按照数据流入流出的过程，数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。

1. 源数据层（ODS）：此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放；为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。
2. 数据仓库层（DW）：也称为细节层，DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。
3. 数据应用层（DA或APP）：前端应用直接读取的数据源；根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。

从上面可以看到，数据仓库分层以后，好处是：

• 解耦合 分布执行 降低出问题的风险

• 用空间换时间 用多步换取最终使用的数据的高效性。