，這樣改起來就靈活多了。
5.支持多維數據分析
分層之後，數據的結構更清晰，想從不同角度分析數據就很方便。
比如：
分析一筆銷售數據，既可以看不同地區的情況，也可以看不同時間段的情況，還能看不同產品的情況，這些都能在分層的基礎上實現。
6.降低數據冗餘
合理分層之後，同一批數據不用重複存在好幾層裏。
具體操作是：
通過規劃數據的存儲位置，避免重複存儲，提高存儲空間的使用效率。
比如：
客户的基本信息，在需要的層裏直接引用就行，不用每層都存一份，這樣就能節省存儲空間。
7.歷史數據管理
數據分層的時候，會規劃好歷史數據怎麼存、存多久、怎麼調出來用。
這樣一來：
想分析過去幾個月或者幾年的數據變化，就能很方便地找到對應的歷史數據，不用到處找。
具體操作是：
為歷史數據設定明確的管理規則和存儲位置，讓歷史數據的調用和分析有章可循。
8.提高可擴展性
數據量總會越來越大，分層的體系就能跟着慢慢擴展。
具體操作是：
分層形成的模塊化結構，讓體系可以按需逐步擴展，適應數據量增長的需求。
比如：
數據多了，可以在現有層次基礎上加一層專門處理新增數據的，或者調整某一層的結構，不用把整個體系推翻重來，這樣擴展起來就容易多了。
三、通用的數據分層方法
為了達到上面説的這些效果，一般我們會把數據分成三層：
- 數據運營層（ODS）
- 數據倉庫層（DW）
- 數據應用層（ADS）
這三層各司其職，一步步把數據處理好。
接下來，我就把各層的功能給大家詳細拆解一下：
第一層：數據運營層（ODS）
作為數據的入口，直接從各種業務系統裏拿過來的。
比如：
- 銷售系統裏的銷售記錄
- 客户關係管理系統裏的客户信息
都是從這些地方直接獲取的。
這一層的數據：
基本能保持業務系統裏的數據原樣，不過拿過來之前得先做些清洗和檢查，確保能用。
裏面的表一般分兩種：
- 一種存現在正要處理的數據，
- 另一種存已經處理完的歷史數據。
而且：
這是整個分層裏最細的一層數據，從業務系統拿過來後，簡單處理一下就放在這兒。
第二層：數據倉庫層（DW）
這一層是核心，又能分成三個小層：
- DWD
- DWM
- DWS
1.數據明細層（DWD）
這一層的數據和 ODS 層差不多細，不過會更注重數據質量，有問題的會在這裏處理掉。
而且：
為了用起來方便，會把一些相關的維度信息直接放進事實表裏，同一類主題的數據也會彙總到一張表裏。
比如：
訂單表會把客户的一些基本信息加進去，這樣查訂單的時候就不用再去關聯客户表了。
這樣做的好處：
在保留明細數據的基礎上，優化數據結構，提升數據可用性，為中間層處理提供清晰的數據源。
2.數據中間層（DWM）
這一層是在 DWD 層數據的基礎上做些簡單的彙總。
比如説：
用户每天登錄多少次，不用每次用的時候都從 DWD 層的明細數據裏算，在這裏提前算好存起來，後面再用直接拿就行。
這樣做的好處：
減少重複計算，提高那些常用指標的複用性。
具體操作是：
對高頻使用的指標提前計算並存儲，減少重複勞動，提升後續處理的效率。
3.數據服務層（DWS）
這一層也叫寬表或者數據集市，是按業務來分的，比如專門處理流量數據的表、專門處理訂單數據的表。
一般來説：
這些表字段多，但數量不多，業務查詢的時候、做 OLAP 分析的時候都能用。
所以：
這一層的數據是把 DWM 層的多箇中間表拼起來的。
否則：
直接從 DWD 層或者 ODS 層算，計算量太大，而且能分析的角度也少。
具體操作是：
整合中間層數據，形成面向業務的綜合數據集，簡化業務查詢和分析的流程。
注意點：
如果不好區分中間層和服務層，也可以把 DWM 層去掉，數據都放在 DWS 層。
第三層：數據應用層（ADS）
是給數據產品和做數據分析的人用的。
存儲位置：
- 一般會存在 ES、PostgreSql、Redis 這些系統裏，供線上系統調用；
- 也可能存在 Hive、Druid 這些地方，方便做數據分析和挖掘。
咱們平時看的各種報表數據，基本都在這一層。
最後補充一個：維表層（Dimension）
這一層專門存維度數據，分兩種：
- 高基數維度數據：像用户資料表、商品資料表，這些表裏的數據量大，可能有幾千萬甚至上億條。
- 低基數維度數據：比如配置表，裏面存着狀態碼對應的中文意思，還有日期表，這些表的數據量少，可能就幾條、幾千條或者幾萬條。
具體操作是：
單獨存儲維度數據，與業務數據分離，方便維度信息的統一管理和複用。
四、數據分層的原則
説到這裏，可能有小夥伴好奇：
- 數據分層的原則到底是什麼？
- 為什麼要這麼分層？
- 每層之間的界限又該怎麼劃？
這些問題，估計不少剛開始接觸數據分層的同學都會琢磨，對吧？
所以下面，我就從這幾個角度，好好聊聊數據分層到底是怎麼劃分的。
1.按照對應用的支持
越往上的層，數據越好用。
比如：
- ADS 層是完全照着業務應用設計的，一看就懂；
- DWS 層稍微要理解一下；
- DWM 和 DWD 層維度多，很多時候一個需求得用好幾張表，經過複雜的計算才能完成。
2.按照能力範圍
大部分人都希望 80% 的需求能靠 20% 的表來支持。
説白了：
- 大部分需求，用 DWS 層的表就行；
- DWS 層滿足不了的，再用 DWM 和 DWD 層的表；
- 極少數情況，才需要從最原始的日誌裏找數據。
結合上一點來説，就是 80% 的需求，都要用對業務友好的方式來支持，不能直接把原始數據扔給用的人。
3.按照數據聚合程度
越往上的層，數據彙總得越厲害。
比如：
- ODS 層和 DWD 層的數據都是很細的，基本沒做什麼彙總；
- DWM 層做了點簡單彙總，只留下那些常用的維度；
- DWS 層彙總得更厲害，可能只留下一兩個能説明主體情況的維度。
所以從這一點來看，數據分層也是按數據彙總的程度來分的。
五、總結
説到底，數據分層就是要做到：
- 怎麼讓數據更好用
- 怎麼能滿足大部分需求
- 怎麼合理彙總數據
最後，讓整個數據體系更有序、更高效地運轉。
通過ODS（原始數據入口）、DW（核心加工區）、ADS（直接應用層），這三大核心層的合理劃分與緊密配合，不僅能讓你告別數據混亂，更能大大提升數據質量、處理速度和維護效率。
現在就動手實踐分層設計，解鎖數據的強大潛能吧！
