有网友碰到这样的问题“数据仓库分层 4 层模型是什么？”。小编为您整理了以下解决方案，希望对您有帮助：
解决方案1：
数据仓库分层4层模型是指将数据仓库划分为ODS层、DWD层、DWS层和ADS层。以下是各层的详细解释：
1. ODS层（操作数据存储）
定义与职责：ODS层是数据仓库的入口，负责原始数据的接入与临时存储。主要特点：数据完整性：保留原始数据的全貌，不做或少做数据转换。
历史记录：通常保留一定时间段内的历史数据。
数据源多样性：支持从多种异构系统中提取数据，包括关系数据库、日志文件、API接口等。
设计理念：存储优先，处理其次，目的是确保数据的完整性和真实性，为后续的数据处理提供可靠的基础。2. DWD层（明细数据层）
定义与职责：DWD层是对ODS层数据进行清洗、标准化与业务建模的层次。主要工作：数据清洗：去除脏数据、处理缺失值、纠正异常值。
数据标准化：统一数据格式、编码规范和命名规则。
业务建模：根据业务需求构建数据模型，如星型模型或雪花模型。
核心价值：提供干净、规范的明细数据，这些数据既可以直接用于细粒度的分析，也可以作为后续聚合分析的基础。3. DWS层（汇总数据层）
定义与职责：DWS层是面向主题的聚合与预计算层。主要特点：主题导向：围绕业务主题（如用户、商品、订单）组织数据。
聚合计算：对明细数据进行汇总、统计和计算。
分析：支持从不同维度对数据进行切片和钻取。
优势：通过预先计算和汇总，大大提高了查询效率，特别适合于需要频繁访问聚合数据的场景，如报表生成和趋势分析。4. ADS层（应用数据层）
定义与职责：ADS层是数据仓库的输出层，直接面向业务应用和最终用户。主要特点：场景驱动：根据具体的业务场景定制数据服务。
高性能：优化查询性能，支持高并发访问。
易用性：提供友好的接口和格式，便于应用集成。
作用：将经过处理和分析的数据转化为可直接应用于业务决策的信息产品，是数据价值实现的关键环节。以下是数据仓库分层4层模型的架构图：
通过这四层的有机组合，数据仓库能够实现从原始数据采集到最终业务应用的全流程管理，为企业提供全面、准确、及时的数据支持。这种分层模型不仅简化了复杂的数据处理流程，还提高了数据管理的效率和质量，是现代数据仓库设计的主流方案。