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数据仓库技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，数据仓库架构基础知识分享。
源数据：此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放;为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。
数据仓库：也称为细节层，DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。
数据应用：前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。
清晰数据结构：每一个数据分层都有对应的作用域，在使用数据的时候能更方便的定位和理解。
数据血缘追踪：提供给业务人员或下游系统的数据服务时都是目标数据，目标数据的数据来源一般都来自于多张表数据。若出现目标数据异常时，清晰的血缘关系可以快速定位问题所在。而且，血缘管理也是元数据管理重要的一部分。
减少重复开发：数据的逐层加工原则，下层包含了上层数据加工所需要的全量数据，这样的加工方式避免了每个数据开发人员都重新从源系统抽取数据进行加工。
数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢?数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模，把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型，使用时就可避免上述问题了。
屏蔽原始数据的影响：数据的逐层加工原则，上层的数据都由下一层的数据加工获取，不允许跳级取数。而原始数据位于数仓的底层，离应用层数据还有多层的数据加工，所以加工应用层数据的过程中就会把原始数据的变更消除掉，保持应用层的稳定性。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-04-27
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