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数据仓库的架构在不同的实现中可以有不同的结构。让我们看一下数据仓库架构的层次。
数据仓库的架构在不同的实现中可以有不同的结构。有些可能有一个 ODS（操作数据存储），而其他的可能有多个数据集市。有些可能只有少量数据源，而有些可能有几十个数据源。鉴于此，展示数据仓库架构的不同层比讨论任何特定的系统更为合理。


一般来说，每个数据仓库架构都有以下层：

数据源层
数据提取层
测试区域
ETL 层
数据存储层
数据逻辑层
数据表现层
元数据层

系统操作层

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数据仓库架构的属性
以下属性对于数据仓库的架构至关重要：

分离：分析过程和交易过程应尽可能分开。
可扩展性：数据仓库的架构（包括硬件和软件）必须易于更新，因为需要管理和处理的数据量会不断增长，需要满足的用户需求也会不断增加。
可扩展性：架构应该能够适应新的应用程序和技术，而无需彻底改造整个系统。
安全性：由于数据仓库中存储了战略数据，因此监控访问至关重要。
可管理性：管理数据仓库不应该太困难。

任何数据仓库架构的层次
让我们看看下面数据仓库架构的每一层：

数据源层：代表将数据输入数据仓库的不同数据源。 数据源可以是任意格式：纯文本文件、关系数据库、其他类型的数据库、Excel文件等。所有这些都可以作为数据源。此外，数据类型可能多种多样：
运营数据，例如销售数据、人力资源数据、产品数据、库存数据、营销数据和系统数据。
来自网络服务器的日志，包含用户浏览数据。
内部市场研究数据。
第三方数据，例如人口普查数据、人口统计数据或调查数据。

数据提取层：从数据源提取数据并带入数据仓库系统。此层可能会发生一些最少的数据清理，但预计不会发生重大的数据转换。
暂存区：这是数据集市和数据仓库中数据清理和转换的地方。拥有共同的区域有助于数据的处理和后续集成。
ETL 层：这是数据获得智能的地方，因为应用逻辑将数据从交易性质转换为分析性质。该层也是数据清理的地方。 ETL 设计阶段通常是数据仓库项目中最长的阶段，并且通常在此层使用ETL 工具。






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数据存储层：这是放置转换和清理后的数据的地方。根据范围和功能，可以找到三种类型的实体：数据仓库、数据集市和操作数据仓库（ODS）。在任何系统中，您都只能找到这 3 种类型中的一种、这 3 种类型中的 2 种，或者所有这 3 种类型同时存在。