數據中臺數據模型的分層，業界比較通用的分層方式是將數據模型分為5層：①ODS（Operate Data Store，操作數據層）、②DIM（Dictionary Data Layer ，維度數據層）、③DWD（Data Warehouse Detail ，明細數據層）、④DWS（Data WarehouseService，匯總數據層）、⑤ADS（Application Data Store，數據應用層）。

 

各層數據模型之間的關系如圖1-1所示。

 

 

圖1-1  分層模體系

第一層是ODS和DIM層。ODS層數據是數據倉庫的第一層數據，是業務數據庫的原始數據的復制，例如，每條產品線的用戶信息、訂單信息等數據一般都是原封不動地同步到數據中臺的ODS層中。ODS層的作用是在業務系統和數據倉庫之間形成一個隔離層，在數據中臺進行計算任務時，可以以ODS層的數據為基礎進行計算，從而不給業務數據庫增加負擔。DIM層存儲的是維度數據如城市、省份、客戶端等維度的數據。

第二層是DWD。DWD層數據是數據倉庫的第二層數據，一般是基于ODS和DIM層的數據做輕度匯總。DWD層儲存經過處理后的標準數據，需要對ODS層數據進行再次清洗（如去空/去臟數據、去超過極限的數據等操作）。DWD層的結構和粒度一般與ODS層保持一致，但是DWD匯總了DIM層的維度數據，比如在ODS層只能看到客戶端的ID

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《数据中台实战》：数据中台的分层建模体系的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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