数据分层/ODS/DW/DM

数据分层是指将数据按照不同的层级进行组织和管理的过程。在数据分层中，常见的层级有ODS层（数据运营层）、DW层（数据仓库层）和DM层（数据集市层）。

ODS层是数据分层的第一层，也称为数据运营层。在ODS层中，数据进行一定的清洗和处理，例如处理异常字段、统一时间字段格式等。

DW层是数据仓库层，是数据分层的核心设计层。在DW层中，根据主题建立各种数据模型，包括DWD（数据仓库细节层）、DWM（数据仓库中间层）和DWS（数据仓库服务层）。DWD层或者称为ODS层，作为业务层与数据仓库的隔离层，用于屏蔽底层数据的差异。

DM层是数据集市层，可以理解为DW层向DM层的过渡层。在DM层中，数据进行宽表汇总，用于分析某个特定主题领域的服务数据。

数据分层的目的是为了更好地管理数据，提供清晰的数据掌控能力。通过数据分层，我们可以对不同层级的数据进行不同的处理和分析，以满足各种需求。比如，ODS层可以处理数据的规整和清洗，DW层可以按照主题进行组织和建模，DM层可以提供宽表汇总的服务数据。

综上所述，数据分层是将数据按照不同层级进行组织和管理的过程，包括ODS层、DW层和DM层。每个层级都有不同的作用和目的，通过数据分层可以更好地管理和利用数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数据分层/ODS/DW/DM](https://blog.csdn.net/cuiyadll/article/details/124682342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [数据仓库--通用的数据仓库分层方法？为何分层？ODS/ DW/DWD/DWS/APP](https://blog.csdn.net/u010002184/article/details/113885628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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