详细说说数据源层数据集成层和数据应用层以及他们的英文简称
时间: 2023-03-15 12:52:40 浏览: 547
数据源层(Data Sources Layer)是指从数据源收集数据的层,通常包括网络和企业数据库等;数据集成层(Data Integration Layer)是指将数据从不同源汇集和整合的层;数据应用层(Data Applications Layer)是指将数据用于商业分析、应用开发等目的的层。
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数仓的数据分层一般分为多少层?列出他们的中文全称、中文简称、英文全称、英文简称、主要作用和主要功能
一般来说,数据仓库的数据分层可以分为三层,具体内容如下:
1. 操作型数据层(Operational Data Layer,ODL):也称作源数据层或者操作层,主要用于采集企业内部各个业务系统的操作型数据,包括交易数据、日志数据、用户行为数据等,是数据仓库的数据来源。主要作用是保证数据的实时性和准确性,同时也是数据仓库的数据源。
2. 数据集成层(Integration Layer,IDL):也称作中间层或者转换层,主要用于对操作型数据层进行数据清洗、数据集成、数据转换、数据存储等功能,将数据仓库的数据进行整合和处理,保证数据仓库数据的一致性和可用性。主要作用是将操作型数据层的数据进行整合和加工,形成数据仓库的数据。
3. 查询与分析层(Query and Analysis Layer,QAL):也称作应用层或者前端层,主要用于用户对数据仓库数据进行查询、分析、报表、可视化等操作。主要作用是为用户提供数据仓库数据的查询和分析能力,是数据仓库的最终输出层。
以知乎APP为例,操作型数据层可以采集知乎APP的用户行为数据、计数数据、系统日志等数据;数据集成层可以对操作型数据层的数据进行清洗、整合、转换和存储,形成符合数据仓库架构的数据;查询与分析层可以为用户提供数据仓库数据的查询、分析、报表、可视化等能力,为用户提供数据支持。