简述为什么要对数据仓库分层 ？
参考答案：
对数据仓库进行分层的主要原因包括：
- 提高数据处理效率：通过分层，数据可以在不同层级进行预处理，减少数据冗余，提高查询效率，从而提升应用系统的用户体验。
- 增强可扩展性和可维护性：随着业务的变化，数据仓库可能需要不断适应新的需求。分层设计使得在业务规则发生变化时，只需要调整底层数据，而应用层对业务的调整零感知，从而降低了数据仓库重建的工作量，增强了系统的可扩展性和可维护性。
- 简化数据清洗和整合过程：分层管理可以实现分步完成工作，使每一层处理逻辑变得更简单。通过将复杂的工作拆分成多个简单的步骤，可以更容易地保证每个步骤的正确性，并在数据发生错误时，只需要局部调整某个步骤。
- 方便数据血缘追踪：数据仓库的最终输出是业务可以直接使用的数据表，但其来源可能多种多样。分层设计使得当某个来源数据出现问题时，可以快速准确地定位问题，并了解其对业务的影响范围。
- 支持数据复用和减少重复开发：通过规范数据分层，可以开发一些通用的中间层数据，减少重复计算，降低开发成本。
- 数据隔离和安全性：分层设计可以屏蔽原始数据的异常和敏感性，使真实数据与统计数据解耦。同时，对不同层、不同数据模型进行权限管理，保护数据的机密性、完整性和可用性。
- 支持多维分析和业务决策：分层可以按照不同的维度组织数据，支持多维分析和复杂查询，帮助用户深入了解数据背后的规律和趋势，以支持业务决策。
综上所述，数据仓库分层是一种有效的数据组织和管理方式，可以优化数据处理过程、提高数据质量、增强系统的可扩展性和可维护性，并为企业决策提供有力支持。