简述数据仓库分层（层级划分），每层做什么？分层的好处 ？
参考答案：
数据仓库分层设计是一种将数据按照其处理流程和应用需求进行有序组织的方法。通过分层，可以更好地组织和管理数据仓库中的数据，提高数据质量和一致性，同时也可以更好地支持商业决策。以下是数据仓库分层的主要层级及其功能，以及分层带来的好处：
一、数据仓库的主要分层及其功能
- 数据源层（Source Layer）：这是数据仓库的数据来源，包括原始系统、外部数据源等。该层的数据通常需要经过ETL（提取、转换、加载）处理后才能加载到数据仓库中。
- 数据提取层（Staging Layer）：在这一层，数据被存储、提取和清洗。数据会进行普通化处理、数据验证和纠错，然后被更改为标准格式，以便于后续的处理。
- 数据集成层（Integration Layer）：该层负责数据的整合。来自不同数据源的数据会按照一定规则整合到一个集成的层中，以满足业务需求，并且适合进行数据分析和报告。
- 数据存储层（Storage Layer）：这一层是数据在数据仓库中的存储层次，包含了经过处理的、格式化的数据。
- 数据展现层（Presentation Layer）：该层主要用于展示数据、构建报告和仪表板，以及进行交互式数据分析。
此外，还有数据仓库层和数据应用层，其主要职责如下：
- 数据仓库层：数据仓库的核心部分，包含所有的数据模型和数据。其主要任务是将转换后的数据存储到数据仓库中，以便进行后续的分析和决策支持。
- 数据应用层：关注数据仓库中的数据如何被使用。这一层的主要任务是将数据仓库中的数据提供给企业决策者，通过数据报表、数据挖掘、数据分析工具等形式，以辅助其做出更明智的商业决策。
二、数据仓库分层的好处
- 逻辑隔离与简化复杂性：数据分层确保各个处理步骤在逻辑上相互隔离，有助于组织和优化数据流程。这使得数据从源到最终的分析报告经历有序的转换，降低了复杂性。
- 保证数据质量：分层设计允许对从源系统进入的原始数据进行有效的清洗和校验，确保进入下一层的数据准确性和一致性，从而提高整体数据质量。
- 提升性能：分层的数据仓库架构有助于数据更快速地被访问和提取，减少查询时间和资源消耗，从而提高数据处理和分析的效率。
- 更好地支持决策制定：通过分层，决策者能够更轻松地获取和分析数据，从而做出更明智的决策。
- 更易于维护和管理：数据仓库分层使得数据可以被更好地组织和管理，降低了维护和管理的成本，同时也更易于支持数据的更新和追踪。
总的来说，数据仓库分层设计有助于优化数据处理流程、提高数据质量、提升性能，并更好地支持商业决策。这种设计方式使得数据仓库能够更有效地满足企业的数据需求，为企业的发展提供有力的数据支持。