什么是数据仓库
数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
从功能上说，数据仓库至少需要具备数据获取、数据存储、数据访问3个核心功能，这三个功能 的实现是数据从数据源到最终决策应用的流转过程。
数据流转过程
数据抽取：
在数据抽取阶段，主要做两件事，一是调研数据源，确认各种数据源之间的关系，字段含义等；二是确定数据抽取的方法，即确认是由源系统主动推送还是数据仓库主动抽取，确认是全量抽取还是增量抽取，以及确认抽取频率等。
数据清洗和数据转换：
数据清洗是对数据源中的问题数据进行修正、过滤的过程。问题数据主要包括3类：第一类是不完整数据，如必要字段信息缺失；第二类是错误数据，如日期格式不正确、出入了多余的特殊字符（如空格键、回车键）等；第三类是重复数据，如由于，抽取逻辑问题斗志存在两条完全一致的记录等。
数据转换是将数据按照一定的标准范围统一组织的过程。数据转换主要包括统一数据标准，数据的关联与替换（关联可靠信息表、保证数据完整性），业务规则或自定义规则计算，以及数据粒度转换等
数据加载：
数据加载时指将清洗、转换后的数据按照既定的建模方式进行聚合、合并并加载到对应的目标中。
离线数据仓库架构
随着大数据大数据技术的发展，业界开始使用大数据工具代替传统数据库的工具。例如。使用HDFS代替传统数据库；对于计算，开始使用hive(mapreduce)代替传统数据仓库中的kettle等etl工具，此时数据仓库一版在离线环境下批量处理数据。
随着业务实时性要求的不断提高，lambda架构应用而生。lambda架构在原来离线数据仓库的基础上增加一个实时计算链路，并对数据做流式改造（即把数据发送搭配消息队列），实时订阅消息队列，完成对指标的增量计算，并推送到下游数据服务中，由数据服务层完成离线与实时结果的合并。
lambda架构
数据仓库的分层
1、为什么数据仓库要分层
1）用空间换时间：数据经过层层预处理，可以避免你用户直接对原始数据进行统计、计算从而提高查询效率
2）使数据结构更清晰：每个数据层的作用域都被清晰定义，便于理解与使用
3）支持复用，减少数据开发：如需求变更，可以复用中间层的通用数据，便于理解和使用
4）复杂问题简单化：通过分层，一个复杂的任务被拆解成多个步骤，每个步骤只负责处理单一的逻辑，且当某个中间步骤出现问题时，只需从该处开始修复
5）增强兼容性：通过分层，可以更好兼容业务变更
数据仓库通常可以分为数据接入层、数据明细层、数据汇总曾、数据集市层、数据应用层、临时层和公共维度层。数据明细层和数据汇总层又合并成数据仓库层。
数据仓库分层示意图
数据接入层（operation data store,ods）:也称贴源层，它和原业务系统在数据上是同构的，通常是从业务数据系统数据库直接导入，无需过多的校验处理，而且这一层数据的粒度是最细的。
数据明细层（data warehouse detail , dwd）:该层是业务数据与数据仓库的隔离层，主要进行去除“脏”数据、去重、去噪、异常数据处理，规则转换、维度不全和数据标准化操作，并对数据进行一定程度的整合，将相同主题的数据汇总。
数据汇总层（data warehouse service,dws）：对各个表进行join操作，产生业务所需的完整数据。该层主要存放明细事实宽表、聚合事实宽表等。
数据集市（data warehouse market ，dwm）：该层主要面向主题组织数据的，数据组织结构通常呈星状或者雪花状。从数据粒度来讲，该层数据是轻度汇总级别的数据，已经不存在明细数据了而从广度上讲，它包含了所有业务数据。
数据应用层：该层中，数据高度汇总，数据粒度较大，但不一定涵盖所有的业务数据，可能只是数据集市层数据的一个子集。
临时层（tmp）：临时存放一些中间数据计算结果。
公共维度层：该表主要负责一致性维度建设，存放诸如地点区域表、时间维度表等维度数据，数据仓库各层均可使用该层数据。
数据仓库与数据中台
数据中台最新由阿里巴巴公司提出，它不是既定的专业术语，而是在探索如何让数据产生价值的道路上衍生的数据管理理念。数据中台利用大数据技术，对海量数据统一进行采集计算和存储，并统一数据标准和口径，最后一句标准数据资产库，形成对外提供数据服务的api。从本质上说，数据中台包括数据仓库和去哦他的数据服务中间件。