数据仓库--数据分层（ETL、ODS、DW、APP、DIM）

数据仓库各层说明：

一、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load）
二、数据运营层：ODS（Operational Data Store）
三、数据仓库层：DW（Data Warehouse）
        1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）
        2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）
        3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Service）
四、数据应用层：APP（Application）
五、维表层：DIM（Dimension）

分层好处：
清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解

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

统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径

复杂问题简单化：将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。当数据出现问题之后，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：不必改一次业务就需要重新接入数据。