数据仓库分为哪些层

数据仓库是现代企业常用的数据存储和管理方式，它通过将来自各种数据源的数据收集、整合、转化和存储，再通过多维分析和数据挖掘等手段，帮助企业更好地理解业务和市场，以便为企业的决策提供支持。数据仓库通常是以层次结构的方式构建的，每层都有不同的功能和任务。

1. 应用层

应用层是数据仓库的最上层，它包含的是具体的业务应用和用户使用工具，主要用于直接对数据进行查询分析、报表生成、数据可视化等操作。

2. 分析层

分析层是数据仓库的核心层，它负责将原始数据经过抽取、清洗、转换等一系列处理之后，转化为可供分析的数据。一般分析层可以被分为两个子层：操作型分析层（也称为稳定层）和探索型分析层（也称为灵活层）。

- 操作型分析层：主要负责存储数据，统一管理数据。

- 探索型分析层：主要负责对数据进行探索性分析，探究数据之间的潜在关系。

3. 数据仓库层

数据仓库层是整个数据仓库中最底层的层次，也称为存储层，它负责存储原始的、未经处理的数据，并持续地将来自不同数据源的数据集成进来，保证分析层的数据质量和持续性。

4. 源数据层

源数据层也称为采集层，它负责从企业生产系统和外部数据源中获取数据，并将原始数据传输到数据仓库中的数据仓库层，保证数据能够被正确的收集、存储和管理。

5. 应用元数据层

应用元数据层负责管理数据仓库中所有应用程序的元数据，包括应用程序的名称、版本、数据来源、数据格式、数据访问权限等。

总之，数据仓库的不同层次具有不同的功能和任务。应用层是面向用户的最上层，分析层是整个数据仓库核心的中间层，数据仓库层是最底层的数据存储和管理层，源数据层是负责从各个数据来源中获取数据的采集层，应用元数据层是管理数据仓库相关应用程序元数据的特定层。从以上五个方面来看，每一层都是互相补充、联系显著的，缺一不可。