數據倉庫是大數據技術應用的重要體現方式之一，數據倉庫開發架構主要分為STG、ODS、DWD、DWS、ADS和DIM共6個層次，數據從底層開始，向上層進行傳遞、轉換、重組等操作，可以理解為，根據數據分析業務的需要，對原有的OLAP多維數據，進行維度和指標的重新組合。層次的具體描述如下：

　　STG原始數據層：用來表示原始數據在數據倉庫的落地，數據結構和原始系統發送上來的保持一致。

　　ODS數據操作層：用于原始數據在數據平臺的落地。數據從數據結構、數據之間的邏輯關系上都與原始數據層基本保持一致。在源數據裝入這一層時，要進行諸如業務字段提取或去掉不用字段、臟數據處理等等。在實際中不一定會同時創建STG和ODS,因為兩個層差異不大,更多的是創建ODS層.

　　DWD數據明細層：用于源系統數據在數據平臺中的永久存儲。它用以支撐DWS層和ADS層無法覆蓋的需求，比如像用戶購買詳單類業務需求。這一層主要解決一些數據質量問題和數據的完整度問題。

　　DWS數據服務層：數據匯總層，該層會在DWD層的數據基礎上。對數據做輕度的聚合操作，生成一系列的中間表，提升公共指標的復用性，減少重復加工。按照業務劃分，如流量、產品、用戶等，生成字段比較多的寬表，用于提供后續的業務查詢，OLAP分析，數據分發等。

　　ADS應用數據層：該層存放數據產品個性化的統計指標數據，一般以某個業務應用為出發點進行建設，ADS層只關心自己需要的數據，不會全盤考慮企業整體的數據架構和應用。面向實際的業務數據需求，以DWD或者DWS層的數據為基礎，組成各種統計報表。

　　DIM維度層：主要存儲公共的屬性數據，比如產品類別、地理位置、時間詳情等信息。綜上所述，數據倉庫建設的主要工作，就是對原始業務數據進行匯聚，進行分層次的數據處理，生成業務需要的數據，提供給前端業務使用。

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