简述数据分层是根据什么 ？

数据分层（data layering）主要是按照数据存储要求和数据使用要求，把具有一定逻辑联系的一组地理特征按其属性分成不同的组，使之成为一个图层的分层原则和分层结果。这种分层的目的在于提高数据处理的效率与精准度、简化数据处理过程以及优化数据存储空间。

在数据分层过程中，有一些基本原则需要遵循，这些原则包括：

1. 分层原则：数据应该根据其重要性和使用频率进行分层，从而实现更高效的管理和利用。
2. 隔离原则：每个数据层应该与其他层相互隔离，以避免数据的混乱和冲突，同时保持一定的独立性，便于更好地维护和更新数据。
3. 安全原则：对于敏感数据，应采取适当的安全措施，确保其不被未经授权的人员获取。不同层次的数据也需要采用不同的安全措施，以保障其安全性和可靠性。
4. 存储原则：不同层次的数据应存储在不同的存储介质中，以满足对数据的不同访问要求。例如，热数据应存储在高速存储介质中，而冷数据则可以存储在低速存储介质中。
5. 访问原则：对于不同层次的数据，应采用不同的访问控制策略，以确保数据的安全性和可靠性。

此外，数据分层还涉及到一些技术层面的细节，例如数据仓库的设计。在数据仓库中，数据通常会被划分为多个层次，如数据运营层（ODS层）、数据仓库层（DW层）等，每个层次都有其特定的功能和数据处理方式。

综上，数据分层主要是基于数据的属性、重要性、使用频率、安全性需求以及存储和访问要求等多种因素进行的。通过合理的数据分层，可以更好地管理和利用数据资源，提高数据处理效率和精准度。