详解数仓中的数据分层：ODS、DWD、DWM、DWS、ADS_数仓oda层和贴源层有什么区别

何为数仓DW

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备，这些准备包含：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等

为何要分层

数据仓库中涉及到的问题：

1. 为什么要做数据仓库？
2. 为什么要做数据质量管理？
3. 为什么要做元数据管理？
4. 数仓分层中每个层的作用是什么？
5. …...

在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期，比如下面左图。

但是，实际情况下，我们所面临的数据状况很有可能是复杂性高、且层级混乱的，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，且出现循环依赖的数据体系，比如下面的右图。