1，数据仓库的四个层次体系结构有哪些2，数据仓库分层架构深度讲解3，数据仓库的体系结构如何分别实现什么功能4，工行数据仓库体系架构有哪些组成5，哪种数据仓库架构最成功6，数据仓库的技术结构有哪些1，数据仓库的四个层次体系结构有哪些
我是来看评论的分别是数据源、数据的存储与管理、联机分析处理服务器、前端工具。
2，数据仓库分层架构深度讲解
分层的主要原因是在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因： 清晰数据结构： 每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。 方便数据血缘追踪： 简单来说，我们最终给业务呈现的是一个能直接使用业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。 减少重复开发： 规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。 把复杂问题简单化： 将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤 ，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。 屏蔽原始数据的异常: 屏蔽业务的影响，不必改一次业务就需要重新接入数据 数据分层每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上 数据分为三个层 ， 数据运营层 、 数据仓库层 和 数据服务层 。基于这个基础分层之上添加新的层次，来满足不同的业务需求。 数据运营层(ods) operate data store（操作数据-存储），是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的etl之后，装入ods层 。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。例如：mysql里面的一张表可以通过sqoop之间抽取到ods层ods层数据的来源方式： 数据仓库层（dw） data warehouse（数据仓库） 。在这里， 从ods层中获得的数据按照主题建立各种数据模型 。例如 以研究人的旅游消费为主题的数据集中 ，便可以结合航空公司的登机出行信息，以及银联系统的刷卡记录，进行结合分析，产生数据集。在这里，我们需要了解四个概念：维（dimension）、事实（fact）、指标（index）和粒度（ granularity）。 数据服务层/应用层（ads）： application data service(应用数据服务)。该层主要是提供数据产品和数据分析使用 的数据，一般会存放在es、mysql等系统中供线上系统使用，也可能会存在hive或者druid中供数据分析和数据挖掘使用。例如：我们经常说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里。 ods 数据准备层 功能： ods层是数据仓库准备区，为dwd层提供基础原始数据，可减少对业务系统的影响 建模方式及原则： 从业务系统增量抽取 、保留时间由业务需求决定、 可分表进行周期存储、数据不做清洗转换与业务系统数据模型保持一致 、按主题逻辑划分 dwd 数据明细层 功能： 为dw层提供来源明细数据，提供业务系统细节数据的长期沉淀 ，为未来分析类需求的扩展提供历史数据支撑 建模方式及原则： 数据模型 与ods层一致，不做清洗转换处理 、为支持数据重跑 可额外增加数据 业务日期字段、可按年月日进行分表、用增量ods层数据和前一天dwd相关表进行merge处理 dw(b/s) 数据汇总层 功能： 为dw、st层提供细粒度数据，细化成dwb和dws； dwb是根据dwd明细数据进行转换 ，如维度转代理键、身份证清洗、会员注册来源清晰、字段合并、空值处理、脏数据处理、ip清晰转换、账号余额清洗、资金来源清洗等； dws是根据dwb层数据按各个维度id进行高粒度汇总聚合 ，如按交易来源，交易类型进行汇合 建模方式及原则： 聚合、汇总增加派生事实； 关联其它主题的事实表，dw层可能会跨主题域； dwb保持低粒度汇总加工数据，dws保持高粒度汇总数据； 数据模型可能采用反范式设计，合并信息等。 data market (数据集市)层 功能： 可以是一些宽表，是根据dw层数据按照各种维度或多种维度组合把需要查询的一些事实字段进行汇总统计并作为单独的列进行存储 ； 满足一些特定查询、数据挖掘应用 应用集市数据存储 建模方式及原则： 尽量减少数据访问时计算 (优化检索) 维度建模，星型模型； 分表存储 st 数据应用层（ads层） 功能： st层面向用户应用和分析需求 ，包括前端报表、分析图表、kpi、仪表盘、olap、专题等分析， 面向最终结果用户 适合做olap、报表模型，如rolap,molap 根据dw层经过聚合汇总统计后的粗粒度事实表 建模方式及原则： 本篇文章主要讲解数仓项目中为什么分层，比如 我们在完成一个需要的需求的时候也许只需要一个复杂的sql语句就可以完成。但一个复杂的sql语句方便后面维护吗？当出现了问题方便追踪吗？ 这时候就体现出分层的好处。顺便给大家分享阿里的数仓模型是什么样的。信自己，努力和汗水总会能得到回报的。我是大数据老哥，我们下期见~~~
3，数据仓库的体系结构如何分别实现什么功能
表示层dal数据访问层:主要看你的数据层里面有没有包含逻辑处理，实际上他的各个函数主要完成对各个对数据的操作。bll业务逻辑层:主要负责对数据层的操作。也就是说把一些数据层的操作进行组合。ui表示层:主要对用户的请求接受，以及数据的返回，为客户端提供应用程序的访问，比如界面等。
4，工行数据仓库体系架构有哪些组成
商业智能和数据仓库基础的课程内容包括：1bi（商业智能）和数据仓库2数据仓库的架构，模型建设3数据仓库建设方法论（methodology）4olap5数据质量管理6etl7数据挖掘8相关概念(ods,元数据等)9工具演示希望对你由帮助来源：商业智能和数据仓库爱好者提供。。。。商业智能和云计算。。。。陪训。。。。有这个基础课不明白啊 = =！
5，哪种数据仓库架构最成功
”的争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立dw时需要决策的关键问题。bill inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（hub and spoke / cif – corporate information factory）与ralph kimball的数据集市/数据仓库总线架构（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）则是dw架构的争论焦点。但是，这些争论一直无法形成统一的结论。到底哪种dw架构最好，不同的bi/dw从业者在不同的项目中，面对不同企业的不同情况时，往往持有不同的说法。2005 年，thilini ariyachandra 与hugh watson针对dw架构做了一个深入的调查，调查题目为“哪种数据仓库最成功？”，受访者由454位曾在各种不同规模的企业（绝大多数是美国企业）中参与了dw规划与实施的人员组成，受访者根据dw应用实际情况及经验体会做出回答。为了合理设计调查问卷，在调查问卷中合理设置调查对象（参与调查的dw架构）和评判标准（影响dw架构选择的因素及判断dw架构成功的因素等）等内容，watson和ariyachandra邀请了20位专家组成专家组设计调查问卷及判断标准等，这20位专家包括了dw领域的两位先驱——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我们可以认为这份调查的结果是权威可信的。争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立dw时需要决策的关键问题。bill inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（hub and spoke / cif – corporate information factory）与ralph kimball的数据集市/数据仓库总线架构（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）则是dw架构的争论焦点。但是，这些争论一直无法形成统一的结论。到底哪种dw架构最好，不同的bi/dw从业者在不同的项目中，面对不同企业的不同情况时，往往持有不同的说法。2005 年，thilini ariyachandra 与hugh watson针对dw架构做了一个深入的调查，调查题目为“哪种数据仓库最成功？