数据中台架构设计与数仓分层解析

"数据仓库架构设计文档v1.2.docx是关于数据中台集成开发环境设计的规范性文档，详细介绍了数据仓库的分层结构和数据分类架构，旨在为数据仓库的开发提供统一标准和依据。文档提到了数据仓库分为数据引入层（ODS）、数据公共层（CDM）和数据应用层（ADS）。ODS层存储原始数据，CDM层进行数据加工和整合，包括DIM、DWD和DWS三个子层，ADS层则用于存放个性化统计指标数据。数据分类架构在ODS层划分为数据准备区、离线数据和准实时数据区，CDM层主要包括公共维度层等组件。" 在大数据背景下，数据仓库架构设计至关重要。本文档阐述的数据仓库分为三层，每一层都有其特定功能和设计目标。 首先，数据引入层（ODS，OperationDataStore）是数据仓库的入口，它保存来自源系统的未经处理的原始数据，保持与源系统相同的结构，作为数据处理的初始阶段。ODS层的主要任务是将基础数据引入到Hive，并记录数据的历史变化，为后续处理提供历史数据追踪。 其次，数据公共层（CDM，CommonDataModel）是数据仓库的核心，包含DIM（维度表）、DWD（明细事实层）和DWS（公共汇总粒度事实层）。DIM层按照维度建模原则构建一致性维度，确保数据口径统一，减少计算风险。DWD层基于业务过程，构建最细粒度的事实表，可能包含冗余的维度属性。DWS层则是根据分析主题和应用需求，构建汇总指标，形成宽表化的事实表，为上层应用提供一致的统计指标。 数据应用层（ADS，ApplicationDataService）则根据CDM和ODS层加工的结果，存放定制化的统计指标，满足特定数据产品的需要。 此外，文档还提到了数据分类架构，ODS层分为数据准备区、离线数据和准实时数据区，这有助于管理和处理不同时效性要求的数据。进入CDM层后，数据进一步被组织和处理，以支持高效的数据分析和决策支持。 这样的数据仓库架构设计确保了数据的一致性、可用性和可扩展性，为大数据分析提供了稳定的基础，同时也适应了实时或近实时数据处理的需求。通过规范化的建模和层次化的数据组织，可以提高数据处理的效率，减少错误和歧义，促进跨部门的数据共享和协作。