数仓的基本架构里面DM层是干啥的

DM层是数据仓库中的一层，也称为维度建模层。它主要用于数据的整合、清洗、转换和规范化，将来自不同数据源的数据整合到一个数据模型中。在DM层中，数据会经过ETL（Extract-Transform-Load）处理，进行数据清洗、数据加工、数据整合等操作，使得数据变得更加规范化、一致性更高、易于查询和分析。同时，DM层还会根据业务需求建立各种维度表和事实表，以支持数据挖掘、分析和报表等业务需求。因此，DM层可以说是数据仓库中最为重要的一层，也是数据分析人员进行数据分析和决策的重要数据来源。

相关问题

数仓分层，每一层是什么样子的

数仓分层通常有四层，分别是：

1. 原始数据层（Operational Data Store，ODS）：存储原始数据，包括各种数据源系统产生的各种业务数据、主数据和元数据等。

2. 数据仓库层（Data Warehouse，DW）：对原始数据层中的数据进行抽取、清洗、转换和集成，使得数据具有较高的质量和一致性。数据仓库层是面向决策支持系统进行查询和分析的主要数据源。

3. 数据集市层（Data Mart，DM）：数据集市是数据仓库的一部分，它是一个针对特定业务领域或用户群体的小型数据仓库。数据集市提供了更加定制化和精细化的分析服务，使得业务分析人员可以更加方便地获取所需要的信息。

4. 分析层（Analytic Processing，AP）：分析层一般是建立在数据集市之上的，它主要利用数据挖掘、数据分析、数据建模等技术开展深度分析和挖掘。通过分析层的处理，决策者可以更好地了解企业的业务状况，预测未来发展趋势，制定科学的经营决策。

数仓从ods层到ads层的实现

数仓从ODS层到ADS层的实现，通常包括以下几个步骤：

1. ODS层：ODS层是数仓中的第一层，负责接收和保存来自各个业务系统的原始数据。在ODS层，需要进行数据清洗、去重、格式转换等处理，以确保数据的准确性和完整性。同时，ODS层需要为后续层提供数据源。

2. DW层：DW层是数仓中的核心层，主要用于数据的存储和处理。在DW层，需要进行数据的抽取、转换和加载（ETL）等过程，以将ODS层中的数据转换为可供分析的数据。DW层通常包括数据仓库、数据集市、维度表和事实表等组件。

3. DM层：DM层是数仓中的第三层，主要用于数据的分析和挖掘。在DM层，需要进行数据的汇总、统计和分析，以为业务决策提供支持。DM层通常包括数据挖掘模型、OLAP工具和报表系统等组件。

4. ADS层：ADS层是数仓中的最上层，主要用于数据的应用和展现。在ADS层，需要将DM层中的数据转换为可供用户使用的数据，以为业务决策提供最终结果。ADS层通常包括数据可视化工具、BI工具和应用系统等组件。

以上是数仓从ODS层到ADS层的实现步骤，其中每个层次都有其特定的功能和任务，需要根据具体业务需求进行实现。同时，数仓的实现需要采用合适的技术和工具，以确保数据的准确性和有效性。