大数据 分层 ods dws

大数据分析通常涉及对海量、快速生成的数据进行处理和提取价值的过程。分层模型是一种常用的方法，它将大数据系统划分为几个关键层次：

1. **原始数据层 (ODS)**: 这一层包含未经处理的原始数据源，如数据库、日志文件、传感器读数等。这些数据通常是结构化、半结构化或非结构化的。

2. **操作数据存储 (ODS)**: ODS是对原始数据进行初步整合和清洗的地方。这里可能会进行一些基本的数据转换和预处理，以便后续分析。ODS通常是企业内部的数据仓库，如Hadoop Distributed File System (HDFS) 或列式数据库。

3. **数据分析层 (DWS - Data Warehouse)**: DWS是一个专门设计用于支持复杂查询和商业智能的中间层。在这个阶段，数据会被进一步加工和集成，形成适合分析的维度表和事实表。常见的DWS工具包括Teradata、Amazon Redshift或Google BigQuery。

4. **决策支持层**: 最终，数据被加载到决策支持层上，这可能是OLAP(联机分析处理)服务器或者BI工具，用户可以在这里进行高级分析、报表生成和数据可视化，帮助企业做出更明智的决策。