BI项目中的数据仓库分层

在BI项目中，数据仓库是一个关键的组成部分，其目的是将企业中分散的数据整合到一个中心化的存储库中，并提供一个用于分析和报告的单一来源。为了更好地组织和管理数据，数据仓库通常被分为多个层级。

一、分为stg,ods,dw,dm四层

1. 数据源层（staging layer）

数据源层（stg）是数据仓库的第一层，负责接收并存储原始的数据源。该层的主要目的是数据提取、清洗、转换和加载（ETL），以确保原始数据可以被正确地导入到数据仓库中。数据源层通常包括从不同系统中提取的数据文件、日志文件、数据库、API等数据源。

2. 操作数据层（operational data store）

操作数据层（ods）是数据仓库的第二层，其目的是将stg层中的数据转换为更加可读且易于管理的格式。该层的数据模型通常与源系统相似，并且可以被用作数据仓库的数据集成层。因此，ods层通常被用于支持操作性和实时的BI需求，以及提供数据集成接口。

3. 数据仓库层（data warehouse）

数据仓库层（dw）是数据仓库的第三层，其目的是将ods层中的数据转换为更加高效的数据结构，并将其进行分类和维度化。数据仓库层通常包括一个星型或雪花型的数据模型，其中包含事实表和维度表。数据仓库层通常被用于支持企业级的数据分析和报告，以及其他复杂的BI需求。

4. 数据挖掘层（data mining）

数据挖掘层（dm）是数据仓库的第四层，其目的是支持高级数据挖掘、预测和建模。该层使用数据仓库中的历史数据和其他来源的数据，来发现关联关系、模式和趋势等信息，并进行预测和分析。数据挖掘层通常需要使用复杂的算法和工具，例如决策树、神经网络、聚类等。

5. 优缺点

优点

• 每一层都有明确的功能和目的，使得数据仓库的架构更加清晰和易于管理。
• 每一层都可以单独进行优化和调整，以满足不同的业务需求和数据访问需求。
• 数据仓库层的星型和雪花型模型可以提高数据查询效率，并支持复杂的数据分析和报告需求。
• 数据挖掘层可以帮助企业挖掘隐藏在数据中的价值，并支持高级数据分析和预测。

缺点

• 架构复杂，需要更多的工作和资源来维护和管理。
• 数据仓库建设周期长，需要较长的时间来完成每一层的搭建和调试。
• 数据更新的延迟可能会影响到一些近实时的业务需求。

二、分为ods,dw,dm3层

1. 操作数据层（operational data store）

同样是第二层，ods层的功能与stg层和ods层的功能类似，负责数据的提取、清洗、转换和加载。与分为stg,ods,dw,dm四层相比，ods层在这种架构下的作用更加关键，因为它是数据仓库的数据集成层，支持实时数据的操作性。

2. 数据仓库层（data warehouse）

数据仓库层（dw）是数据仓库的第三层，与分为stg,ods,dw,dm四层中的dw层功能类似。数据仓库层的数据模型通常是星型或雪花型模型，包含事实表和维度表。数据仓库层用于支持企业级的数据分析和报告，以及其他复杂的BI需求。

3. 数据挖掘层（data mining）

数据挖掘层（dm）是第三层的一个子层，与分为stg,ods,dw,dm四层中的dm层功能类似。该层使用历史数据和其他来源的数据，来发现关联关系、模式和趋势等信息，并进行预测和分析。数据挖掘层通常需要使用复杂的算法和工具，例如决策树、神经网络、聚类等。

4. 优缺点

优点

• 架构简单，易于理解和管理。
• 数据更新速度较快，支持近实时的业务需求。
• 可以根据实际业务需求和数据访问需求进行灵活的调整和优化。

缺点

• 数据仓库层的星型和雪花型模型可能会影响数据查询效率，并限制了一些复杂的数据分析和报告需求。
• 操作数据层的数据模型可能与源系统相似，导致数据冗余和不必要的复杂性。
• 数据挖掘层可能需要更复杂的算法和工具来支持高级数据分析和预测。

三、应用场景和建议

分为stg,ods,dw,dm四层的架构适用于需要支持复杂的数据分析和预测场景的企业，例如金融、保险、制造等行业。该架构需要更长的建设周期和更多的资源来维护和管理，但能够提供更全面、更精细的数据分析和报告。

分为ods,dw,dm3层的架构适用于需要支持实时数据的操作性和较短的数据分析周期的企业，例如零售、物流、医疗等行业。该架构需要更少的资源来维护和管理，但在一些复杂的数据分析和预测场景中可能存在些许限制。

在实际应用中，建立数据仓库时需要根据实际情况来选择不同的架构。如果有足够的资源和需要支持复杂的数据分析和预测需求，则可以采用分为stg,ods,dw,dm四层的架构。如果需要实时数据的操作性和较短的数据分析周期，则可以采用分为ods,dw,dm3层的架构。