数据分层 有哪些层 分别是什么 需要用什么工具具体体现 举例说明

通常，我们将数据分层为三层，分别是操作型数据、数据仓库和数据湖。

1. 操作型数据层：这一层是企业日常运营所需的数据，通常包括在线交易数据和实时处理数据。这些数据通常以结构化数据的形式存在，并且需要快速响应业务需求。常用的工具包括MySQL、Oracle等关系型数据库管理系统。

2. 数据仓库层：这一层是将操作型数据进行清洗、整合、加工之后的结果，通常用于支持企业的决策分析和报表统计。数据仓库通常采用星型或雪花型模型进行建模，并且采用ETL工具对数据进行处理。常用的工具包括Teradata、Greenplum、Hadoop等。

3. 数据湖层：这一层是将多个数据源的原始数据进行汇聚，形成一个大数据池，用于支持更多的数据分析需求。数据湖通常采用Hadoop或Spark等大数据处理平台进行搭建，并且采用结构化、半结构化和非结构化数据的形式存储。常用的工具包括Amazon S3、Azure Blob Storage等。

举例说明：一个电商平台需要对销售数据进行分析，可以将销售数据从MySQL等关系型数据库中抽取并清洗整合到数据仓库中，然后再将多个数据源的原始数据汇聚到数据湖中，形成一个大数据池，以支持更深入的数据分析与挖掘。在这个过程中，可以采用MySQL、Teradata或Greenplum等关系型数据库管理系统，ETL工具如Talend或Pentaho，以及大数据处理平台如Hadoop或Spark等工具。