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数据仓库分层设计是一种结构化方法，用于组织和管理数据仓库中的数据。这种设计方法通过将数据从原始数据逐步转换为满足业务分析需求的结构化数据，提高了数据处理效率、数据质量和一致性。数据仓库分层设计的主要目的包括支持数据的重用、优化性能、提高数据的一致性、可维护性和可拓展性，以及提高数据的可理解性和处理的灵活性. 

数据仓库的典型分层结构
数据仓库的分层结构通常包括以下几个层次：

原始数据层（Raw Data Layer）：直接从数据源导入的原始数据，通常未经过清洗和处理，用于保留数据的原始状态，为后续的数据处理提供基础. 

数据清洗层（Staging Layer）：对原始数据进行初步清洗和转换，以确保数据质量，为数据仓库的进一步处理做好准备. 

操作数据层（Operational Data Store, ODS）：存储经清洗和初步转换后的数据，接近实时更新，支持简单查询和操作，为数据分析和报表提供最新的、经过清洗的操作数据. 

数据仓库层（Data Warehouse Layer）：存储经过进一步加工、整合和历史化的高质量数据，为复杂查询和分析提供统一的数据视图. 

数据集市层（Data Mart Layer）：面向特定业务领域或部门的数据子集，为特定的业务需求和分析提供优化的数据结构. 

分析和展示层（Analytics and Presentation Layer）：为用户提供数据分析、报告和可视化的界面，将处理后的数据以易于理解的形式展现给业务用户和决策者. 

分层设计的优势
数据仓库分层设计的优势包括：

清晰的数据结构：每一个数据分层都有其特定的作用和职责，便于使用和维护。

减少重复开发：通过中间层的数据复用，减少了重复计算的工作量。

统一数据口径：提供统一的数据出口和输出口径，确保数据的一致性。

复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多个步骤，每层解决特定的问题，便于问题定位和解决。

方便数据血缘追踪：有助于追溯数据的来源，便于数据质量管理和问题排查. 

数据仓库分层设计是构建高效、可靠、可扩展数据仓库的关键，支持企业进行复杂的业务分析和决策.