2021年8月27日 · Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是 一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。 数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的 …

DWS：data warehouse service 数据服务层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。用户行为，轻度聚合主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。

DWD层（Data Warehouse Detail）：用于存放从ODS层中提取的经过清洗和加工的详细数据，也称为明细数据层。 DWD 层 主要用于支持数据的分析和建模，为后续的数据处理提供基础。

2021年3月24日 · dwd 层是数据仓库中承接 ods 层的关键层次，负责对来自 ods 层的数据进行清洗、转换、规范化等处理，形成更加结构化和高质量的详细数据。 ADS 层是数据 仓 库的最后一个层次，它将来自 DWS 层和其他层的数据存储和组织成适合应用程序和具体业务场景的数据格式。

2022年4月7日 · Data warehouse（可简写为DW或者DWH） 数据仓库，是在 数据库 已经大量存在的情况下，它是 一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于 OLAP （on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum， Hive 等。 数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的 …

2025年1月15日 · DWD（Data Warehouse Detail）数据仓库明细层：DWD层是数据处理的核心层，其主要任务是将ODS层中的数据进行清洗、加工、集成、聚合等操作，构建出符合业务需求的数据模型。数据仓库分层是数据仓库建设的一个重要概念，主要是基于数据处理和管理的需求，将数 …

dwd层指数据明细层，通常接收数据仓库ods层的原始数据，并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作，进行统一处理，为数据分析提供支持。dwd层一般按照业务主题建模，包含多个维度和事实表，维度表可以用来描述业务数据的特征，而事实表则包含 ...

Data warehouse（可简写为DW或者DWH） 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是 一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于 OLAP （on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 目前行业比较流行的有： AWS Redshift， Greenplum， Hive 等。 数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准 …

2020年8月16日 · DWD：data warehouse details 细节数据层，是业务层与数据仓库的隔离层。 主要对ODS数据层做一些 数据清洗和规范化 的操作。 DWB：data warehouse base 数据基础层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。 DWS：data warehouse service 数据服务层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。 用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。 主要对ODS/DWD层数据做一 …

2024年6月28日 · DWD（Data Warehouse Detail）明细数据层 结构和粒度与原始表保持一致，对 ODS 层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化、数据脱敏等