请解释数据仓库的ODS（源数据层）、DW（数据仓库层）、APP（数据应用层）

当我们谈到数据仓库时，通常会涉及到三个主要的层级：源数据层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。

源数据层（ODS）：ODS是数据仓库的第一层，它是数据仓库中存储源系统数据的地方。ODS层通常是一个中间层，用于将来自不同源系统的数据进行清洗、转换和整合，以确保数据的一致性和准确性。ODS层中的数据通常以原始格式保存，并且可以通过ETL（抽取、转换和加载）过程传输到下一层。

数据仓库层（DW）：DW层是数据仓库的核心部分，用于存储从ODS层传输的数据，并进行更多的处理和分析。DW层中的数据通常是按照主题进行组织和存储的，例如客户、销售、库存等。DW层中的数据还可以进行聚合和汇总，以支持更高级别的分析和报告。

数据应用层（APP）：APP层是数据仓库的最高层，用于提供给用户和应用程序的数据访问。APP层中的数据通常是经过处理和转换的，以适应不同的业务需求和用户需求。APP层可以包括各种报表、查询和分析工具，以支持数据驱动的决策。

相关问题

银行数据仓库ods层

银行数据仓库的ODS层是指银行在数据仓库架构中的操作数据存储层。ODS层是数据仓库中的原始数据层，用于存储银行业务系统中的实时或近实时数据。在银行数据仓库的架构中，ODS层通常是数据仓库的第一层，用于接收和存储来自各个业务系统的数据。这些数据可以包括客户信息、交易记录、账户余额等。ODS层的主要目的是提供一个实时的、一致的数据源，以支持数据仓库中的其他层次的数据处理和分析。通过ODS层，银行可以将不同业务系统中的数据整合到一个统一的数据存储中，方便后续的数据处理和分析工作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据仓库ods层是啥意思_一文读懂大数据仓库建设](https://blog.csdn.net/u011250186/article/details/115183971)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [剑指数据仓库-项目篇(三) - 数据建模的三种模型&&ods层到dwd层介绍](https://blog.csdn.net/SparkOnYarn/article/details/105454067)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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数据仓库ods dwd dws dwi dim uep 层

数据仓库中的各个层次可以按照数据处理的不同阶段来划分，常见的包括：

1. ODS层（Operational Data Store）：用于存放从各个业务系统中提取的原始数据，也称为操作型数据存储。ODS层主要用于数据的收集、清洗、去重、转换等操作，保证数据的准确性和完整性。

2. DWD层（Data Warehouse Detail）：用于存放从ODS层中提取的经过清洗和加工的详细数据，也称为明细数据层。DWD层主要用于支持数据的分析和建模，为后续的数据处理提供基础。

3. DWS层（Data Warehouse Summary）：用于存放从DWD层中汇总而来的聚合数据，也称为汇总数据层。DWS层主要用于支持报表和分析需求，提高数据分析的效率。

4. DWI层（Data Warehouse Integrated）：用于存放从DWS层中集成而来的数据，也称为集成数据层。DWI层主要用于数据挖掘、分析和建模，提供企业级的数据支持。

5. DIM层（Dimensional）：用于建立维度模型，描述企业的业务过程和业务指标。DIM层主要用于支持OLAP（联机分析处理），提高数据分析的效率。

6. UEP层（Universal Enterprise Platform）：用于构建企业级的数据集成和交换平台，实现不同系统之间的数据集成和交换。UEP层主要用于支持企业级的数据整合和管理。

综上所述，不同的数据仓库层次在不同的阶段扮演着不同的角色，共同构建了一个完整的数据仓库体系，为企业决策提供了强大的数据支持。