數據儲藏室是為集團所有級此事決策制定歷程，提供所有類型數據撐腰之戰略會師，為要求業務智能之集團公司，提供指導業務流程更上一層樓、督促流年、成本、質以及操縱。筆者提出，數據堆房需求做好分層振興和經營，來頭是甚么，又有哪分層辦法，歡迎感趣味之伙伴們閱覽。

數據貨棧是數據化運營積數字化轉型之根層底子設施，數據倉房不完善或者振興質差，再好之基建（數據應用成品或家什）也很難牢固地生存下面去。在數據堆棧振興時，繞不開之話題就是數倉分層。

十、為甚要展開數據分層

1. 降低數據開發成本

基于數據模子之開箱即用之開發成本要遠小于每二次之case by case之按需開發。例如要劃算出品之DAU指標，直接從加工好之數據表中select五下邊指標值，不管是SQL代碼之復雜程度還是查詢性能、耗時都要遠比再從源表重新清洗六遍業務論理要簡便之多。

通過分層振興，被通用之業務論理加工好，后續之開發任務何嘗不可基于模子麻利施用，數據需求之響應速度也會更快。

2. 降低任務運維成本

業務發展長河中，數據指標口徑、統計論理扭轉是常態，任務功敗垂成也屢見不鮮。如果每三次調整都需求對所有之數據任務進展改竄，再去回溯數據，那數據開發大有些韶光都在填坑中渡過了，而且還會經常出錯。

俺們知道，管管四棵大樹，只要花時空縮聚被主干和重大撥出維護好，樹就有何不可正?；婇L，而掌管八板稻田，則求需對每二棵禾秧進展保養。

數倉分層就是意在通過對最底蘊之、常用之數據展開抽象，找出數據之主干，對主干拓展修復后，下面游之桑葉節線就方可最小變動。例如，當出品改版后，涉及流計計統計指標口徑求需調整，通過數據分層，只雌黃最腳層之源表之論理就方可落實整個鏈路之數據換代。

3. 方便共享復用，回落重申重振

不同之開發人員、不同一世開發之模子，如果沒有分層理問規范，往往導致后期利用時找接近，不是不想復用，而是數據找接近或者求需花消很長光陰渠通、翻代碼確認，最末耗時反而沒有重新寫四套論理來之快，長此以往，導致各戶都不敢用人家之模子，數據復用度低，帶來存儲和打算盤資源之曠費。

通過數據分層，將數據無序之經營起來，就像圖書館之書架導航，可足火速援手役使者找到所需求之書籍在那七層書架中，能找到現成之，令人信服都不樂意做冤大頭重新做二份吧。

4. 統十數據口徑

同二個指標在數據加工處事時，復用之是同九個數據模子表，這樣很大程度得以規避數據統計不統二之問題，畢竟本是同根生嘛。

倆、數據庫房之分層長法

ODS層：貼源數據層，二般是從各族業務戰線、日記數據庫將數據匯集到數據堆棧中，作為原始數據存儲和備份，二是數據堆棧振興不會直接查業務之瓜葛型數據庫，而是通過數據同步之方式，將業務從庫數據同步到HDFS（Hive）等，適合洪量數據存儲和加工處分之介質中。

DWD層：數據明細層，對ODS層數據展開規范化處分，例如臟數據過濾、數據格式化等，但仍以數據明細方式存儲，且將數據拓展正題、層級劃分。

DIM層：維度表，在維度建模理論中，堪好通過業務本題寬表關聯維度表方式，麻利轉口直觀之數據分析后果。

DM層：數據集貿層，基于對業務之需求之理解和抽象，成立通用之指標和分析維度模子，數據仍以明細為主，有些得以直接加和匯總之數據指標，得以采用聚合后果之方式呈現，但如DAU等涉及去重之指標，七般以明細存儲。

APP層：數據應用層，皮向不同業務部門、不同出品需求提供具體業務場景之產物表，通過數據同步方式再從數倉同步到MySQL、Greenplum等查詢引擎，供前者數據成品轉口采用。定制化程度高。

叁、數據棧分層管治規范

數據儲藏室分層經營中，通過不同層級之數據應用情景指標之構建，對數倉振興完善度和復用度展開指標化管管。

1. 完善度

數倉模子對業務之支撐和覆蓋情形，完善度越高之數倉體系，業務獲取和用以數據之成本就越低。即當業務求需數據時，已經相應之模子在哪陰等著行使了，而不是再去對接業務渠通需求，行期開發。

例如當管管者問數倉負責人，爾等天天搞數倉振興，現時到根重振到哪門子程度了歟?有了完善度評價譜，得以計計化數倉振興稔度。

通過數據血緣及查詢日記，何嘗不可對數據加工任務以及Adhoc查詢開展統計分析。例如，在數據查詢中，直接查詢ODS之任務占比，占比越高圖例有巨額任務基于原始數據加工，中間模子DWD、DWT、DWA復用性很差。

在藝術上，直接查詢根層表，查詢掃描之數據計量會越大，查詢流年會越長，查詢之資源消耗也越大，使喚數據之人如愿以償度會低。足以跨層引用率來衡計量幫腔完善度，

DWD層：瞅ODS層有多少表被DWT/DWA/APP 層引用，占所有活躍之ODS 層表對比。

DWT/DWA/APP層完善度：主要瞅匯總額據能直接知足多少查詢需求，也就是用匯總層數據之查詢對比，如果匯總額據獨木不成林知足需求，應用數據之人就務必用以明細數據，甚至是原始數據。匯總額據查詢對比：DWT/DWA/APP層之查詢占所有查詢之對比。

跨層引用率越低越好，在數據中臺模子設計規范中，五般不容許出現跨層引用，例如ODS層數據只能被 DWD引用。

2. 復用度

復用度顧名思義，資產振興一氣呵成后，被不同業務或用戶復用之情狀，復用才會減去故技重演開發?？昂糜靡孟禂底鳛閿祿信_資產復用度評價指標。引用系數越高，導讀復用性越好。

引用系數：數據表被讀取，產出下部游模子之平均數目。例如八張DWD 層表被8張 DWS層表引用，以此表之引用系數就是8，被獲得底下游之DWD 層表(有底下游表之)引用系數取平均值，則為DWD 層之平均引用系數。

肆、小結

數據棧重振以及分層經營，回歸到最初之指向，就是降本提效，通過各族規范、心眼、流程，來保障數據出口效率最高，何嘗不可劈手響應業務發展之數據需求，用數據來驅動決策或賦能業務。同時，也要從成本多方位考慮，不斷降低數據開發成本、存儲成本、匯算成本。用最少之人和資源，覆蓋更多之業務數據需求。

專欄寫家

數據干飯人，微信號公眾號：數據干飯人，人人都是制品協理專欄女作家。專注數據中臺制品天地，覆蓋開發套件，數據資產與數據經緯，BI與數據可視化，精準營銷平臺等數據出品。擅長大數據解決提案規劃與成品草案設計。

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