大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于数据仓库建设的层次这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
理论上，基于Hadoop的数据仓库建设有多种分层方法：有的体系中没有专门的数据湖，而把ODS归为数据仓库的一部分，有的体系中把数据集市也归为数据仓库的一部分，还有的体系中把维度数据单独算作一层。虽然分层方法不一，但是一般的数据仓库建设过程和思路在原理上都是类似的。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/33460.html
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在本文中，我们将数据仓库的建设简单分为数据湖、数据仓库和数据集市三层，其中，数据仓库层可以进一步分为明细数据层 。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/33460.html
这是由于数据集市中的数据表常常会被直接输入可视化的BI工具中进行进一步的分析，地区和商品这些维度字段都会直接采取名称来直观表示其业务属性，以省去查询时的join操作。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/33460.html
例如前面的销售汇总表可能会生成一个名为sales_by_channel_referer_region的数据集市报告，供市场部门监测广告在各个渠道和市场中的表现。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/33460.html
数据集市中的数据一般都是数据应用的数据来源，比如我们前面提到的可视化BI工具可以以图表的方式显现数据集市中的数据，或者以数据立方体（多维数据）的方式对数据集市中的数据进行多维度分析（比如上卷、钻取、切片、切块等操作）。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/33460.html
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