《新興數據湖倉設計與實踐手冊·從分層架構到數據湖倉架構設計（2025 年）》 系列文章將聚焦從數據倉庫分層到數據湖倉架構的設計與實踐。手冊將闡述數據倉庫分層的核心價值、常見分層類型，詳解分層下的 ETL 架構及數據轉換環節，介紹數據倉庫分層對應的技術架構，並以貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）為例，深入剖析數湖倉分層設計，最後探討數據倉庫技術趨勢並進行小結。
本文為系列文章第二篇，詳細剖析了數據倉庫分層下的技術架構，並附以以示例，希望能夠為相關從業者提供數據湖倉設計與實踐的系統指引。
👉上文回顧：《（一）從分層架構到數據湖倉架構：數據倉庫分層的概念與設計》
數據倉庫分層下的技術架構
圖1
圖2
數據中台的構建涉及多個方面，涵蓋了大數據處理和管理的核心要素，在實際工作中通常包括以下內容：
- 系統架構
以Hadoop和Spark等大數據組件為核心，構建高效的分佈式架構，以支持數據的存儲、計算和處理能力。 - 數據架構
通過頂層設計進行主題域劃分，並採用分層體系（如ODS-DW-ADS）來組織數據流向和結構層次，確保數據管理的靈活性和適應性。 - 數據建模
採用維度建模方法，通過確定業務過程的粒度，構建合理的維度表和事實表，以便更高效地支持業務分析和查詢需求。 - 數據管理
包括對數據資產、元數據、數據質量、主數據和數據標準的全面管理，同時建立數據安全管理機制，確保數據的準確性、完整性和安全性。 - 輔助系統
包含任務調度、ETL處理以及監控等支撐系統，保障數據的高效處理和系統運行的穩定性。 -
數據服務
提供數據門户、數據查詢、分析報表、可視化、機器學習和數據挖掘等服務，支持數據的多場景應用，以及數據交換、共享和下載功能。數湖倉分層舉例
數據倉庫通常可以分為四個層次，但這一劃分並不是固定的，不同公司可能會根據自身需求進行調整或重新命名。然而，不論名稱如何變化，這種分層模型的核心理念都是基於貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）的數據架構設計。
圖3
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圖5
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可以看到，上面各種不同的數湖倉分層中，看似最複雜的圖5將數據湖倉分為了五層數據架構，但也是基於貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）三層數據架構的核心理念，各層分工明確、層層遞進，支撐從原始數據到業務應用的全鏈路數據價值釋放。
在下篇文章中，我們將詳細分析貼源層和數據倉庫層的架構理念和設計細節，敬請期待。
下篇預告：《（三）數據倉庫分層之貼源層和數據倉庫層設計》
