简述数据仓库分层的源数据层、数据仓库层和数据应用层的执行流程。

数据仓库分层的源数据层、数据仓库层和数据应用层的执行流程如下：

1. 源数据层：从各个业务系统中收集数据，并进行清洗、转换和集成，将数据存储到数据仓库层中。

2. 数据仓库层：对源数据进行加工、整合和汇总，形成面向主题的数据集合，提供给数据应用层使用。数据仓库层包括数据存储、数据管理和数据处理等模块。

3. 数据应用层：根据业务需求，对数据仓库层的数据进行查询、分析和报表等操作，为企业决策提供支持。数据应用层包括数据查询、数据分析和数据报表等模块。

以上是数据仓库分层的源数据层、数据仓库层和数据应用层的执行流程。

相关问题

请简述数据仓库常见分层有哪些以及每一层作用？

数据仓库中常见的分层包括三层：采集层（又称为数据源层）、数据存储层和数据应用层。

1. 采集层/数据源层：这一层主要负责从各种数据源获取原始数据，并将其进行清洗、转换和集成，以提供给数据存储层使用。在这一层中，通常会使用ETL（Extract-Transform-Load）工具来实现数据的抽取、转换和加载。

2. 数据存储层：这一层主要负责存储处理后的数据，并提供数据管理和查询功能。数据存储层通常包括数据仓库、数据集市、数据湖等多种形式，以满足不同的数据存储需求。

3. 数据应用层：这一层主要负责将数据存储层中的数据进行处理和分析，并生成各种报表、图表和数据分析结果，以支持业务决策和管理。数据应用层通常包括BI（Business Intelligence）工具、数据挖掘工具、数据分析工具等，以实现数据的可视化和分析。

每一层的作用如下：

1. 采集层/数据源层：负责从各种数据源中采集数据，并对数据进行清洗、转换和集成，以实现数据的规范化和整合。采集层的作用是将各种异构数据源中的数据进行标准化处理，为数据存储层提供高质量的数据。

2. 数据存储层：负责存储处理后的数据，并提供数据管理和查询功能。数据存储层的作用是将采集层处理后的数据存储在数据仓库、数据集市或数据湖中，以供数据应用层进行分析和处理。

3. 数据应用层：负责将数据存储层中的数据进行处理和分析，并生成各种报表、图表和数据分析结果，以支持业务决策和管理。数据应用层的作用是将数据可视化和分析，以便用户更好地理解数据并做出有意义的决策。

简述本课程项目中数据仓库分层结构以及每层作用。

本课程项目中，数据仓库采用了经典的Kimball架构，分为以下四个层次：

1. 源系统层：该层包含了所有企业中各个业务部门使用的各种操作系统、应用软件、数据库等源系统。其主要作用是收集企业内部的数据，并将其传输到数据仓库中。

2. 数据集成层：该层是将各个源系统中的数据进行整合、清洗、转换等处理的层次。其主要作用是对数据进行清洗、变换和整合等操作，以确保数据的质量和准确性。

3. 数据存储层：该层是数据仓库中存储数据的主要层次，其中包括了数据仓库和数据集市两个部分。数据仓库用于存储企业的历史数据，而数据集市则用于存储一些特定的数据集，如销售数据、客户数据等。

4. 业务智能层：该层是数据仓库中最上层的层次，主要提供了各种数据分析、查询、报表等功能。其主要作用是为企业内部的各个业务部门提供数据支持，以帮助企业做出更加明智的决策。