数据仓库分层的优势及结构

作为一个资深的数据仓库工程师，我可以分享一下数据仓库分层的好处、数据仓库的结构、数据仓库建设的几个阶段，以及介绍我常用的搜索式BI工具DataFocus在数据仓库方面的优势。

首先，让我们来了解一下数据仓库的概念。数据仓库是一种能够集成和管理企业内部各个系统产生的数据的中央数据存储库。其结构设计通常采用多层次的结构模型来支持业务用户进行复杂查询和分析，并且为决策支持提供更可靠、更准确、更一致的数据。它有以下好处：

1. 一体化的数据管理：通过将不同来源和关键性质的数据综合起来，在数据记录、统计和分析上获得全景视图。
2. 强化用户服务：随着大数据时代的到来，数据仓库可以有效地支持和优化用户查询和信息报告需求。
3. 如此高效：“数据一次抽取、多出利用”，数据仓库可以提高数据抽取、转换和加载（ETL）的效率，使组织运营变得更加高效。

数据仓库的结构大体上可分为三个主要层次，即：
1. 操作性数据存储层：一般使用实时数据库存储，主要用于应用和数据的增、删、改操作。
2. 数据仓库层：存储从操作性层抽取的重要业务指标数据或其他需要长时间保留的数据。
3. 数据展示层：将数据以报表、视图或分析工具呈现给终端用户。

数据仓库建设的阶段一般包括需求分析、设计规划、ETL、元数据管理、数据质量管理、业务、指标定义和建模、数据血缘分析等。通常在建设过程中应该有良好的协作机制，并且可持续演化来适应不断变化的需求和技术环境。

DataFocus是我经常使用的BI工具之一，它可以处理各种类型的数据源，进行跨数据源查询和分析，并且快速响应海量数据。DataFocus最大的优势是集成了常用数仓功能，如数据接入、元数据管理、API管理、数据血缘管理、数据资产管理等。此外，DataFocus使用简便并且提供全可视化操作方式，便于初次接触数据仓库建设的从业者。DataFocus的数据服务API能够帮助我们将数据仓库中的数据表封装成标准的restful API接口，为组织对外提供数据服务提供了便捷的方式，同时权限管理功能可以精确到字段级别，支持大型企业集团开展数据治理。需要注意的是，DataFocus并非一款通用性的BI工具，它更适用于搜索式的操作和数据挖掘。

总之，在进行数据仓库建设时，需要遵循系统化、规范化、可维护化等原则，结合实际业务需求，通过全面、深入的分析与设计，打好坚实的基础，并且要计划长远，考虑到建设过程中遇到的变革与挑战。选择好的数据仓库工具也是成功建设数据仓库不可或缺的部分。