数仓的基本架构是什么？

数仓（Data Warehouse）的基本架构通常包括以下几个层次：

1. 数据源层：数据源层是数仓的基础，主要包括各种内外部数据源和数据采集工具。数据源可以是企业应用系统、关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等，数据采集工具可以是ETL工具、ELT工具、API接口等。

2. 数据集成层：数据集成层是将来自不同数据源的数据进行整合、清洗和转换的层次。这个层次通常使用ETL（Extract-Transform-Load）或ELT（Extract-Load-Transform）工具来实现，目的是将数据转换成适合分析和查询的格式，同时确保数据的一致性和准确性。

3. 数据存储层：数据存储层是数仓中最核心的层次，主要用于存储已经经过整合、清洗和转换的数据。这个层次通常采用数据仓库或数据湖等技术来实现，同时也可以使用各种数据库类型，如关系型数据库、NoSQL数据库等。

4. 数据处理层：数据处理层主要用于对存储在数据存储层中的数据进行二次加工和处理。这个层次通常使用各种数据处理技术和工具来实现，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。

5. 数据可视化和报表层：数据可视化和报表层是数仓最终呈现给用户的层次，主要用于展示处理后的数据和分析结果。这个层次通常采用各种数据可视化工具和BI（Business Intelligence）平台来实现，如Tableau、Power BI等。