数仓分层通常包括数据源层、数据仓库层、数据应用层等，每一层都有其特定的作用和功能。
数据源层：这一层主要负责数据的采集和接入，它是整个数仓的基石。数据源可能来自多个不同的系统，如关系型数据库、NoSQL数据库、API接口、日志文件等。在数据源层，数据通常以原始形态存在，未经过任何处理或清洗。这一层的主要任务是确保数据的完整性和可靠性，为后续的数据处理和分析提供基础。
数据仓库层：数据仓库层是数仓的核心部分，它负责数据的整合、清洗、转换和存储。在这一层，数据会被进一步细分为不同的子层，如明细数据层（DWD）、汇总数据层（DWS）和应用数据层（ADS）。明细数据层主要存储最细粒度的数据，保留了数据的原始信息；汇总数据层则是对明细数据进行聚合和计算，生成一些统计指标；应用数据层则是根据业务需求，对汇总数据进行进一步的处理和加工，使其更加符合业务场景。数据仓库层的设计需要考虑到数据的可扩展性、可维护性和性能等因素。
数据应用层：数据应用层是数仓的顶层，它直接面向最终用户和业务场景。在这一层，数据通常以报表、图表、仪表盘等形式呈现，帮助用户更好地理解和分析数据。数据应用层的设计需要考虑到用户的需求和使用习惯，提供直观、易用的数据展示和分析工具。同时，这一层还需要具备一定的灵活性，能够根据不同的业务需求进行定制化的开发。
举个例子来说明数仓分层的作用：假设某电商企业想要分析其销售数据，可以从数据源层接入销售订单、用户信息、商品信息等原始数据；然后在数据仓库层对这些数据进行整合、清洗和转换，生成销售明细表、用户统计表、商品统计表等中间表；最后在数据应用层，根据这些中间表生成销售额和销售量的柱状图、折线图等报表，帮助企业更好地了解其销售情况和市场趋势。通过这样的分层设计，可以大大提高数据处理的效率和质量，降低数据分析和应用的难度。
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